Java流庫(kù)詳解（java.util.stream）

Java流庫(kù)（java.util.stream）

流提供了一種讓我們可以在比集合更高的概念級(jí)別上指定計(jì)算的數(shù)據(jù)視圖。通過(guò)使用流，我們可以說(shuō)明想要完成什么任務(wù)，而不是說(shuō)明如何去實(shí)現(xiàn)它。（這一點(diǎn)受益于lambda表達(dá)式）我們將操作的調(diào)度留給具體的實(shí)現(xiàn)去解決。

流大量的用到了lambda表達(dá)式（同根生于Java8）之后的篇幅將會(huì)說(shuō)到lambda表達(dá)式

一、 流的特點(diǎn)

流的特點(diǎn)

  1. 流并不儲(chǔ)存元素。這些元素可能存儲(chǔ)在底層的集合中，或這是按需生成。
  2. 流的操作不會(huì)修改其數(shù)據(jù)源。例如，filter方法不會(huì)從新的流中移除元素，而是會(huì)生成一個(gè)新的流，其中不包含被過(guò)濾掉的元素。
  3. 流的操作是盡可能惰性執(zhí)行的。這意味著直至需要其結(jié)果時(shí)，操作才會(huì)執(zhí)行。例如如果我們只想查找前5個(gè)長(zhǎng)單詞（長(zhǎng)度大于x的String）而不是所有長(zhǎng)單詞，那么filter方法就會(huì)在匹配到第5個(gè)單詞后停止過(guò)濾。因此，我們甚至可以創(chuàng)建無(wú)限流。

典型流程

  1. 創(chuàng)建一個(gè)流。
  2. 指定將初始流轉(zhuǎn)換為其他流的中間操作，可能包含多個(gè)步驟。
  3. 應(yīng)用終止操作，從而產(chǎn)生結(jié)果。這個(gè)操作會(huì)強(qiáng)制執(zhí)行之前的惰性操作。從此之后，這個(gè)流就再也不能用了。

二、 流的創(chuàng)建

JavaAPI中有大量方法都可以產(chǎn)生流

API

  1. java.util.Stream<T> 8自身產(chǎn)生流的方法（需要通過(guò)現(xiàn)有流對(duì)象）

    • Stream<T> filter(Predicate<? super T> p)

      產(chǎn)生一個(gè)流，其中包含當(dāng)前流中滿足p的所有元素

      這里的Predicate<? super T> 非常靈性，保證了傳入的p對(duì)象中的boolean test(T t);方法一定能接受流中的每個(gè)元素。因?yàn)楸ＷC了Predicate<T>中的T是Stream<T>的超類。

    • Long count()

      產(chǎn)生當(dāng)前流中元素的數(shù)量。這是一個(gè)終止操作。（嚴(yán)格上不算創(chuàng)建）

      java.util.Collection 1.2的default方法

    • default Stream<E> stream()

    • default Stream<E> parallelStream()

      產(chǎn)生當(dāng)前集合中所有元素的順序流或者并行流。

  2. java.util.Stream 8的一些靜態(tài)方法

    • static <T> Stream<T> of(T... values)

      產(chǎn)生一個(gè)元素為給定值的流。

    • static <T> Stream<T> empty()

      產(chǎn)生一個(gè)不包含任何元素的流。

    • static <T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

      產(chǎn)生一個(gè)無(wú)限流，它的值是通過(guò)反復(fù)調(diào)用函數(shù)s而構(gòu)建的。

    • static <T> Stream<T> iterate(T seed, UnaryOperator<T> f)

      產(chǎn)生一個(gè)無(wú)限流，他的元素包含種子、在種子上調(diào)用f產(chǎn)生的值、在前一個(gè)元素上調(diào)用f產(chǎn)生的值，等等。

