JDK8新特性之Stream流

JDK8新特性之Stream流

是什么是Stream流

java.util.stream.Stream
Stream流和传统的IO流,它们都叫流,却是两个完全不一样的概念和东西。
流可以简单的说是处理数据集合的东西,可以申明式流式API来处理集合,而不是写一个逻辑实现。

流分类

流分为顺序流及并行流,顺序流即每个指令按顺序执行,并行流即集合里面的操作并行执行。
  1. List<Integer> numbers =Arrays.asList(1,2,3);
  2. // 顺序流
  3. numbers.stream().forEach(n ->System.out.print(n));
  4. //并行流
  5. numbers.parallelStream().forEach(n ->System.out.print(n));
以上例子,顺序流总是输出 123,而并行流则每次结果都不一定,并行流使用了ForkJoinPool分而治之,所以明白了ForkJoinPool原理的同学就知道并行流的真面目了。

创建流

1、调用集合的stream()方法或者parallelStream()方法。
2、Stream.of()方法,有针对int,long的专用流IntStream,LongStream。

使用流

以下举了流的一些常用的用法。
  1. publicclassStreamTest{
  2.    publicstaticvoid main(String[] args){
  3.        System.out.println("过滤-找出年纪大于18岁的人");
  4.        List<User> list = initList();
  5.        list.stream().filter((User user)-> user.getAge()>18).collect(Collectors.toList())
  6.                .forEach(System.out::println);
  7.        System.out.println();
  8.        System.out.println("最大值-找出最大年纪的人");
  9.        list = initList();
  10.        Optional<User> max = list.stream().max((u1, u2)-> u1.getAge()- u2.getAge());
  11.        System.out.println(max.get());
  12.        System.out.println();
  13.        System.out.println("映射-规纳-求所有人的年纪总和");
  14.        list = initList();
  15.        Optional<Integer> reduce = list.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::sum);
  16.        System.out.println(reduce.get());
  17.        System.out.println();
  18.        System.out.println("分组-按年纪分组");
  19.        list = initList();
  20.        Map<Integer,List<User>> userMap = list.stream()
  21.                .collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
  22.        MapUtils.verbosePrint(System.out,null, userMap);
  23.        System.out.println();
  24.        System.out.println("创建-去重-统计");
  25.        Stream<User> userStream =Stream
  26.                .of(newUser("u1",1),newUser("u2",21),newUser("u2",21));
  27.        System.out.println(userStream.distinct().count());
  28.        System.out.println();
  29.    }
  30.    publicstaticList<User> initList(){
  31.        List<User> list =newArrayList<>();
  32.        list.add(newUser("oaby",23));
  33.        list.add(newUser("tom",11));
  34.        list.add(newUser("john",16));
  35.        list.add(newUser("jennis",26));
  36.        list.add(newUser("tin",26));
  37.        list.add(newUser("army",26));
  38.        list.add(newUser("mack",19));
  39.        list.add(newUser("jobs",65));
  40.        list.add(newUser("jordan",23));
  41.        return list;
  42.    }
  43. }
输出结果:
  1. 过滤-找出年纪大于18岁的人
  2. User[username=oaby, age=23]
  3. User[username=jennis, age=26]
  4. User[username=tin, age=26]
  5. User[username=army, age=26]
  6. User[username=mack, age=19]
  7. User[username=jobs, age=65]
  8. User[username=jordan, age=23]
  9. 最大值-找出最大年纪的人
  10. User[username=jobs, age=65]
  11. 映射-规纳-求所有人的年纪总和
  12. 235
  13. 分组-按年纪分组
  14. {
  15.    16=[User[username=john, age=16]]
  16.    65=[User[username=jobs, age=65]]
  17.    19=[User[username=mack, age=19]]
  18.    23=[User[username=oaby, age=23],User[username=jordan, age=23]]
  19.    26=[User[username=jennis, age=26],User[username=tin, age=26],User[username=army, age=26]]
  20.    11=[User[username=tom, age=11]]
  21. }
  22. 创建-去重-统计
  23. 2
可以看出流操作数据集合很强大吧,但需要注意的是流只能执行一次,再次使用需要重要打开。
更多的玩法可以自己去研究吧。

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