StramApi常用操作

StramApi常用操作

什麼是流 ?

Stream 不是集合元素，它不是數據結構並不保存數據，它是有關算法和計算的，它更像一個高級版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用戶只能顯式地一個一個遍歷元素並對其執行某些操作；高級版本的 Stream，用戶只要給出需要對其包含的元素執行什麼操作，比如 “過濾掉長度大於 10 的字符串”、“獲取每個字符串的首字母”等，Stream 會隱式地在內部進行遍歷，做出相應的數據轉換。

Stream 就如同一個迭代器（Iterator），單向，不可往復，數據只能遍歷一次，遍歷過一次後即用盡了，就好比流水從面前流過，一去不復返.

流的結構

當我們使用一個流的時候，通常包括三個基本步驟：
獲取一個數據源（source）→ 數據轉換→執行操作獲取想要的結果，每次轉換原有 Stream 對象不改變，返回一個新的 Stream 對象（可以有多次轉換），這就允許對其操作可以像鏈條一樣排列，變成一個管道，如下圖所示。

流管道 (Stream Pipeline) 的構成

生成 Stream Source的方式

從 Collection 和數組

Collection.stream()
Collection.parallelStream()
Arrays.stream(T array) or Stream.of()

從 BufferedReader

java.io.BufferedReader.lines()

靜態工廠

java.util.stream.IntStream.range()
java.nio.file.Files.walk()

自己構建

java.util.Spliterator

其它

Random.ints()
BitSet.stream()
Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)
JarFile.stream()

流的操作類型分爲兩種：

Intermediate（中間）：一個流可以後面跟隨零個或多個 intermediate 操作。其目的主要是打開流，做出某種程度的數據映射/過濾，然後返回一個新的流，交給下一個操作使用。這類操作都是惰性化的（lazy），就是說，僅僅調用到這類方法，並沒有真正開始流的遍歷。

Terminal（最終）：一個流只能有一個 terminal 操作，當這個操作執行後，流就被使用“光”了，無法再被操作。所以這必定是流的最後一個操作。Terminal 操作的執行，纔會真正開始流的遍歷，並且會生成一個結果，或者一個 side effect。
在對於一個 Stream 進行多次轉換操作 (Intermediate 操作)，每次都對 Stream 的每個元素進行轉換，而且是執行多次，這樣時間複雜度就是 N（轉換次數）個 for 循環裏把所有操作都做掉的總和嗎？其實不是這樣的，轉換操作都是 lazy 的，多個轉換操作只會在 Terminal 操作的時候融合起來，一次循環完成。我們可以這樣簡單的理解，Stream 裏有個操作函數的集合，每次轉換操作就是把轉換函數放入這個集合中，在 Terminal 操作的時候循環 Stream 對應的集合，然後對每個元素執行所有的函數。

一個流操作的示例

int sum = widgets.stream()
.filter(w -> w.getColor() == RED)
 .mapToInt(w -> w.getWeight())
 .sum();

stream() 獲取當前小物件的 source，filter 和 mapToInt 爲 intermediate 操作，進行數據篩選和轉換，最後一個 sum() 爲 terminal 操作，對符合條件的全部小物件作重量求和。

構造流的幾種常見方法

// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays
String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();

1.流轉換爲其它數據結構

1.1 轉爲數組 Array

String[] arr=Stream.toArray(String[]::new)

代碼：

private static  List<Person> getList() {
    List<Person> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Person("范冰冰","女",28));
    list.add(new Person("劉亦菲","女",24));
    list.add(new Person("胡歌","男",30));
    return list;
}

public static void main(String[] args) {
    List<Person> list = getList();
    //list 轉 數組
    Person[] arr= list.stream().toArray(Person[]::new);
    Arrays.stream(arr).forEach(System.out::println);
}

效果：

1.2 轉爲集合 list,set Collection

List<String> list = stream.collect(Collectors.toList());
List<String> list = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack = stream.collect(Co`llectors.toColl`ection(Stack::new));

代碼：

  public static void main(String[] args) {
    List<Person> list = getList();
    //list 轉 數組
    Person[] arr= list.stream().toArray(Person[]::new);
    //數組 轉 list
    List<Person> collect = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.toList());
}

1.3 轉爲字符串

String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
//Collectors.joining 收集器 支持靈活的參數配置，可以指定字符串連接時的 分隔符，前綴 和 後綴 字符串

代碼：

final static String[] names = {"A", "B", "C", "D", "E"};
public static void main(String[] args) {
    String collect = Stream.of(names).collect(Collectors.joining("-", "{", "}"));
    System.out.println("字符串格式="+collect);
}

效果圖：

2.流的操作

流的操作
接下來，當把一個數據結構包裝成 Stream 後，就要開始對裏面的元素進行各類操作了。常見的操作可以歸類如下。
Intermediate：
map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered
Terminal：
forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

常用操作：

map: 把 input Stream 的每一個元素，映射成 output Stream 的另外一個元素。

在項目中的應用：

1.list對象轉換爲某個屬性的list字符串 （用來取list對象中的所有的對象的某個屬性的list）

private static  List<Person> getList() {
        List<Person> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Person("范冰冰","女",28));
        list.add(new Person("劉亦菲","女",24));
        list.add(new Person("胡歌","男",30));
        return list;
    }

    public static void main(String[] args) {
        //獲取所有的學生名字
        List<Person> list = getList();
        List<String> resList = list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
        resList.stream().forEach(System.out::println);
    }

2.list對象轉化爲某兩個屬性拼接的list字符串

public static void main(String[] args) {
        //獲取所有人  "名字+年齡" 格式 的list
        List<Person> list = getList();
        List<String> resList = list.stream().map(e -> e.getName()+"+"+e.getAge()).collect(Collectors.toList());
        resList.stream().forEach(System.out::println);
    }

3.list對象按照某個屬性值進行分組

 private static  List<Person> getList() {
        List<Person> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Person("范冰冰","女",28));
        list.add(new Person("劉亦菲","女",24));
        list.add(new Person("胡歌","男",30));
        list.add(new Person("胡歌","女",24));
        return list;
    }

    public static void main(String[] args) {
        //根據名字進行分組
        List<Person> list = getList();
        Map<Integer, List<Person>> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
        Set<Map.Entry<Integer, List<Person>>> entries = collect.entrySet();
        for(Map.Entry<Integer, List<Person>> entity:entries){
            System.out.println("key="+entity.getKey()+"value="+entity.getValue().size());
        }

    }

4.list對象按照某兩個屬性拼接進行分組

    private static  List<Person> getList() {
        List<Person> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Person("范冰冰","女",28));
        list.add(new Person("劉亦菲","女",24));
        list.add(new Person("胡歌","男",24));
        list.add(new Person("胡歌","女",24));
        return list;
    }

    public static void main(String[] args) {
        //根據 "性別-年齡" 格式進行分組
        List<Person> list = getList();
        Map<String, List<Person>> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(e -> e.getGender() + "-" + String.valueOf(e.getAge())));
        Set<Map.Entry<String, List<Person>>> entries = collect.entrySet();
        for(Map.Entry<String, List<Person>> entity:entries){
            System.out.println("key="+entity.getKey()+"  value="+entity.getValue().size());
        }

    }