  3. java.util.Arrays 1.2的靜態(tài)方法

    • static <T> Stream<T> stream(T[] array, int startInclusive, int endExclusive) 8

      產(chǎn)生一個(gè)流，他的元素是由數(shù)組中指定范圍內(nèi)的元素構(gòu)成的。

  4. java.util.regex.Pattern 1.4的靜態(tài)方法

    • Stream<String> splitAsStream(CharSequence input) 8

      產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素是輸入中由該模式界定的部分。

  5. java.nio.file.Files 7

    • static Stream<String> lines(Path path) 8

    • static Stream<String> lines(Path path, Charset cs) 8

      產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素是只定文件中的行，該文件的字符集為UTF-8，或者為指定的字符集。

  6. java.util.function.Supplier<T> 8

    • T get()

      提供一個(gè)值。

三、 filter、map和flatMap方法

流的轉(zhuǎn)換會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的流，它的元素派生自另一個(gè)流中的元素。

filter：filter轉(zhuǎn)換會(huì)產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素與某種條件相匹配。filter的引元是Predicate<T> ，即從T到boolean的函數(shù)。

map：通常，我們想要按照某種方式來(lái)轉(zhuǎn)換流中的值，此時(shí)，可以使用map方法并傳遞執(zhí)行該轉(zhuǎn)換的函數(shù)。

flatMap：見(jiàn)名之意，這是map方法的變種，可以將所有結(jié)果生成（攤平）在一個(gè)流里。即如果是在map方法中返回Stream<Stream<T>>，可以使用flatMap得到結(jié)果Stream<T>

APIjava.util.stream.Stream 8

  • Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate)

    產(chǎn)生一個(gè)流，它包含當(dāng)前流中所有滿足斷言條件的元素。

  • <R> Stream<R> map (Function<? super T,? extends R> mapper)

    產(chǎn)生一個(gè)流，它包含將mapper應(yīng)用于當(dāng)前流中所有元素產(chǎn)生的結(jié)果。

    注1：如果返回值是流，則返回流的流（準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)返回R就是R的流）

    注2：R和T的意思。R為返回值，所以返回值需要是R的子類。T是入?yún)ⅲㄔ蠸tream<T>中的T類型），所以接受參數(shù)需要是T的超類

  • <R> Stream<R> flatMap (Function<? super T,? extends Stream<? extends R>> mapper)

    產(chǎn)生一個(gè)流，它是通過(guò)將mapper應(yīng)用于當(dāng)前流中所有元素所產(chǎn)生的結(jié)果連接到一起而獲得的。

    注意：這里的每個(gè)結(jié)果都是一個(gè)流。

四、 抽取子流和連接流

調(diào)用stream.limit(n)會(huì)返回一個(gè)新的流，它在n個(gè)元素之后結(jié)束。（如果原來(lái)的流更短，那么就會(huì)在流結(jié)束時(shí)結(jié)束）。這個(gè)方法對(duì)于裁剪無(wú)限流的尺寸會(huì)顯得特別有用。

例如：

Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(100L);
stream.forEach(System.out::println);
調(diào)用stream.skip(n)正好相反：它會(huì)丟棄前n個(gè)元素。

例如：取前200自然數(shù)，然后去掉前100個(gè)

Stream<Integer> stream = Stream.iterate(1, (n)->n+1);
stream = stream.limit(200).skip(100);
stream.forEach(System.out::println);
我們可以用Stream類的靜態(tài)方法concat方法將兩個(gè)流連接起來(lái)

例如：

Stream<? extends Object> result = Stream.concat(stream, stream2);
result.forEach(System.out::println);

注意：第一個(gè)流不應(yīng)該是無(wú)限的，否則第二個(gè)流永遠(yuǎn)都不會(huì)得到處理的機(jī)會(huì)。

API java.util.stream.Stream 8

  • Stream<T> limit(Long maxSize)

    產(chǎn)生一個(gè)流，其中包含了當(dāng)前流中最初的maxSize個(gè)元素。

  • Stream<T> skip(Long n)

    產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素時(shí)當(dāng)前流中除了前n個(gè)元素之外的所有元素。

  • static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b)

    產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素時(shí)a的元素后面跟著b的元素。

五、 其他的流轉(zhuǎn)換

一、 流的去重，distinct方法，它的元素是從原有流中產(chǎn)生的，即原來(lái)的元素按照同樣的順序剔除重復(fù)元素后產(chǎn)生的。這個(gè)流顯然能夠記住它已經(jīng)看到的元素

