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Stream流使用方法总结

什么是流?

流是一种处理数据的高级手段,任何数据都可以转化成流进行处理。对Stream流来说,比较常见数据源有集合、数组、IO等。

流的特点

**1、只能遍历一次 **

我们可以把流想象成一条流水线,流水线的源头是数据源,数据源中的每个元素是流的操作对象。

数据源中的元素被依次输送到流水线上,然后我们就可以对这些流水线上的元素进行各种操作,一旦元素走到了流水线的尽头,那么该元素也被“消费掉了”,之后在此次流水线上我们便无法再对该元素进行任何操作。

2、内部迭代

平常我们是赢得for循环、增强for等一些遍历操作都是显示的操作数据源,而stream流的遍历过程对我们来说是不可见的,采用的是内部迭代的方式遍历。

流的各种操作

1、中间操作

当数据源中的元素进到流水线上,同时在元素走到流尽头之前,这个过程中的所有操作都是“中间操作”,元素进行完中间操作之后依旧处于流水线上,所以我们还可以继续对元素进行中间操作;因此,中间操作的特点是,操作后的结果依旧是流。

2、终结操作

当完成了所有我们想要进行的中间操作,也就意味着我们对此次数据源的流处理已经结束,所以,我们应当将处理后的数据源从流水线取出,而取出的值就是整个stream流的最终处理的结果。

流的使用步骤

1、准备一个数据源,可以使集合、数组等

2、获取流对象并开始中间操作

3、终结操作,结束流并收集操作结果

常见数据源获取流对象

1、集合

List<String> strings = new ArrayList<>();
strings.add("hello");
strings.add("world");
Stream<String> stream = strings.stream();

2、数组

String[] strings = {"hello","world"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(strings);

3、值

Stream<String> stream = Stream.of("hello", "world");

4、IO流

Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("文件地址"), Charset.defaultCharset());

常见中间操作

1、filter过滤

filter函数接受一个Lambda表达式作为参数,该表达式返回一个boolean值,数据源中的每个元素都将传入filter进行Lambda表达式判断,最终过滤出表达式为true的元素。

List<Person> result = list.stream()
                    .filter(Person::isStudent)
                    .collect(toList());

2、map映射

map函数接受一个Lambda表达式作为参数,该表达式执行的返回值类型将用作一个新类型流输出,数据源中的每个元素都将传入map进行Lambda表达式执行,最后执行的结果将存入一个以表达式返回值类型为目标的新流。如下,Person类型流通过map操作转变成String类型流

List<String> result = list.stream()
                    .map(Person::getName)
                    .collect(toList());

3、sorted排序

在不指定比较器参数的情况下,默认使用自然排序。

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 3, 21, 54, 34, 6, 9, 7, 11);
List<Integer> collect = stream.sorted().collect(Collectors.toList());
for (Intege integer : collect) {
    System.out.print(integer+"  ");
}

如果指定比较器则按比较器的作用目标的值排序,如果目标的值是基本数据类型则按自然排序,如果想从大到小排序则可以在自然排序完后调用**reversed()**进行倒置

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 3, 21, 54, 34, 6, 9, 7, 11);
// 如果比较器的比较目标是基本数据类型则按自然排序即从小到大。
List<Integer> collect = stream.sorted(Comparator.comparingInt(Integer::intValue).reversed()).collect(Collectors.toList());
for (Integer integer : collect) {
    System.out.print(integer+"  ");
}

5、peek遍历流

通过peek遍历流中的元素后返回的结果依旧是这条流,peek和filter的区别是,filter相当于一个过滤网会对流上元素进行条件筛选,符合条件的元素会继续作为流元素往下游传递,而peek可以理解为对流元素进行加工处理,处理后的流元素会依旧作为流元素向下游传递。

Integer[] array = {1, 3, 21, 54, 34, 6, 9, 7, 11};
int length = array.length;
System.out.println("初始流元素个数:"+length);
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(array);
long count = stream.peek(element -> System.out.print(element+"  ")).count();
System.out.println();
System.out.println("peek遍历后的流元素个数:"+count);

4、distinct去重

去掉重复的元素

Stream<String> stream = Stream.of("hello", "world","hello");
List<String> collect = stream.distinct().collect(Collectors.toList());

5、limit截取

从头开始截取指定数量的元素

// 截取数据源的前两个元素
List<String> strings = stream.limit(2).collect(Collectors.toList());

6、skip跳过

跳过从头开始指定数量的元素

// 跳过数据源的前两个元素
List<String> collect = stream.skip(2).collect(Collectors.toList());

常见的终结操作

1、collect收集

collect方法用于收集流中间操作完后的元素,至于收集成哪种类型的数据结构需要通过Collectors收集器指定,常见的有Collectors.toList()、Collectors.toSet()

标签: 大数据

本文转载自: https://blog.csdn.net/python15397/article/details/125567239
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