筛选与切片
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* 筛选与切片
*/
public class FilterDemo {
public static void main(String[] args){
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);
numbers.stream()
.filter(i->i%2==0) //使用谓词筛选
.distinct() //去重
.forEach(System.out::println);
numbers.stream()
.limit(3)//截断流
.forEach(System.out::println);
//跳过元素，limit(n)和skip(n)是互补的
// skip(n)方法，返回一个扔掉了前n个元素的流,如果流中元素不足n个，则返回一 个空流
numbers.stream()
.skip(3)
.forEach(System.out::println);
}
}
映射
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import static java.util.stream.Collectors.toList;
/**
* 映射
*/
public class MapDemo {
public static void main(String[] args){
List<Apple> appleList = Arrays.asList(new Apple("red",12),new Apple("yellow",15),new Apple("green",10),new Apple("red",10));
List<Integer> weigths = appleList.stream()
.map(Apple::getWeight)
.collect(toList());
// System.out.println(weigths);
List<Integer> colorNameLengths = appleList.stream()
.map(Apple::getColor)//获取每个苹果的颜色
.map(String::length)//然后获取苹果颜色内容的长度
.collect(toList());
// System.out.println(colorNameLengths);
//流的扁平化
String[] words = {"Hello","World"};
List<String> collect = Arrays.stream(words)
.map(w -> w.split(""))//将每个单词转换为由其字母构成的数组
.flatMap(Arrays::stream)//将各个生成流扁平化为单个流
.distinct()
.collect(toList());
System.out.println(collect);
}
}
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import static java.util.stream.Collectors.toList;
/**
* 映射 练习
*/
public class MapDemo2 {
public static void main(String[] args){
//给定一个数字列表，如何返回一个由每个数的平方构成的列表呢?
// 例如，给定[1, 2, 3, 4,5]，应该返回[1, 4, 9, 16, 25]
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> squares = numbers.stream().map(i -> i * i).collect(toList());
System.out.println(squares);
//给定列表[1, 2, 3]和列表[3, 4]，应 该返回[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 3), (3, 4)]
List<Integer> numbers1 = Arrays.asList(1, 2, 3);
List<Integer> numbers2 = Arrays.asList(3, 4);
//使用两个map来迭代这两个列表，并生成数对。但这样会返回一个Stream-
//<Stream<Integer[]>>。你需要让生成的流扁平化，以得到一个Stream<Integer[]>
List<int[]> pairs = numbers1.stream()
.flatMap(i -> numbers2.stream()
.map(j -> new int[]{i, j}))
.collect(toList());
}
}
查找和匹配
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
/**
* 查找和匹配
* anyMatch、allMatch和noneMatch这三个操作都用到了我们所谓的短路
* 不管表达式有多长，你只需找到一个表达式为false，就可以推断整个表达式 将返回false，所以用不着计算整个表达式。这就是短路
*/
public class MatchDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
//检查谓词是否至少匹配一个元素
if (numbers.stream().anyMatch(i->i%2==0)){
System.out.println("包含偶数");
}
//检查谓词是否匹配所有元素
if (numbers.stream().allMatch(i->i%2==0)){
System.out.println("全是偶数");
}
if (numbers.stream().noneMatch(i->i%2==0)){
System.out.println("没有偶数");
}
//查找元素
//Optional<T>类(java.util.Optional)是一个容器类，代表一个值存在或不存在
// - isPresent()将在Optional包含值的时候返回true, 否则返回false。
// - ifPresent(Consumer<T> block)会在值存在的时候执行给定的代码块。Consumer函数式接口;它让你传递一个接收T类型参数，并返回void的Lambda表达式。
// - T get()会在值存在时返回值，否则抛出一个NoSuchElement异常。
// - T orElse(T other)会在值存在时返回值，否则返回一个默认值。
Optional<Integer> number = numbers.stream()
.filter(i -> i % 2 == 0)
.findAny();
System.out.println(number.get());//T get()会在值存在时返回值
numbers.stream()
.filter(i -> i % 2 == 0)
.findAny()
.ifPresent(System.out::println);//如果包含一个 值就打印它，否则什么都不做
//查找第一个元素
System.out.println(numbers.stream()
.filter(i -> i % 2 != 0)
.findFirst()
.orElse(-1));
}
}
归约(折叠)
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
/**
* 归约(折叠)
* 将流中所有元素反复结合起来，得到一个值
*/
public class FoldDemo {
public static void main(String[] args) {
//元素求和
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = 0;
for (Integer x : numbers) {
sum += x;
}
System.out.println(sum);
// T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
// reduce接受两个参数:
// 一个初始值，这里是0;
// 一个BinaryOperator<T>来将两个元素结合起来产生一个新值，这里我们用的是 lambda (a, b) -> a + b
// reduce操作是如何作用于一个流的:Lambda反复结合每个元素，直到流被归约成一个值
int sum2 = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
int sum3 = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum3);
// 无初始值
// reduce操作无法返回其和，因为它没有初始值
Optional<Integer> sumOp = numbers.stream().reduce(Integer::sum);
System.out.println(sumOp.get());
//最大值和最小值
System.out.println(numbers.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y).get());
System.out.println(numbers.stream().reduce(Integer::max).get());
//计算流中元素的个数
System.out.println(numbers.stream().map(d -> 1)
.reduce(Integer::sum).get());
//内置count方法可用来计算流中元素的个数
System.out.println(numbers.stream().count());
}
}