二、 流的排序，有多種sorted方法的變體可用。其中一種用于操作Comparable元素的流，而另一種可以接受一個(gè)Comparator。

三、 peek方法，peek方法會(huì)產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素與原來(lái)流中的元素相同，但是在每次獲取一個(gè)元素時(shí)，都會(huì)調(diào)用一個(gè)函數(shù)（你傳入peek的函數(shù)Consumer<T>類型）。

API java.util.stream.Stream 8

  • Stream<T> distinct()

    產(chǎn)生一個(gè)流，包含當(dāng)前流中所有不同元素。

  • Stream<T> sorted()

  • Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator)

    產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素時(shí)當(dāng)前流中的所有元素按照順序排列的。第一個(gè)方法要求元素是實(shí)現(xiàn)了Comparable類的實(shí)例。

  • Stream<T> peek(Comsumer<? super T> action)

    產(chǎn)生一個(gè)流，它與當(dāng)前流中的元素相同，在獲取其中每個(gè)元素時(shí)，會(huì)見(jiàn)其傳遞給action。

六、 簡(jiǎn)單約簡(jiǎn)（重要）

約簡(jiǎn)是一種終結(jié)操作(terminal operation)，它們會(huì)將流約簡(jiǎn)為可以在程序中使用的非流值

API java.util.stream.Stream 8

  • Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator)

  • Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator)

    分別產(chǎn)生這個(gè)流的最大元素和最小元素，使用由給定比較器定義的排序規(guī)則，如果這個(gè)流為空，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)空的Optional對(duì)象。這些操作都是終結(jié)操作。

  • Optional<T> findFirst()

  • Optional<T> findFirst()

    分別產(chǎn)生這個(gè)流的第一個(gè)和任意一個(gè)元素，如果這個(gè)流為空，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)空的Optional對(duì)象。這些操作都是中介操作。

  • boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate)

  • boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate)

  • boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate)

    分別在這個(gè)流中任意元素、所有元素和沒(méi)有任何元素匹配給定斷言時(shí)返回true。這些操作都是終結(jié)操作。

七、 收集結(jié)果

API

  1. java.util.stream.BaseStream 8

    • Iterator<T> oteratpr()

      產(chǎn)生一個(gè)獲取當(dāng)前流中的各個(gè)元素的迭代器。這是一種終結(jié)操作。

  2. java.util.stream.Stream 8

    • void forEach(Consumer<? super T> action)

      在流的每個(gè)元素上調(diào)用action。這是一種終結(jié)操作。

    • Object[] toArray()

    • <A> A[] toArray(IntFunction<A[]> generator)

      產(chǎn)生一個(gè)對(duì)象數(shù)組，或者在將引用A[]::new傳遞給構(gòu)造器時(shí)，返回一個(gè)A類型的數(shù)組。這些都是終結(jié)操作。

    • <R,A> R collect(Collector<? super T,A,R> collector)

      使用給定的收集器來(lái)收集當(dāng)前流中的元素。Collectors類有用于多種收集齊的工廠方法。例如

      Set<Integer> set = stream.collect(Collectors.toSet());
TreeSet<Integer> treeSet = stream.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
// 第二種方法可以控制獲得的集的種類

  3. java.util.stream.Collectors 8

    注：Collectors全部是static方法，建議使用靜態(tài)導(dǎo)入

    • static <T> Collector<T,?,List<T>> toList()

    • static <T> Collector<T,?,Set<T>> toSet()

      產(chǎn)生一個(gè)將元素收集到列表或集中的收集器。

    • static <T,C extends Collection<T>> Collector<T,?,C> toCollection(Supplier<C> collectionFactory)

      產(chǎn)生一個(gè)將元素收集到任意集合中早的收集器。可以傳遞一個(gè)諸如TreeSet::new的構(gòu)造引用。

    • static Collector<CharSequence,?,String> joining()

    • static Collector<CharSequence,?,String> joining(CharSequence delimiter)

