성능 장점, (대량 데이터 용량) Iterator에 비해 속도가 빠릅니다
직렬 및 병렬 처리 지원, 병렬 처리더 많은 CPU 활용 가능 resources
Stream은 데이터 계산을 위한 스트림이며 데이터 자체를 저장하지 않습니다
함수형 프로그래밍을 지원합니다
코드가 우아하여 코드를 더욱 효율적이고 깨끗하며 간결하게 만듭니다
3단계:
Stream
생성Stream
中间操作
终止操作
Stream
的 创建都会依赖于数据源,通常是容器或者数组 Stream
流的创建大致分为4中,最为常用的就是通过集合创建
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.IntStream; import java.util.stream.Stream; public class CreateStreamDemo { public static void main(String[] args) { // 1 通过集合创建Stream也是用的最多的一种形式 List<String> strList = new ArrayList<>(); strList.add("a"); strList.add("b"); strList.add("c"); // 创建串行操作流 Stream<String> stream = strList.stream(); // 创建并行操作流 Stream<String> parallelStream = strList.parallelStream(); // 2 通过数组创建Stream int[] arr = new int[]{1,2,3}; IntStream intStream = Arrays.stream(arr); // 3 通过Stream.of Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1,2,3); Stream<String> stringStream = Stream.of("a","b","c"); // 4 无限流 // 每隔五个数取一个 Stream.iterate(0, t -> t + 5).forEach(System.out::println); // 迭代 Stream.generate(Math::random).forEach(System.out::println); // 生成 } }
Stream
中间操作,我们最为常用的就是过滤,去重,排序 本章包含我们开发最常用的对对象的去重,和更据对象中的对个属性组合排序
import com.zhj.java8.bean.Student; import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.List; import java.util.TreeSet; import java.util.stream.Stream; import static java.util.stream.Collectors.collectingAndThen; import static java.util.stream.Collectors.toCollection; public class MiddleStreamDemo { public static void main(String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(); students.add(new Student(1,"小华",23,1)); students.add(new Student(1,"小华",23,2)); students.add(new Student(2,"小米",20,2)); students.add(new Student(3,"小果",30,3)); students.add(new Student(4,"小维",18,2)); // 过滤 students.stream().filter(stu -> stu.getAge() > 20).forEach(System.out::println); // 去重 // 对对象去重是根据引用去重,内容重复并不会去重,除非重写equals和hashCode方法 System.out.println("----------去重----------"); System.out.println("去重1----------"); students.stream().distinct().forEach(System.out::println); // 对集合中对象某些属性去重,不重写equals和hashCode方法,只能借助其他数据结构来辅助去重 // 单个属性可以stu -> stu.getId() // 多个属性可以stu -> stu.getId() + ";" + stu.getName() System.out.println("去重2----------"); ArrayList<Student> distinctList = students.stream().collect( collectingAndThen(toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(stu -> stu.getId() + ";" + stu.getName()))), ArrayList::new) ); distinctList.stream().forEach(System.out::println); // 排序 支持定义排序方式 // sorted 默认使用 自然序排序, 其中的元素必须实现Comparable 接口 System.out.println("----------排序----------"); System.out.println("排序1----------"); students.stream().sorted().forEach(System.out::println); // sorted(Comparator<? super T> comparator) :我们可以使用lambada 来创建一个Comparator 实例。可以按照升序或着降序来排序元素。 