在我的SpringBoot2.0不容错过的新特性 WebFlux响应式编程里面，有同学问如何使用stream统计单词数。这是个好例子，也很典型，在这里补上。
下面的例子实现了从一个文本文件读取（英文）文本并统计单词数的功能。
package com.imooc;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
/**
* 使用stream统计文章单词数
*
* @author 晓风轻
*
*/
public class StreamWordDemo {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 使用try-resource 关闭资源
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(
new FileReader("webflux.txt"))) {
long wordCount = reader.lines()
// trim前后空格(使用方法引用)
.map(String::trim)
// 过滤掉空串
.filter(s -> !s.isEmpty())
// 把空格隔开的转为单词数组
.map(s -> s.split(" "))
// 得到数组长度
.mapToInt(array -> array.length)
// 并行(都是无状态操作)
.parallel()
// 求和
.sum();
System.out.println("单词数:" + wordCount);
}
}
}
牵涉的知识点主要还是lambda表达式和stream的基本应用。大家可以看出，使用stream编程代码非常清晰和简单，可读性很强。
下面获取每个单词出现的次数
// 使用try-resource 关闭资源
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(
new FileReader("webflux.txt"))) {
Map<String, Long> counts = reader.lines()
// trim前后空格(使用方法引用)
.map(String::trim)
// 过滤掉空串
.filter(s -> !s.isEmpty())
// 把空格隔开的转为数组
.map(s -> s.split(" "))
// 数组转成流
.map(array -> Stream.of(array))
// 拉平
.flatMap(stream -> stream)
// 分组
.collect(Collectors.groupingBy(s -> s, Collectors.counting()));
System.out.println("单词出现次数:" + counts);
// 统计信息
LongSummaryStatistics summaryStatistics = counts.entrySet().stream()
// 得到次数
.mapToLong(entry -> entry.getValue())
// 统计
.summaryStatistics();
System.out.println("统计信息:" + summaryStatistics);
}
输出的统计
信息为：
统计信息:LongSummaryStatistics{count=170, sum=271, min=1, average=1.594118, max=14}
可以看出，一共有271个单词，不同的词有170个，出现最多的14次，最少1次，平均1.594118次。
这就是stream的编程风格，其中lambda表达式是函数式编程的基础，是后面的stream，reactor的前置基础知识。对lambda表达式，stream流编程以及响应式编程webflux有更多兴趣的可以学习我的实战课程 SpringBoot2.0不容错过的新特性 WebFlux响应式编程，里面有详细的讲解，课程干货满满，7小时只需要128元，海量的知识点的底层实现讲解和自己动手编写响应式的类似feign的restclient，绝对物超所值！
上面范例代码github地址：stream流编程处理单词
作者： 晓风轻
链接：https://www.imooc.com/article/27508
来源：慕课网
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