    • static Collector<CharSequence,?,String> joining(CharSequence delimiter,CharSequence prefix,CharSequence suffix)

      產(chǎn)生一個(gè)連接字符串的收集齊。分隔符會(huì)置于字符串之間，而第一個(gè)字符串之前可以有前綴，最后一個(gè)字符串之后可以有后綴。如果沒(méi)有指定，那么它們都為空。

    • static <T> Collector<T,?,IntSummaryStatistics> summarizingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)

    • static <T> Collector<T,?,LongSummaryStatistics> summarizingInt(ToLongFunction<? super T> mapper)

    • static <T> Collector<T,?,DoubleSummaryStatistics> summarizingInt(ToDoubleFunction<? super T> mapper)

      產(chǎn)生能夠生成(Int|Long|Double)SummaryStatistics對(duì)象的收集齊，通過(guò)它可以獲得將mapper應(yīng)用于每個(gè)元素后產(chǎn)生結(jié)果的個(gè)數(shù)、總和、平均值、最大值和最小值。例如：

      Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(100L);

DoubleSummaryStatistics summary = stream.collect(Collectors.summarizingDouble((D)->D*10));
summary.getAverage();
summary.getCount();
summary.getMax();
summary.getMin();
summary.getSum();

  4. IntSummaryStatistics 8

    LongSummaryStatistics 8

    DoubleSummaryStatistics 8

    • Long getCount()

      產(chǎn)生匯總后的元素個(gè)數(shù)。

    • (int|long|double) getSum()

    • double getAverage()

      產(chǎn)生匯總后元素的總和或平均值，或者在沒(méi)有任何元素時(shí)返回0。

    • (int|long|double) getMax()

    • (int|long|double) getMin()

      產(chǎn)生匯總后的元素的最大值和最小值，或者在沒(méi)有任何元素時(shí)，產(chǎn)生(Integer|Long|Double).(MAX|MIN)_VALUE。

八、 收集到映射表中（Map）

API java.util.stream.Collectors 8

  • static<T,K,U,M extends Map<K,U>> Collector<T,?,M> toMap(Function<? supper T,? extends K> keyMapper, Function<? super T,? extends U> valueMapper, BinaryOperator<U> mergeFunction, Supplier<M> mapSupplier)

  • static<T,K,U,M extends ConcurrentMap<K,U>> Collector<T,?,M> toConcurrentMap(Function<? supper T,? extends K> keyMapper, Function<? super T,? extends U> valueMapper, BinaryOperator<U> mergeFunction, Supplier<M> mapSupplier)

    產(chǎn)生一個(gè)收集器，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)映射表(Map)或并發(fā)映射表(ConcurrentMap)。keyMapper和valueMapper函數(shù)會(huì)應(yīng)用到每個(gè)收集到的元素上，從而在所產(chǎn)生的映射表中生成一個(gè)鍵/值項(xiàng)。默認(rèn)情況下，當(dāng)兩個(gè)元素產(chǎn)生相同的鍵時(shí)，會(huì)拋出一個(gè)IllegalStateException異常。你可以提供一個(gè)mergeFunction來(lái)合并具有相同鍵的值。默認(rèn)情況下，其結(jié)果是一個(gè)HashMap或ConcurrentHashMap。你可以提供一個(gè)mapSupplier，它會(huì)產(chǎn)生所期望的映射表實(shí)例。

    注，最后的兩個(gè)參數(shù)(mergeFunction,mapSupplier)可以沒(méi)有，API中也提供了沒(méi)有這倆個(gè)參數(shù)的函。

九、 群組和分區(qū)

API java.util.stream.Collectors 8

  • static <T,K> Collector<T,?,Map<K,List<T>>> groupingBy(Function<? super T,? extends K> classifier)

  • static <T,K> Collector<T,?,ConcurrentMap<K,List<T>>> groupingByConcurrent(Function<? super T,? extends K> classifier)

    產(chǎn)生一個(gè)收集器，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)映射表或并發(fā)映射表，其鍵是將classifier應(yīng)用于所有收集到的元素上所產(chǎn)生的結(jié)果，而值是由具有相同鍵的元素構(gòu)成的一個(gè)個(gè)列表。

