一、Stream流引入
? ? ? ? Lambda表达式,基于Lambda所带来的函数式编程,又引入了一个全新的Stream概念,用于解决集合类库既有的鼻端。(Lambda表达式详解在上篇博客内容)
? ? ? ? 现有一个需求:
? ? ? ? ? ? ? ? 将list集合中姓张的元素过滤到一个新的集合中
? ? ? ? ? ? ? ? 然后将过滤出来的姓张的元素中,再过滤出来长度为3的元素,存储到一个新的集合中
? ? ? ? ? ? ? ??1.用常规方法解决需求
// 已知的知识来解决需求
List<String> list1 = new ArrayList<>();
list1.add("张老三");
list1.add("张小三");
list1.add("李四");
list1.add("赵五");
list1.add("张六");
list1.add("王八");
ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>();
// 1.将list集合中姓张的元素过滤到一个新的集合中
for(String name : list1){
if(name.startsWith("张")){
list2.add(name);
}
}
ArrayList list3 = new ArrayList();
for (String name : list2) {
if (name.length() == 3){
list3.add(name);
}
}
System.out.println(list3);
输出结果:
[张老三, 张小三]
? ? ? ? ? ? ? 2.用Stream流操作集合,获取流,过滤操作,打印输出
list1.stream().filter((String name)->name.startsWith("张")).filter((String name)->name.length()==3).forEach((String name)->{
System.out.println("符合条件的姓名:" + name);
});
? ? ? ? ? ? ? ? ( 看不懂没关系,下面会讲到该方法,这里只是用来引入的)
二、Stream流的格式
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
-----> 参数:public interface Predicate<T> (函数式接口)
----> 抽象方法:boolean test(T t);
-----> 参数:public interface Consumer<T> (函数式接口)
----> 抽象方法:boolean test(T t);
? ? ?整体代码看来:流式思想 类似于 工厂车间的“流水线”
????????????????( 看不懂没关系,下面会讲到该方法,这里只是用来引入的)
三、获取流
? ? ? ? 根据集合来获取:
? ? ? ? ? ? ? ? 根据Collection获取流:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Collection接口中有一个stream()方法,可以获取流
default Stream<E> stream()
? ? ? ? ? ? ? ? 1.根据List获取流
? ? ? ? ? ? ? ? 2.根据Set获取流
? ? ? ? ? ? ? ? 3.根据Map获取流
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 3.1根据Map集合的键来获取流
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 3.2根据Map集合的值获取流
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 3.3根据Map集合的键值对对象获取流
? ? ? ? ? ? ? ? 4.根据数组获取流
? ? ? ? 代码演示:
? ? ? ? ? ? ? ? 1.根据List集合获取流
// 创建List集合
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张老三");
list.add("张小三");
list.add("李四");
list.add("赵五");
list.add("张六");
list.add("王八");
Stream<String> stream1 = list.stream();
? ? ? ? ? ? ? ? 2.根据Set集合获取流
// 创建List集合
Set<String> set = new HashSet<>();
list.add("张老三");
list.add("张小三");
list.add("李四");
list.add("赵五");
list.add("张六");
list.add("王八");
Stream<String> stream2 = set.stream();
? ? ? ? ? ? ? ? 3.根据Map集合获取流
// 创建Map集合
Map<Integer,String> map = new HashMap<>();
map.put(1,"张老三");
map.put(2,"张小三");
map.put(3,"李四");
map.put(4,"赵五");
map.put(5,"张六");
map.put(6,"王八");
// 3.1根据Map集合的键获取流
Set<Integer> map1 = map.keySet();
Stream<Integer> stream3 = map1.stream();
// 3.2根据Map集合的值获取流
Collection<String> map2 = map.values();
Stream<String> stream4 = map2.stream();
// 3.3根据Map集合的键值对对象获取瑞
Set<Map.Entry<Integer, String>> map3 = map.entrySet();
Stream<Map.Entry<Integer, String>> stream5 = map3.stream();
? ? ? ? ? ? ? ? 4.根据数组获取流
// 根据数组获取流
String[] arr = {"张颜宇","张三","李四","赵五","刘六","王七"};
Stream<String> stream6 = Stream.of(arr);
????????
