List的Stream流操作
Stream 中文称为 “流”,通过将集合转换为这么一种叫做 “流” 的元素序列,通过声明性方式,能够对集合中的每个元素进行一系列并行或串行的流水线操作。
函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图,而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。
面对一对多结构,查询主实体时需要附带主实体的子实体列表怎么写?查出主列表,循环差子列表
列子
首先我们先创建一个 Person 泛型的 List
List<Person> list = new ArrayList<>(); list.add(new Person("jack", 20)); list.add(new Person("mike", 25)); list.add(new Person("tom", 30));
Person 类包含年龄和姓名两个成员变量
private String name; private int age;
- stream() / parallelStream()
最常用到的方法,将集合转换为流
List list = new ArrayList(); // return Stream<E> list.stream(
而 parallelStream() 是并行流方法,能够让数据集执行并行操作
- filter(T -> boolean)
保留 boolean 为 true 的元素
//保留年龄为 20 的 person 元素 list = list.stream() .filter(person -> person.getAge() == 20) .collect(toList()); 打印输出 [Person{name='jack', age=20}]
collect(toList()) 可以把流转换为 List 类型
- distinct()
去除重复元素,这个方法是通过类的 equals 方法来判断两个元素是否相等的
如例子中的 Person 类,需要先定义好 equals 方法,不然类似[Person{name='jack', age=20}, Person{name='jack', age=20}] 这样的情况是不会处理的 - sorted() / sorted((T, T) -> int)
如果流中的元素的类实现了 Comparable 接口,即有自己的排序规则,那么可以直接调用 sorted() 方法对元素进行排序,如 Stream<Integer>
反之, 需要调用 sorted((T, T) -> int) 实现 Comparator 接口
//根据年龄大小来比较: list = list.stream() .sorted((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge()) .collect(toList());
当然这个可以简化为
list = list.stream()
.sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge))
.collect(toList());
- limit(long n)
返回前 n 个元素
list = list.stream() .limit(2) .collect(toList()); 打印输出 [Person{name='jack', age=20}, Person{name='mike', age=25}]
- skip(long n)
去除前 n 个元素
list = list.stream() .skip(2) .collect(toList()); 打印输出 [Person{name='tom', age=30}]
tips:
用在 limit(n) 前面时,先去除前 m 个元素再返回剩余元素的前 n 个元素
limit(n) 用在 skip(m) 前面时,先返回前 n 个元素再在得到的 n 个元素中去除 m 个元素
list = list.stream() .limit(2) .skip(1) .collect(toList()); 打印输出 [Person{name='mike', age=25}]
- map(T -> R)
将流中的每一个元素 T 映射为 R(类似类型转换)
List<String> newlist = list.stream().map(Person::getName).collect(toList());
newlist 里面的元素为 list 中每一个 Person 对象的 name 变量
- flatMap(T -> Stream<R>)
将流中的每一个元素 T 映射为一个流,再把每一个流连接成为一个流
List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("aaa bbb ccc"); list.add("ddd eee fff"); list.add("ggg hhh iii"); list = list.stream().map(s -> s.split(" ")).flatMap(Arrays::stream).collect(toList());
上面例子中,我们的目的是把 List 中每个字符串元素以" "分割开,变成一个新的 List<String>。
首先 map 方法分割每个字符串元素,但此时流的类型为 Stream<String[ ]>,因为 split 方法返回的是 String[ ] 类型;所以我们需要使用 flatMap 方法,先使用Arrays::stream将每个 String[ ] 元素变成一个 Stream<String> 流,然后 flatMap 会将每一个流连接成为一个流,最终返回我们需要的 Stream<String>
9. anyMatch(T -> boolean)
流中是否有一个元素匹配给定的 T -> boolean 条件
是否存在一个 person 对象的 age 等于 20:
boolean b = list.stream().anyMatch(person -> person.getAge() == 20);
10. allMatch(T -> boolean)
流中是否所有元素都匹配给定的 T -> boolean 条件
11. noneMatch(T -> boolean)
流中是否没有元素匹配给定的 T -> boolean 条件
12.findAny() 和 findFirst()
findAny():找到其中一个元素 (使用 stream() 时找到的是第一个元素;使用 parallelStream() 并行时找到的是其中一个元素)
findFirst():找到第一个元素
值得注意的是,这两个方法返回的是一个 Optional<T> 对象,它是一个容器类,能代表一个值存在或不存在,这个后面会讲到
- reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T)
用于组合流中的元素,如求和,求积,求最大值等
计算年龄总和: int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(0, (a, b) -> a + b); 与之相同: int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(0, Integer::sum);
其中,reduce 第一个参数 0 代表起始值为 0,lambda (a, b) -> a + b 即将两值相加产生一个新值
同样地:
计算年龄总乘积: int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(1, (a, b) -> a * b);
当然也可以
Optional<Integer> sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum);
- count()
返回流中元素个数,结果为 long 类型 - collect()
收集方法,我们很常用的是 collect(toList()),当然还有 collect(toSet()) 等,参数是一个收集器接口
实现了很多归约操作,例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors 可用于返回列表或字符串:
List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl"); List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList()); System.out.println("筛选列表: " + filtered); String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", ")); System.out.println("合并字符串: " + mergedString);
forEach()
- 返回结果为 void,很明显我们可以通过它来干什么了,比方说:
打印各个元素:
list.stream().forEach(System.out::println);
ean b = list.stream().anyMatch(person -> person.getAge() == 20);