Java 8 Stream实用篇，玩转集合的筛选、归约、分组、聚合
2023-09-14 09:14:51 时间
Java 8 Stream实用篇，玩转集合的筛选、归约、分组、聚合
什么是Stream？
Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。
Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：
- 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。
- 终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。
另外，Stream有几个特性：
- stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
- stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
- stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。
下面开始我们的Stream
数据封装类：
package com.xie.stream;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @Description
* @Date 2022-04-22 10:00
* @Author xie
*/
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Person {
private String name; // 姓名
private int salary; // 薪资
private int age; // 年龄
private String sex; //性别
private String area; // 地区
public static List<Person> generatorPersons() {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 20, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 30, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 25, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 40, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 18, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 68, "female", "New York"));
return personList;
}
}
1. 通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流
/**
* 1. 通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流
*/
@Test
public void test1() {
List<String> stringList = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stringStream = stringList.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = stringList.parallelStream();
}
2. 使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流
/**
* 2. 使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流
*/
@Test
public void test2() {
int[] intArray = {1, 3, 5, 6, 8};
IntStream intStream = Arrays.stream(intArray);
}
3. 使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()
/**
* 3. 使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()
*/
@Test
public void test3() {
int[] intArray = {1, 3, 5, 6, 8};
Stream<int[]> stream = Stream.of(intArray);
// ------of 生成流
Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 3, 5, 6, 8);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// ------iterate 循环生成流
Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, integer -> integer + 3).limit(4);
iterateStream.forEach(System.out::println);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// ------generate 生产对象生成流
Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(3);
generateStream.forEach(System.out::println);
}
输出结果：
0
3
6
9
0.3795058375911119
0.5861217374662204
0.9820936418960214
stream和parallelStream的简单区分：
stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，
而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：
如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：
Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();
4. 遍历/匹配（foreach/find/match）
Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。
/**
* 4. 遍历/匹配（foreach/find/match）
*/
@Test
public void test4() {
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
// 遍历输出符合条件的元素
list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 匹配第一个
Optional<Integer> optionalFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
optionalFirst.ifPresent(x -> System.out.println("查询匹配到的第一个值：" + x));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 匹配任意（适用于并行流）
Optional<Integer> optionalAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
optionalAny.ifPresent(x -> System.out.println("查询匹配到的任意一个值：" + x));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 是否包含符合特定条件的元素
boolean anyMatch = list.parallelStream().anyMatch(x -> x > 6);
System.out.println("是否存在大于6的数值：" + anyMatch);
}
5. 筛选（filter）
筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。
/**
* 5. 筛选（filter）
*/
@Test
public void test5() {
List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
// 筛选出Integer集合中大于7的元素，并打印出来
list.stream().filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。 形成新集合依赖collect（收集）
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
List<String> filterName =
personList.stream()
.filter(person -> person.getSalary() > 8000)
.map(person -> person.getName())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(filterName);
}
6. 聚合（max/min/count)
max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。
Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。
/**
* 6. 聚合（max/min/count)
*/
@Test
public void test6() {
// 获取String集合中最长的元素。
List<String> stringList = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");
Optional<String> optionalStrMax = stringList.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
optionalStrMax.ifPresent(s -> System.out.println("最长的字符串：" + s));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 获取Integer集合中的最大值。
List<Integer> integerList = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);
// 自然排序
Optional<Integer> optionalIntMax = integerList.stream().max(Integer::compareTo);
optionalIntMax.ifPresent(x -> System.out.println("集合最大值是：" + x));
// 自定义排序
Optional<Integer> optionalIntMax1 = integerList.stream().max(Comparator.naturalOrder());
optionalIntMax1.ifPresent(x -> System.out.println("集合最大值是1：" + x));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 获取员工工资最高的人。
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
Optional<Person> optionalSalaryMax = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
optionalSalaryMax.ifPresent(p -> System.out.println("工资最高的人：" + p.getName() + " 工资：" + p.getSalary()));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 计算Integer集合中大于6的元素的个数。
long count = integerList.stream().filter(x -> x > 6).count();
System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);
}
7. 映射(map/flatMap)
映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：
- map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
- flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。
/**
* 7. 映射(map/flatMap)
*/
@Test
public void test7() {
// 英文字符串数组的元素全部改为大写。
String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
List<String> stringList = Arrays.stream(strArr).map(s -> s.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("每个元素大写：" + stringList);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 整数数组每个元素+3。
List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
List<Integer> integerList = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println("每个元素+3：" + integerList);
//-----------------------------------------------------------------------------------
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 将员工的薪资全部增加1000。
// 不改变原来员工集合的方式
List<Person> personListNew =
personList.stream()
.map(person -> {
Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);
personNew.setSalary(person.getSalary() + 1000);
return personNew;
})
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
// 改变原来员工集合的方式（这样会改变原来集合的值）
List<Person> personListNew2 =
personList.stream()
.map(person -> {
person.setSalary(person.getSalary() + 1000);
return person;
})
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 将两个字符数组合并成一个新的字符数组。
List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> Arrays.stream(s.split(","))).collect(Collectors.toList());
System.out.println("处理前的集合：" + list);
System.out.println("处理后的集合：" + listNew);
}
8. 归约(reduce)
归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
/**
* 8. 归约(reduce)
*/
@Test
public void test8() {
// 求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
// 求和方式1
Optional<Integer> optionalSum1 = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
// 求和方式2