System.out.println("排序2----------"); students.stream() .sorted(Comparator.comparing(Student::getAge,Comparator.reverseOrder())) // ,Comparator.reverseOrder() 逆序 .forEach(System.out::println); // 创建比较器,通过对比较器内容的定义实现对多个属性进行排序,类似sql中连续的orderBy System.out.println("排序3----------"); students.stream().sorted( (s1,s2) -> { if (s1.getAge() == s2.getAge()) { return s1.getSex().compareTo(s2.getSex()); } else { return -s1.getAge().compareTo(s2.getAge()); } } ).forEach(System.out::println); System.out.println("排序4----------"); Comparator<Student> studentComparator = (s1,s2) -> { Integer age1 = s1.getAge(); Integer age2 = s2.getAge(); if (age1 != age2) return age1 - age2; Integer sex1 = s1.getSex(); Integer sex2 = s2.getSex(); if (sex1 != sex2) return sex2 - sex1; return 0; }; students.stream().sorted(studentComparator).forEach(System.out::println); // 截取 截取前三个元素 System.out.println("----------截取----------"); students.stream().limit(3).forEach(System.out::println); // 跳过 跳过前3个元素 System.out.println("----------跳过----------"); students.stream().skip(3).forEach(System.out::println); // 映射 System.out.println("----------映射----------"); System.out.println("映射Map----------"); // map接收Lambda,将元素转换其他形式,或者是提取信息,并将其映射成一个新的元素 Stream<Stream<Student>> streamStream1 = students.stream().map(str -> filterStudent(str)); streamStream1.forEach(sm -> sm.forEach(System.out::println)); System.out.println("映射flatMap----------"); // map接收Lambda,将流中的每一个元素转换成另一个流,然后把所有流连成一个流 扁平化映射 Stream<Student> studentStream2 = students.stream().flatMap(str -> filterStudent(str)); studentStream2.forEach(System.out::println); // 消费 System.out.println("----------消费----------"); students.stream().peek(stu -> stu.setAge(100)).forEach(System.out::println); } public static Stream<Student> filterStudent(Student student) { student = new Student(); return Stream.of(student); } }
Student
public class Student implements Comparable<Student> { private Integer id; private String name; private Integer age; private Integer sex; public Student() { } public Student(Integer id, String name, Integer age, Integer sex) { this.id = id; this.name = name; this.age = age; this.sex = sex; } public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public Integer getAge() { return age; } public void setAge(Integer age) { this.age = age; } public Integer getSex() { return sex; } public void setSex(Integer sex) { this.sex = sex; } @Override public String toString() { return "Student{" + "id='" + id + '\'' + ", name='" + name + '\'' + ", age='" + age + '\'' + ", sex=" + sex + '}'; } @Override public int compareTo(Student o) { return this.getAge() - o.getAge(); } }
Stream
的终止操作,最常用的就是讲处理过的数据收集到新的容器中,同时可以实现向Sql聚合函数,分组的一些效果
package com.zhj.java8.stream; import com.zhj.java8.bean.Student; import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class TerminationStreamDemo { public static void main(String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(); students.add(new Student(1,"小华",23,1)); students.add(new Student(2,"小米",20,2)); students.add(new Student(3,"小果",30,3)); students.add(new Student(4,"小维",18,2)); students.add(new Student(5,"小华",23,2)); System.out.println("--------------------匹配聚合操作--------------------"); // allMatch:接收一个 Predicate 函数,当流中每个元素都符合该断言时才返回true,否则返回false boolean allMatch = students.stream().allMatch(stu -> stu.getAge() > 10); System.out.println("全部符合大于10岁条件:" + allMatch); // noneMatch:接收一个 Predicate 函数,当流中每个元素都不符合该断言时才返回true,否则返回false boolean noneMatch = students.stream().noneMatch(stu -> stu.getAge() > 10); System.out.println("全部不符合大于10岁条件:" + noneMatch); // anyMatch:接收一个 Predicate 