Java8 Stream使用汇总总结

前言：近期在coding过程中经常使用到java8的Stream，故在此做个汇总总结，积累沉淀下常用方法，希望对读的人也有所帮助，下一篇总结下lambda。

文章目录

Java8 Stream
- 1 Stream概述
- 2 Stream的创建
- 3 Stream的使用
  - 3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）
  - 3.2 筛选（filter）
  - 3.3 聚合（max/min/count)
  - 3.4 映射(map/flatMap)
  - 3.5 归约(reduce)
  - 3.6 收集(collect)
  - 3.6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)
  - 3.6.4 接合(joining)
  - 3.6.5 归约(reducing)
  - 3.7 排序(sorted)
  - 3.8 提取/组合

在这里插入图片描述

【实例篇】：

贴几个基础案例（来源于庞大的互联网案例）：

从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。
统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。
将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。
将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。
用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。

一、Stream概述

Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。

那么什么是Stream？

流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。

Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。

元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+
| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|
+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

另外，Stream有几个特性：

stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

二、 Stream的创建

Stream可以通过集合数组创建。

1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);

3、使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);

Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);
stream2.forEach(System.out::println); // 0 3 6 9

Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);

输出结果：

0 3 6 9
0.6796156909271994
0.1914314208854283
0.8116932592396652

stream和parallelStream的简单区分： stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：
在这里插入图片描述

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。

除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：

Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

三、Stream的使用

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。
更详细说明请见：菜鸟教程Java 8 Optional类

接下来，大批代码向你袭来！用20个案例将Stream的使用整得明明白白

案例使用的员工类
这是后面案例中使用的员工类：

List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));

class Person {
    private String name;  // 姓名
    private int salary; // 薪资
    private int age; // 年龄
    private String sex; //性别
    private String area;  // 地区

    // 构造方法
    public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {
        this.name = name;
        this.salary = salary;
        this.age = age;
        this.sex = sex;
        this.area = area;
    }
    // 省略了get和set，请自行添加

}

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

// import已省略，请自行添加，后面代码亦是

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);

        // 遍历输出符合条件的元素
        list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
        // 匹配第一个
        Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
        // 匹配任意（适用于并行流）
        Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
        // 是否包含符合特定条件的元素
        boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
        System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());
        System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());
        System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);
    }
}

3.2 筛选（filter）

筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
        Stream<Integer> stream = list.stream();
        stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
    }
}
预期结果：

8 9

案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。形成新集合依赖collect（收集），后文有详细介绍。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

        List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList);
    }
}
运行结果：

高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]

3.3 聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例一：获取String集合中最长的元素。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");

        Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
        System.out.println("最长的字符串：" + max.get());
    }
}
输出结果：

最长的字符串：weoujgsd

案例二：获取Integer集合中的最大值。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);

        // 自然排序
        Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
        // 自定义排序
        Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o1.compareTo(o2);
            }
        });
        System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
        System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());
    }
}
输出结果：

自然排序的最大值：11
自定义排序的最大值：11

案例三：获取员工工资最高的人。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

        Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
        System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());
    }
}
 
输出结果：

员工工资最大值：9500

案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);

        long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
        System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);
    }
}
 
输出结果：

list中大于6的元素个数：4

3.4 映射(map/flatMap)

映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：

map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
        List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

        List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
        List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("每个元素大写：" + strList);
        System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);
    }
}

输出结果：

每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]
每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14]

案例二：将员工的薪资全部增加1000。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

        // 不改变原来员工集合的方式
        List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {
            Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);
            personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);
            return personNew;
        }).collect(Collectors.toList());
        System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
        System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());

        // 改变原来员工集合的方式
        List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {
            person.setSalary(person.getSalary() + 10000);
            return person;
        }).collect(Collectors.toList());
        System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
        System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
    }
}
输出结果：

一次改动前：Tom–>8900
一次改动后：Tom–>18900
二次改动前：Tom–>18900
二次改动后：Tom–>18900

案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
        List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
            // 将每个元素转换成一个stream
            String[] split = s.split(",");
            Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
            return s2;
        }).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("处理前的集合：" + list);
        System.out.println("处理后的集合：" + listNew);
    }
}
输出结果：

处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5]
处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5]

3.5 归约(reduce)

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
在这里插入图片描述

案例一：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
        // 求和方式1
        Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
        // 求和方式2
        Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
        // 求和方式3
        Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
        
        // 求乘积
        Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);

        // 求最大值方式1
        Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
        // 求最大值写法2
        Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);

        System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
        System.out.println("list求积：" + product.get());
        System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);
    }
}
输出结果：

list求和：29,29,29
list求积：2112
list求和：11,11

案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

        // 求工资之和方式1：
        Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
        // 求工资之和方式2：
        Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),
                (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
        // 求工资之和方式3：
        Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);

        // 求最高工资方式1：
        Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
                Integer::max);
        // 求最高工资方式2：
        Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
                (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);

        System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
        System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);
    }
}
输出结果：

工资之和：49300,49300,49300
最高工资：9500,9500

3.6 收集(collect)

collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)
因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。

下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
        List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
        Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());

