Java 8：Stream API 流式操作

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Java 8：Stream API

Java 8 中的 Stream API 是一组用于对集合数据进行处理的新特性；提供一种以声明式风格对集合进行操作的方式，简化集合的处理，使得代码更加简洁、优雅，并且能够更高效地处理数据；

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|+--------------------++------++------++---++-------+

流程转换为 Java 代码为：

List<Integer> transactionsIds = 
widgets.stream().filter(b -> b.getColor()==RED).sorted((x,y)-> x.getWeight()- y.getWeight()).mapToInt(Widget::getWeight).sum();

特性

声明式编程风格：Stream API 提供了类似于 SQL 查询的声明式编程方式，通过链式调用一系列方法来对数据进行操作，而不是显式地编写循环或临时变量。这使得代码更加简洁、易读和易于理解

惰性求值：Stream 是惰性求值的，即只有在终止操作时才会真正执行；中间操作（如 filter、map、sorted 等）只是定义了数据流的处理步骤，而不会立即执行；这样可以优化处理过程，避免不必要的计算，提高性能

函数式接口支持：Stream API 需要与函数式接口（Functional Interface）一起使用；函数式接口是只包含一个抽象方法的接口，Lambda 表达式可以作为函数式接口的实例进行传递；这种支持使得 Stream API 能够充分发挥函数式编程的优势

生成流

Java 8 中, 集合接口有两个方法来生成流

stream()

：为集合创建串行流

parallelStream() 

−：为集合创建并行流

List<String> strings =Arrays.asList("abc","","bc","efg","abcd","","jkl");List<String> filtered = strings.stream().filter(string ->!string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());

strings 列表创建了一个流，通过 stream() 方法将列表转换成了一个流；然后，使用 filter 方法传递一个 Lambda 表达式来筛选（过滤）不满足条件的元素；在这里，Lambda 表达式 string -> !string.isEmpty() 检查字符串是否非空；只有在字符串不为空的情况下，该元素会被保留在流中；最后，使用 collect 方法，结合 Collectors.toList() 收集器，将符合条件的元素收集到一个新的列表 filtered 中

流式操作

forEach

Stream 提供了新的方法

forEach

来迭代流中的每个数据：以下代码片段使用 forEach 输出10个随机数：

ints()

方法用于生成一个无限的随机整数流

Random random =newRandom();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);

map

map 方法用于映射每个元素到对应的结果：以下代码片段使用 map 输出了元素对应的平方数

List<Integer> numbers =Arrays.asList(3,2,2,3,7,3,5);// 获取对应的平方数List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());

filter

filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素：以下代码片段使用 filter 方法过滤出空字符串

List<String>strings =Arrays.asList("abc","","bc","efg","abcd","","jkl");// 获取空字符串的数量long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

limit

limit 方法用于获取指定数量的流：以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据

Random random =newRandom();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);

sorted

sorted 方法用于对流进行排序：以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序

Random random =newRandom();
random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);

并行（parallel）程序

parallelStream 是流并行处理程序的代替方法：以下实例我们使用 parallelStream 来输出空字符串的数量

List<String> strings =Arrays.asList("abc","","bc","efg","abcd","","jkl");// 获取空字符串的数量long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

Collectors

Collectors 类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素：Collectors 可用于返回列表或字符串

List<String>strings =Arrays.asList("abc","","bc","efg","abcd","","jkl");List<String> filtered = strings.stream().filter(string ->!string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());System.out.println("筛选列表: "+ filtered);String mergedString = strings.stream().filter(string ->!string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));System.out.println("合并字符串: "+ mergedString);

统计

产生统计结果的收集器；它们主要用于int、double、long等基本类型上，它们可以用来产生类似如下的统计结果

List<Integer> numbers =Arrays.asList(3,2,2,3,7,3,5);IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x)-> x).summaryStatistics();System.out.println("列表中最大的数 : "+ stats.getMax());System.out.println("列表中最小的数 : "+ stats.getMin());System.out.println("所有数之和 : "+ stats.getSum());System.out.println("平均数 : "+ stats.getAverage());

map 操作

Stream API 中三种常见的 map 操作：

map

、

mapToInt

和

flatMap

• map：用于将流中的元素映射为另一种类型的流。例如，将一个对象流中的每个对象映射为对象的某个属性值组成的流
• mapToInt：用于将流中的元素映射为 IntStream，即基本类型 int 的流。它通常用于将流中的元素映射为整数值
• flatMap：用于将流中的每个元素映射为一个流，然后将这些流连接成一个单一的流。它通常用于扁平化处理嵌套的流结构

案例

systemApplicationTypeRepo.list(newQueryWrapper<SystemApplicationType>().orderByAsc(SystemApplicationTypeCol.ID)).stream().map(bean ->newResCommonIdNameCode(bean.getId(), bean.getName(), bean.getName())).collect(Collectors.toList()

• systemApplicationTypeRepo.list(...)：这部分代码使用了一个名为 systemApplicationTypeRepo 的仓库（Repository），通过调用 list 方法来查询数据库中的数据；list 方法接受一个查询条件对象 QueryWrapper 作为参数，用于指定查询条件
• new QueryWrapper<SystemApplicationType>().orderByAsc(SystemApplicationTypeCol.ID)：这是创建一个查询条件对象的过程；QueryWrapper 是 MyBatis-Plus 提供的用于构建查询条件的工具；orderByAsc(SystemApplicationTypeCol.ID) 表示按照 SystemApplicationType 实体类中 ID 字段的升序进行排序。
• .stream()：这将查询结果转换为一个 Stream 对象，便于后续的操作
• .map(bean -> new ResCommonIdNameCode(bean.getId(), bean.getName(), bean.getName()))：这部分使用 map 操作将查询结果的每个 SystemApplicationType 对象映射为 ResCommonIdNameCode 对象；ResCommonIdNameCode 是一个自定义的类，构造函数接受 id、name 和 code 作为参数，用于创建一个新的对象
• .collect(Collectors.toList())：最后，使用 collect 方法将 Stream 对象收集为 List，即最终的结果列表

noticeResponses.stream().sorted(Comparator.comparing(SystemNoticeResponse::getReadStatus).thenComparing(Comparator.comparing(SystemNoticeResponse::getCreateAt).reversed())).collect(Collectors.toList());

.stream()

：将 noticeResponses 列表转换为一个 Stream 对象，使其能够使用 Stream API 提供的操作

.sorted(...)

：这是一个中间操作，用于对流中的元素进行排序；使用 Comparator.comparing(…) 方法创建了一个比较器，用于指定排序的规则；首先，按照 SystemNoticeResponse 对象的 readStatus 字段进行升序排序；.thenComparing(…) 表示如果 readStatus 相同，则按照 createAt 字段进行降序排序（使用 reversed() 方法）

.collect(Collectors.toList())

：最后，使用 collect 方法将排序后的 Stream 对象收集为一个新的 List，即排序后的 noticeResponses 列表

🌼 结语：创作不易，如果觉得博主的文章赏心悦目，还请——

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