函数,只要流中有一个元素满足该断言则返回true,否则返回false boolean anyMatch = students.stream().anyMatch(stu -> stu.getAge() > 20); System.out.println("含有任意符合大于20岁条件:" + anyMatch); // findFirst:返回流中第一个元素 Student findFirst = students.stream().findFirst().get(); System.out.println("第一个学生:" + findFirst); // findAny:返回流中的任意元素 Student findAny = students.stream().findAny().get(); System.out.println("任意一个学生:" + findAny); // count:返回流中元素的总个数 long count = students.stream().count(); System.out.println("学生总数:" + count); // max:返回流中元素最大值 Student max = students.stream().max(Student::compareTo).get(); System.out.println("年龄最大学生:" + max); // max:返回流中元素最大值 Student min = students.stream().min(Student::compareTo).get(); System.out.println("年龄最小学生:" + min); System.out.println("--------------------规约操作--------------------"); System.out.println("学生年龄总和:" + students.stream().map(Student::getAge).reduce(Integer::sum)); System.out.println("学生年龄最大:" + students.stream().map(Student::getAge).reduce(Integer::max)); System.out.println("--------------------收集操作--------------------"); List<Student> list = students.stream().collect(Collectors.toList()); Set<Student> set = students.stream().collect(Collectors.toSet()); Map<Integer, String> map = students.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName)); String joinName = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // 总数 students.stream().collect(Collectors.counting()); // 最大年龄 students.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 年龄和 students.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 平均年龄 students.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 信息合集 DoubleSummaryStatistics statistics = students.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge)); System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage()); // 分组 Map<Integer, List<Student>> collect = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex)); System.out.println(collect); //多重分组,先根据性别分再根据年龄分 Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex, Collectors.groupingBy(Student::getAge))); //分区 //分成两部分,一部分大于20岁,一部分小于等于20岁 Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 20)); //规约 Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); System.out.println(allAge); } }
中间操作惰性执行
多个中间操作的话,不会多次循环,多个转换操作只会在终止操作的时候融合起来,一次循环完成。
内部迭代
找到符合条件的数据后边的迭代不会进行
流的末端操作只有一次
异常:stream has already been operated upon or closed
중간 작업
🎜🎜종료 작업🎜🎜🎜🎜3.Stream
은 데이터 소스(일반적으로 컨테이너 또는 배열)에 따라 다릅니다. Stream
스트림 생성은 대략 4가지 유형으로 구분됩니다. 가장 일반적으로 사용되는 유형은 스트림을 생성하는 것입니다. 컬렉션을 통해🎜rrreee🎜 4. 스트림 중간 작업🎜🎜스트림
중간 작업으로 가장 일반적으로 사용되는 작업은 필터링, 중복 제거 및 정렬입니다. 이 장에는 가장 일반적으로 사용되는 객체 중복 제거 및 업데이트가 포함되어 있습니다. 속성 조합 정렬🎜rrreee🎜🎜Student🎜🎜rrreee🎜5. 스트림 종료 작업🎜🎜Stream
의 종료 작업으로, 가장 일반적으로 사용되는 작업은 처리된 데이터를 새 컨테이너에 수집하는 것입니다. , 동시에 구현 가능 SQL 집계 함수에 대한 그룹화의 일부 효과 🎜rrreee🎜6. 스트림 기능 🎜🎜🎜중간 작업이 느리게 실행됨 🎜🎜🎜중간 작업이 여러 번 있는 경우 여러 번 반복되지 않습니다. 🎜여러 변환 작업은 작업이 종료되고 함께 융합되어 하나의 사이클이 완료되는 경우에만 실행됩니다🎜. 🎜🎜🎜🎜내부 반복🎜🎜🎜🎜기준에 맞는 데이터를 찾은 후 이어지는 반복은 수행되지 않습니다.🎜🎜🎜🎜스트림의 종료 작업은 한 번만 수행됩니다.🎜🎜🎜🎜🎜예외: 🎜스트림에 이미 작동했거나 닫혔습니다
🎜🎜는 스트림이 닫혔음을 의미합니다. 왜냐하면 end 작업을 사용하면 🎜스트림이 닫혀서 다시 호출할 수 없기 때문입니다🎜. 새로운 흐름만 다시 열 수 있습니다. 🎜위 내용은 Java8에서 스트림을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!