  • static <T> Collector<T,?,Map<Boolean,List<T>>> partitioningBy(Preditcate<? super T> predicate)

    產(chǎn)生一個(gè)收集器，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)映射表，其鍵是true/false，而值是由滿足/不滿足斷言的元素構(gòu)成的列表。

十、 下游收集器

Collectors提供了很多強(qiáng)大的功能，其中下游收集器可以讓我們輕松（可能吧）地處理下游數(shù)據(jù)（Map<K,V>中的V）

作為下游收集器，可以直接在groupingBy方法中使用，例如：

Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(10000L).map((k)->k*10);
Map<Integer, Long> collect = stream.collect(Collectors.groupingBy((k)->{return k.intValue();},Collectors.counting()));
collect.forEach((k,v)->System.out.println("K:"+k+"  V:"+v));

API java.util.stream.Collectors 8

  • static <T> Collector<T,?,Long> counting()

    產(chǎn)生一個(gè)可以對(duì)收集到的元素進(jìn)行計(jì)數(shù)的收集器。

  • static<T> Cikkectir<T,?,Integer> summingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)

  • static<T> Cikkectir<T,?,Long> summingLong(ToLongFunction<? super T> mapper)

  • static<T> Cikkectir<T,?,Double> summingDouble(ToIntFunction<? super T> mapper)

    產(chǎn)生一個(gè)收集器，對(duì)將mapper應(yīng)用到收集到的元素上之后產(chǎn)生的值計(jì)算總和。

    例如：

    Map<Integer, Integer> collect2 = stream.collect(Collectors.groupingBy((k)->{return k.intValue();},Collectors.summingInt((k)->k.intValue())));
collect2.forEach((k,v)->System.out.println("K:"+k+"   V:"+v));
// 這將產(chǎn)生以0-9分開(kāi)的10各組，v為每個(gè)組中所有數(shù)的合

  • static <T> Collector<T,?,Optional<T>> maxBy(Comparator<? super T> comparator)

  • static <T> Collector<T,?,Optional<T>> minBy(Comparator<? super T> comparator)

    產(chǎn)生一個(gè)收集器，使用comparator指定的排序方法，計(jì)算收集到的元素中的最大值和最小值。

  • static <T,U,A,R> Collector<T,?,R> mapping(Function<? super T,? extends U> mapper, Collector<? super U,A,R> downstream)

    產(chǎn)生一個(gè)收集器，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)映射表，其鍵是將mapper應(yīng)用到收集到的數(shù)據(jù)上而產(chǎn)生的，其值是使用downstream收集器收集到的具有相同鍵的元素。

十一、 約簡(jiǎn)操作

reduce方法是一種用于從流中計(jì)算某個(gè)值的通用機(jī)制，其最簡(jiǎn)單的形式將接受一個(gè)二元函數(shù)，并從前兩個(gè)元素開(kāi)始持續(xù)應(yīng)用它。

注意：如果收集操作是并行的，reduce就不是線程安全的，小心使用。

API java.util.stream.Stream 8

  • Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

  • T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

  • <U> U reduce(U identity,BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,BinaryOperator<U> combiner)

    注意：如果reduce是并行流，那么reduce會(huì)產(chǎn)生多個(gè)結(jié)果，需要提供第二個(gè)函數(shù)（組合器）將結(jié)果合并。

    用給定的accumulator函數(shù)產(chǎn)生流中元素的積累總和。如果提供了幺元，那么第一個(gè)被累計(jì)的元素就是該幺元。如果提供了組合器，那么它可以用來(lái)將分別累計(jì)的各個(gè)部分整合成總和。例如：

    int result = words.reduce(0,(total,word)->total+word.length(), (total1, total2)->total1+total2);

  • <R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner)

    將元素收集到類型R的結(jié)果中。在每個(gè)部分上，都會(huì)調(diào)用cupplier來(lái)提供初始結(jié)果，調(diào)用accumulator來(lái)交替的將元素添加到結(jié)果中，并調(diào)用combiner來(lái)整合兩個(gè)結(jié)果。

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