        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
        
        Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)
                .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
        System.out.println("toList:" + listNew);
        System.out.println("toSet:" + set);
        System.out.println("toMap:" + map);
    }
}
 

运行结果：

toList：[6, 4, 6, 6, 20]
toSet：[4, 20, 6]
toMap：{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335}

3.6.2 统计(count/averaging)
Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：

计数：count
平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
最值：maxBy、minBy
求和：summingInt、summingLong、summingDouble
统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble
案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));

        // 求总数
        Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
        // 求平均工资
        Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
        // 求最高工资
        Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
        // 求工资之和
        Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
        // 一次性统计所有信息
        DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));

        System.out.println("员工总数：" + count);
        System.out.println("员工平均工资：" + average);
        System.out.println("员工工资总和：" + sum);
        System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);
    }
}
 

运行结果：

员工总数：3
员工平均工资：7900.0
员工工资总和：23700
员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

3.6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)

分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));

        // 将员工按薪资是否高于8000分组
        Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
        // 将员工按性别分组
        Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
        // 将员工先按性别分组，再按地区分组
        Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
        System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);
        System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);
        System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);
    }
}
 
输出结果：

员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]}
员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]}
员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}

3.6.4 接合(joining)

joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。

`public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person(“Tom”, 8900, 23, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Jack”, 7000, 25, “male”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Lily”, 7800, 21, “female”, “Washington”));

    String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
    System.out.println("所有员工的姓名：" + names);
    List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
    String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
    System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
}
}

运行结果：

所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily
拼接后的字符串：A-B-C

3.6.5 归约(reducing)

Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));

        // 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）
        Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
        System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);

        // stream的reduce
        Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
        System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get());
    }
}
运行结果：

员工扣税薪资总和：8700
员工薪资总和：23700

3.7 排序(sorted)

sorted，中间操作。有两种排序：

sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序
案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

        personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));

        // 按工资升序排序（自然排序）
        List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
                .collect(Collectors.toList());
        // 按工资倒序排序
        List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
                .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
        // 先按工资再按年龄升序排序
        List<String> newList3 = personList.stream()
                .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
                .collect(Collectors.toList());
        // 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
        List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
            if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
                return p2.getAge() - p1.getAge();
            } else {
                return p2.getSalary() - p1.getSalary();
            }
        }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("按工资升序排序：" + newList);
        System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);
        System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);
        System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);
    }
}
运行结果：

按工资自然排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa,Tom, Lily]
先按工资再按年龄自然排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]
先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]

3.8 提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
        String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };

        Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
        Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
        // concat:合并两个流 distinct：去重
        List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
        // limit：限制从流中获得前n个数据
        List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
        // skip：跳过前n个数据
        List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("流合并：" + newList);
        System.out.println("limit：" + collect);
        System.out.println("skip：" + collect2);
    }
}
运行结果：

流合并：[a, b, c, d, e, f, g]
limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
skip：[3, 5, 7, 9, 11]

【基础篇】：

Stream 类型

java.util.stream 包下提供了以下四种类型的 Stream：

Stream ：对象类型对应的 Stream
IntStream ：基本类型 int 对应的 Stream
LongStream ：基本类型 long 对应的 Stream
DoubleStream ：基本类型 double 对应的 Stream

如何获得 Stream

Collection to Stream

List、Set 等 Collection 接口的实现类，可以通过 Collection.stream() 或 Collection.parallelStream() 方法返回 Stream 对象：

 
List<String> stringList = ...;
Stream<String> stream = stringList.stream();

Array to Stream

可以通过静态方法 Arrays.stream(T[] array) 或 Stream.of(T... values) 将数组转为 Stream：

 
String[] stringArray = ...;
Stream<String> stringStream1 = Arrays.stream(stringArray); //  方法一
Stream<String> stringStream2 = Stream.of(stringArray); // 方法二

基本类型数组可以通过类似的方法转为 IntStream、LongStream、DoubleStream ：

int[] intArray = {1, 2, 3};
IntStream intStream1 = Arrays.stream(intArray);
IntStream intStream2 = IntStream.of(intArray);

另外， Stream.of(T... values)、IntStream.of(int... values) 等静态方法支持 varargs（可变长度参数），可直接创建 Stream：

IntStream intStream = IntStream.of(1, 2, 3);

Map to Stream

Map 本身不是 Collection 的实现类，没有 stream() 或 parallelStream() 方法，可以通过 Map.entrySet()、Map.keySet()、Map.values() 返回一个 Collection：

Map<Integer, String> map = ...;
Stream<Map.Entry<Integer, String>> stream = map.entrySet().stream();

其他

String 按字符拆分成 IntStream：

String s = "Hello World";
IntStream stringStream = s.chars(); // 返回将字符串每个 char 转为 int 创建 Stream

BufferedReader 生成按行分隔的 Stream<String>：

 
BufferedReader bufferedReader = ...;
Stream<String> lineStream = bufferedReader.lines();

IntStream、LongStream 提供了静态方法 range 生成对应的 Stream：

IntStream intStream = IntStream.range(1, 5); // 1,2,3,4 (不包含5)

posted @ 2022-09-21 14:09 泉水姐姐。阅读(902) 评论(0) 编辑收藏举报

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