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  • JDK8新特性之Stream流

    是什么是Stream流

    java.util.stream.Stream

    Stream流和传统的IO流,它们都叫流,却是两个完全不一样的概念和东西。

    流可以简单的说是处理数据集合的东西,可以申明式流式API来处理集合,而不是写一个逻辑实现。

    流分类

    流分为顺序流及并行流,顺序流即每个指令按顺序执行,并行流即集合里面的操作并行执行。

    List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3);
    
    // 顺序流
    numbers.stream().forEach(n -> System.out.print(n));
    
    //并行流
    numbers.parallelStream().forEach(n -> System.out.print(n));

    以上例子,顺序流总是输出123,而并行流则每次结果都不一定,并行流使用了ForkJoinPool分而治之,所以明白了ForkJoinPool原理的同学就知道并行流的真面目了。

    创建流

    1、调用集合的stream()方法或者parallelStream()方法。

    2、Stream.of()方法,有针对int,long的专用流IntStream,LongStream。

    使用流

    以下举了流的一些常用的用法。

    public class StreamTest {
    
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println("过滤-找出年纪大于18岁的人");
            List<User> list = initList();
            list.stream().filter((User user) -> user.getAge() > 18).collect(Collectors.toList())
                    .forEach(System.out::println);
            System.out.println();
    
            System.out.println("最大值-找出最大年纪的人");
            list = initList();
            Optional<User> max = list.stream().max((u1, u2) -> u1.getAge() - u2.getAge());
            System.out.println(max.get());
            System.out.println();
    
            System.out.println("映射-规纳-求所有人的年纪总和");
            list = initList();
            Optional<Integer> reduce = list.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::sum);
            System.out.println(reduce.get());
            System.out.println();
    
            System.out.println("分组-按年纪分组");
            list = initList();
            Map<Integer, List<User>> userMap = list.stream()
                    .collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
            MapUtils.verbosePrint(System.out, null, userMap);
            System.out.println();
    
            System.out.println("创建-去重-统计");
            Stream<User> userStream = Stream
                    .of(new User("u1", 1), new User("u2", 21), new User("u2", 21));
            System.out.println(userStream.distinct().count());
            System.out.println();
    
        }
    
        public static List<User> initList() {
            List<User> list = new ArrayList<>();
            list.add(new User("oaby", 23));
            list.add(new User("tom", 11));
            list.add(new User("john", 16));
            list.add(new User("jennis", 26));
            list.add(new User("tin", 26));
            list.add(new User("army", 26));
            list.add(new User("mack", 19));
            list.add(new User("jobs", 65));
            list.add(new User("jordan", 23));
            return list;
        }
    
    }

    输出结果:

    过滤-找出年纪大于18岁的人
    User [username=oaby, age=23]
    User [username=jennis, age=26]
    User [username=tin, age=26]
    User [username=army, age=26]
    User [username=mack, age=19]
    User [username=jobs, age=65]
    User [username=jordan, age=23]
    
    最大值-找出最大年纪的人
    User [username=jobs, age=65]
    
    映射-规纳-求所有人的年纪总和
    235
    
    分组-按年纪分组
    {
        16 = [User [username=john, age=16]]
        65 = [User [username=jobs, age=65]]
        19 = [User [username=mack, age=19]]
        23 = [User [username=oaby, age=23], User [username=jordan, age=23]]
        26 = [User [username=jennis, age=26], User [username=tin, age=26], User [username=army, age=26]]
        11 = [User [username=tom, age=11]]
    }
    
    创建-去重-统计
    2

    可以看出流操作数据集合很强大吧,但需要注意的是流只能执行一次,再次使用需要重要打开。

    更多的玩法可以自己去研究吧。

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