01-Stream API的使用
1. Stream API vs 集合框架
> Stream API 关注的是多个数据的计算(排序、查找、过滤、映射、遍历等),面向CPU的。
集合关注的数据的存储,面向内存的。
> Stream API 之于集合,类似于SQL之于数据表的查询。
2. 使用说明
①Stream 自己不会存储元素。
②Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。
③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。即一旦执行终止操作,就执行中间操作链,并产生结果。
④ Stream一旦执行了终止操作,就不能再调用其它中间操作或终止操作了。
3. Stream 执行流程
步骤1:Stream的实例化
步骤2:一系列的中间操作
步骤3:执行终止操作
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import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; /** * 测试Stream的终止操作 * * */ public class StreamAPITest2 { //1-匹配与查找 @Test public void test1(){ // allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。 // 练习:是否所有的员工的年龄都大于18 List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees(); System.out.println(list.stream().allMatch(emp -> emp.getAge() > 18)); // anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。 //练习:是否存在年龄大于18岁的员工 System.out.println(list.stream().anyMatch(emp -> emp.getAge() > 18)); // 练习:是否存在员工的工资大于 10000 System.out.println(list.stream().anyMatch(emp -> emp.getSalary() > 10000)); // findFirst——返回第一个元素 System.out.println(list.stream().findFirst().get()); } @Test public void test2(){ // count——返回流中元素的总个数 List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees(); System.out.println(list.stream().filter(emp -> emp.getSalary() > 7000).count()); // max(Comparator c)——返回流中最大值 //练习:返回最高工资的员工 System.out.println(list.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))); // 练习:返回最高的工资: //方式1: System.out.println(list.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())).get().getSalary()); //方式2: System.out.println(list.stream().map(emp -> emp.getSalary()).max((salary1, salary2) -> Double.compare(salary1, salary2)).get()); System.out.println(list.stream().map(emp -> emp.getSalary()).max(Double::compare).get()); // min(Comparator c)——返回流中最小值 // 练习:返回最低工资的员工 System.out.println(list.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))); // forEach(Consumer c)——内部迭代 list.stream().forEach(System.out::println); //针对于集合,jdk8中增加了一个遍历的方法 list.forEach(System.out::println); //针对于List来说,遍历的方式:① 使用Iterator ② 增强for ③ 一般for ④ forEach() } //2-归约 @Test public void test3(){ // reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 T // 练习1:计算1-10的自然数的和 List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); System.out.println(list.stream().reduce(0, (x1, x2) -> x1 + x2)); System.out.println(list.stream().reduce(0, (x1, x2) -> Integer.sum(x1,x2))); System.out.println(list.stream().reduce(0, Integer::sum)); System.out.println(list.stream().reduce(10, (x1, x2) -> x1 + x2)); // reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Optional<T> // 练习2:计算公司所有员工工资的总和 List<Employee> employeeList = EmployeeData.getEmployees(); System.out.println(employeeList.stream().map(emp -> emp.getSalary()).reduce((salary1, salary2) -> Double.sum(salary1, salary2))); System.out.println(employeeList.stream().map(emp -> emp.getSalary()).reduce(Double::sum)); } //3-收集 @Test public void test4(){ List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees(); // collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法 // 练习1:查找工资大于6000的员工,结果返回为一个List或Set List<Employee> list1 = list.stream().filter(emp -> emp.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList()); list1.forEach(System.out::println); System.out.println(); list.forEach(System.out::println); System.out.println(); // 练习2:按照员工的年龄进行排序,返回到一个新的List中 List<Employee> list2 = list.stream().sorted((e1, e2) -> e1.getAge() - e2.getAge()).collect(Collectors.toList()); list2.forEach(System.out::println); } }