四、Stream流的常用方法
? ? ? ? Stream流的常用方法:
? ? ? ? ? ? ? ? 终结方法:返回值类型不再是Stream接口本身类型的方法,例如:forEach方法和count方法
? ? ? ? ? ? ? ? 非终结方法/延迟方法:返回值类型仍然是Stream接口自身类型的方法,除了终结方法都是延迟方法。例如:filter,limit,skip,map,conat
方法名称 | 方法作用 | 方法种类 | 是否支持链式调用 | count | 统计个数 | 终结方法 | 否 | forEach | 逐一处理 | 终结方法 | 否 | filter | 过滤 | 函数拼接 | 是 | limit | 取用前几个 | 函数拼接 | 是 | skip | 跳过前几个 | 函数拼接 | 是 | map | 映射 | 函数拼接 | 是 | concat | 组合 | 函数拼接 | 是 |
? ? ? ? 方法演示:
? ? ? ? ? ? ? ? 1.count方法:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? long count (); 统计流中的元素,返回long类型数据
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张老三");
list.add("张小三");
list.add("李四");
list.add("赵五");
list.add("张六");
list.add("王八");
long count = list.stream().count();
System.out.println("集合中的元素个数是:" + count);
输出结果:
集合中的元素个数是:6
? ? ? ? ? ? ? ? 2.filter方法:
????????????????????????Stream<T> filter(Predicate<? super ?> predicate); 过滤出满足条件的元素
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 参数Predicate:函数式接口,抽象方法:boolean test (T? t)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Predicate接口:是一个判断接口
// 获取stream流
Stream<String> stream = Stream.of("张老三", "张小三", "李四", "赵五", "刘六", "王七");
// 需求:过去出姓张的元素
stream.filter((String name)->{
return name.startsWith("张");
}).forEach((String name)->{
System.out.println("流中的元素" + name);
});
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (上面引入Stream流时,就用到了这个方法)
? ? ? ? ? ? ? ? 3.forEach方法
???????????????????????void forEach(Consumer<? super T> action):逐一处理流中的元素 ????????????参数 Consumer<? super T> action:函数式接口,只有一个抽象方法:void accept(T t);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 注意:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1.此方法并不保证元素的逐一消费动作在流中是有序进行的(元素可能丢失)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2.Consumer是一个消费接口(可以获取流中的元素进行遍历操作,输出出去),可以使用Lambda表达式
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张老三");
list.add("张小三");
list.add("李四");
list.add("赵五");
list.add("张六");
list.add("王八");
// 函数模型:获取流 --> 注意消费流中的元素
list.stream().forEach((String name)->{
System.out.println(name);
});
输出结果:
张老三
张小三
李四
赵五
张六
王八
? ? ? ? ? ? ? ? 4.limit方法
????????????????????????Stream<T> limit(long maxSize);? ?取用前几个元素
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 注意:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 参数是一个long 类型,如果流的长度大于参数,则进行截取;否则不进行操作
// 获取流的长度
Stream<String> stream1 = Stream.of("张老三", "张小三", "李四", "赵五", "刘六", "王七");
// 需求:保留前三个元素
stream1.limit(3).forEach((String name)->{
System.out.println("流中的前三个元素是:" + name);
});
输出结果:
流中的前三个元素是:张老三
流中的前三个元素是:张小三
流中的前三个元素是:李四
? ? ? ? ? ? ? ? 5.map方法
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??<r> Stream <R> map(Function<? super T,? exception R> mapper; ??????????????????????????? 参数Function<T,R>:函数式接口,抽象方法:R apply(T t); ??????? ????????????????????????Function<T,R>:其实就是一个类型转换接口(T和R的类型可以一致,也可以不一致)
// 获取Stream流
Stream<String> stream1 = Stream.of("11","22","33","44","55");
// 需求:把stream1流中的元素转换为int类型
stream1.map((String s)->{
return Integer.parseInt(s); // 将String类型的s进行转换为Integer类型的元素,并返回
}).forEach((Integer i)->{
System.out.println(i); // 将转换后的int类型的元素逐一输出
});
输出结果:
11
22
33
44
55
? ? ? ? ? ? ? ? 6.skip方法
? ????????????????? Stream<T> skip(long n);???? 跳过前几个元素 ??????????????????? 注意: ??????????????????????? 如果流的当前长度大于n,则跳过前n个,否则将会得到一个长度为0的空流
// 获取stream流
Stream<String> stream = Stream.of("张老三", "张小三", "李四", "赵五", "刘六", "王七");
stream.skip(3).forEach((String name)->{
System.out.println("跳过前三个,打印剩下的" + name);
});
输出结果:
跳过前三个,打印剩下的赵五
跳过前三个,打印剩下的刘六
跳过前三个,打印剩下的王七
? ? ? ? ? ? ? ? 7.concat方法
? ? public static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b) ??????????? --> 合并两个流
Stream<String> stream1 = Stream.of("11","22","33","44","55");
Stream<String> stream2 = Stream.of("张颜宇", "张三", "李四", "赵五", "刘六", "王七");
// 需求:合并两个流
Stream<String> stream = Stream.concat(stream1,stream2);
stream.forEach((String name)->{
System.out.print(name);
});
输出结果:
1122334455张颜宇张三李四赵五刘六王七
五、收集Stream流
? ? ? ? Stream流中提供了一个方法,可以把流中的数据收集到单例集合中
????????????????<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);???? 把流中的数据手机到单列集合中 ??????????????????? 返回值类型是R。R指定为什么类型,就是手机到什么类型的集合 ??? ????????????????参数Collector<? super T, A, R>中的R类型,决定把流中的元素收集到哪个集合中 ??? ????????????????参数Collector如何得到 ?,可以使用 java.util.stream.Collectors工具类中的静态方法: ??????????????????????? - public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList():转换为List集合 ??????? ????????????????- public static <T> Collector<T, ?, Set<T>> toSet() :转换为Set集合
List<String> list2 = new ArrayList<>();
list2.add("张老三");
list2.add("张小三");
list2.add("李四");
list2.add("赵五");
list2.add("张六");
list2.add("王八");
// 需求:过滤出姓张的并且长度为3的元素
Stream<String> stream = list2.stream().filter((String name) -> {
return name.startsWith("张");
}).filter((String name) -> {
return name.length() == 3;
});
// stream 收集到单列集合中
List<String> list = stream.collect(Collectors.toList());
System.out.println(list);
// stream 手机到单列集合中
Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(set);
????????????????????????
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