Optional<Integer> optionalSum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
// 求和方式3
Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("list求和：" + optionalSum1.get() + "," + optionalSum2.get() + "," + sum3);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求乘积
Optional<Integer> optionalProduct = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
System.out.println("list求积：" + optionalProduct.get());
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求最大值方式1
Optional<Integer> optionalMax1 = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
// 求最大值方式2
Integer max2 = list.stream().reduce(0, Integer::max);
System.out.println("list最大值：" + optionalMax1.get() + "," + max2);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求所有员工的工资之和和最高工资。
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 求工资之和方式1：
Optional<Integer> optionalSum = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
// 求工资之和方式2：
Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
// 求工资之和方式3：
Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求最高工资方式1：
Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), Integer::max);
// 求最高工资方式2：
Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), (max, max1) -> max > max1 ? max1 : max1);
System.out.println("工资之和：" + optionalSum.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);
}
9. 收集(collect)
collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。
collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。
/**
* 9. 收集(collect)
*/
@Test
public void test9() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
List<Integer> integerList = list.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(integerList);
}
10. 归集(toList/toSet/toMap)
因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。
/**
* 10. 归集(toList/toSet/toMap)
*/
@Test
public void test10() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
List<Integer> toList = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
Set<Integer> toSet = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
System.out.println("toList:" + toList);
System.out.println("toSet:" + toSet);
//-----------------------------------------------------------------------------------
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
Map<String, Integer> map = personList.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getName, Person::getSalary));
System.out.println(map);
map.entrySet().stream().forEach(entry -> System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue()));
}
11. 统计(count/averaging)
Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：
- 计数：count
- 平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
- 最值：maxBy、minBy
- 求和：summingInt、summingLong、summingDouble
- 统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble
/**
* 11. 统计(count/averaging)
*/
@Test
public void test11() {
// 统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 求总数
int size = personList.size();
long size1 = personList.stream().count();
long size2 = personList.stream().collect(Collectors.counting());
System.out.println("总数：" + size + " ," + size1 + " ," + size2);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求平均工资
Double averag = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.averagingDouble(d -> d));
Double averag1 = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
System.out.println("平均工资：" + averag + " ," + averag1);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求最高工资
Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
Optional<Integer> max1 = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
System.out.println("最高工资：" + max.get().getSalary() + " ," + max1.get());
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求工资之和
Optional<Integer> sum = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
Integer sum1 = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
System.out.println("工资之和：" + sum.get() + " ," + sum1);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 一次性统计所有信息
DoubleSummaryStatistics summaryStatistics = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
System.out.println(summaryStatistics);
}
12. 分组(partitioningBy/groupingBy)
- 分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
- 分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。
/**
* 12. 分组(partitioningBy/groupingBy)
*/
@Test
public void test12() {
// 将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 将员工按薪资是否高于8000分组
Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
System.out.println("员工按薪资是否高于8000分组：" + part);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 将员工按性别分组
Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
System.out.println("员工按性别分组：" + group);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 将员工先按性别分组，再按地区分组
Map<String, Map<String, List<Person>>> group1 =
personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
System.out.println("员工先按性别分组，再按地区分组：" + group1);
}
13. 接合(joining)
joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。
/**
* 13. 接合(joining)
*/
@Test
public void test13() {
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
String join = personList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("所有员工的姓名：" + join);
//-----------------------------------------------------------------------------------
List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
}
14. 归约(reducing)
Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。
/**
* 14. 归约(reducing)
*/
@Test
public void test14() {
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）
Integer reducing = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
System.out.println("员工扣税薪资总和：" + reducing);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// stream的reduce
Integer reducing1 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(0, (x, y) -> x + y - 5000);
System.out.println("员工扣税薪资总和：" + reducing1);
}
15. 排序(sorted)
sorted，中间操作。有两种排序：
- sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
- sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序
/**
* 15. 排序(sorted)
*/
@Test
public void test15() {
// 将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 按工资升序排序（自然排序）
List<Person> personList1 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工资升序排序：" + personList1);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 按工资倒序排序
List<Person> personList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工资降序排序：" + personList2);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 先按工资再按年龄升序排序
List<String> list = personList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge))
.map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + list);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
List<String> list1 =
personList.stream()
.sorted((o1, o2) -> {
if (o1.getSalary() == o2.getSalary()) {
return o2.getAge() - o1.getAge();
} else {
return o2.getSalary() - o1.getSalary();
}
})
.map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + list1);
}
16. 提取/组合
流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。
/**
* 16. 提取/组合
*/
@Test
public void test16() {
String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// concat:合并两个流 distinct：去重
List<String> list = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println("流合并：" + list);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// limit：限制从流中获得前n个数据
List<Integer> list1 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
System.out.println("limit：" + list1);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// skip：跳过前n个数据
List<Integer> list2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("skip：" + list2);
}
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