流是jdk8新增的一个特性。大概可以理解为将集合转为流,处理之后再转换成自己想要的其他类型。
对流的操作大概可以分成两类,中间操作和结束操作。
每次调用中间操作都会生成一个新的流,当结束操作执行时会触发实际运算,计算完成之后流就会失效。
Java的优点:
Stream不是一个数据结构,它应该可以说是数据源的视图,数据源可以是Java容器,数组等等。
Stream是惰式操作,Stream的操作并不会真正运行,而是要等到用户需要结果的时候才会运行
为函数编程而生。对stream的任何修改都不会影响背后的数据源,比如对Stream进行数据过滤操作并不会删除不符合条件的元素,而是会生成一个包含符合条件元素的新Stream。
可消费性。Stream只能被使用一次,一旦遍历之后就会失效,就像迭代器那样,需要使用就需要再次生成。
下面是一个网上的例子,我加了自己理解的注解。
public static void main(String[] args) { Trader raoul = new Trader("raoul", "Cambridge"); Trader mario = new Trader("mario", "Milan"); Trader alan = new Trader("alan", "Cambridge"); Trader brian = new Trader("brian", "Cambridge"); //交易记录 List<Transaction> transactions = Arrays.asList( new Transaction(brian, 2011, 300), new Transaction(raoul, 2012, 1000), new Transaction(raoul, 2011, 400), new Transaction(mario, 2012, 710), new Transaction(mario, 2012, 700), new Transaction(alan, 2012, 950)); //找出2011年发生的所有交易,并按金额从低到高排序 //先过滤出时间不是2011的 Stream<Transaction> transactionStream = transactions.stream().filter((t) -> t.getYear() == 2011); // 从低到高价格排序 最后把流转换成集合 List<Transaction> collect = transactionStream.sorted(Comparator.comparing(Transaction::getValue)).collect(Collectors.toList()); //将集合转换成流来进行分组 会得到一个map集合。 Map<Integer, Long> collect2 = transactions.stream().collect(Collectors.groupingBy(Transaction::getYear, Collectors.counting())); //查看交易员在哪些城市 //先从集合中映射出交易员 再映射出城市名 再去重 再转成集合 List<String> collect3 = transactions.stream().map(Transaction::getTrader).map(Trader::getCity).distinct().collect(Collectors.toList()); collect.forEach(System.out::println); //查找出所有来自剑桥的员工 并按姓名排序 //先映射出交易员 再映射出城市名 再过滤 再排序 再转换 List<Trader> collect4 = transactions.stream().map(Transaction::getTrader).filter((t) -> t.getCity().equals("Cambridge")).distinct().sorted(Comparator.comparing(Trader::getName)).collect(Collectors.toList()); //返回所有交易员的姓名字符串 并按姓名排序 // a一开始变量为 "" 使用一个字符串相加 最后结果一定是字符串。 //一个集合里求和的常用逻辑为 ""为list[0] list[0]+list[1]+list[2]+....list[n-1] String reduce = transactions.stream().map((t) -> t.getTrader().getName()).sorted().reduce("", (a, b) -> a + b); System.out.println(reduce); //有没有交易员在米兰工作过 //先映射出交易员 再匹配有没有城市是milan boolean milan = transactions.stream().map(Transaction::getTrader).anyMatch(t -> t.getCity().equals("Milan")); System.out.println("有没有员工在米兰工作过:" + milan); //打印所有在剑桥的交易员的所有交易额 2650 //先过滤掉城市不是剑桥的 然后映射出Value 最后取和 transactions.stream().filter(t->t.getTrader().getCity().equals("Cambridge")).map(Transaction::getValue).reduce(0,(a,b)->a+b); //所有得交易额中 最高的交易额 //先对交易额进行排序(reversed()降序) 然后映射出交易额 取第一个 List<Integer> collect1 = transactions.stream().sorted(Comparator.comparing(Transaction::getValue).reversed()).map(Transaction::getValue).limit(1).collect(Collectors.toList()); //升级 transactions.stream().map(Transaction::getValue).reduce(Integer::max); //升级 transactions.stream().max(Comparator.comparing(Transaction::getValue)); //找到最小的交易额 transactions.stream().map(Transaction::getValue).reduce(Integer::min); //升级 transactions.stream().min(Comparator.comparing(Transaction::getValue)); }