学习Java8中的Stream （一）起步

内容简介：学习Java8中的Stream （一）起步

不想再用for嵌套for操作了，java8 带来了新的API —— Stream，非常强大！

Stream中文翻译成流，是一个支持串行和并行操作元素的序列，也是Lambda表达式配合使用的强大工具。

源码在java.util.stream中，感兴趣可以阅读阅读。

0x00 java8 中的流是什么

在编程中，对一串数据进行0个或者多个中间操作后，最后再获得结果。这个操作在没有流的情况下一般会涉及到多次循环，这是非常低效的。

流是为了处理一串数据（sequence），而不需要多次循环的一种方式。

流在操作序列的时候，会将数据放在一个叫Stream Pipeline的地方，这个地方会有三部分

• 源（一般为集合）
• 0或多个中间操作 （一般为惰性操作，不会直接操作数据）
• 终止操作 （一般为求最终值，这时流的整个流程结束）

1x00 Stream的类型和创建方式

• 创建流

  // 从数组创建
          int [] source = {1,2,3,4,5,6};
          IntStream s = Arrays.stream(source);
  // 从集合创建
          List list = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
          Stream s2 = list.stream();
  // 创建1到10的流
          IntStream s3 = IntStream.range(1,10);
  // 直接创建
          Stream s4 = Stream.of("wo", "ai", "?")
  

• 其他流

  此外，流还提供了几种包装好的流：

  // 支持串行并行操作的序列，元素只有double类型的流
  DoubleStream
  

// 支持串行并行操作的序列，元素只有int类型的流
IntStream

// 支持串行并行操作的序列，元素只有long类型的流
LongStream

2x00 常用的流方法

这里不过多提及，最好看一看API文档，我这里举一些常用的例子

// （惰性操作）中间操作，遍历
Stream<T> map(Function<? super T,? extends R> mapper)

// （及早求值操作）终止操作，遍历
void forEach(Consumer<? super T> action)

例子：

// 将元素的平方打印出来
int[] nums = {2,3,4,5,6};
Arrays.stream(nums)
    .map(i->i*i)
    .forEach(System.out::println);

// 将元素中的所有偶数累加求和
int[] nums = {2, 3, 4, 5, 6};
System.out.println(
        Arrays.stream(nums)
                .map(i -> i % 2 == 0 ? i : 0)
                .reduce(0, Integer::sum)
);

// flatMap处理嵌套的list
        List<List<Integer>> ll =
                Arrays.asList(
                        Arrays.asList(1, 2, 3),
                        Arrays.asList(11, 22, 33),
                        Arrays.asList(0xF1, 0xF2, 0xF3)
                );

        ll.stream()
                .flatMap(list -> list.stream())
                .map(i -> 2 * i)
                .forEach(i -> System.out.println(i));

假设有N条营业数据，前5条是无关的测试数据，中间10条是要参加考核的，参与考核的需要知道其中超过50w（包括50）的数据的交易额平均值，其他不参与考核的忽略。

测试数据如下：

{11, 9, 2, 13, 1, 2, 99, 54, 23, 66, 70, 23, 46, 50, 100, 10, 24, 18, 19, 2};

  Stream<Integer> trans = Stream.of(11, 9, 2, 13, 1, 2, 99, 54, 23, 66, 70, 23, 46, 50, 100, 10, 24, 18, 19, 2);

        IntSummaryStatistics all = trans
// 前5条跳过，2, 99, 54, 23, 66, 70, 23, 46, 50, 100, 10, 24, 18, 19, 2
                .skip(5)
// 取10条考核交易 2, 99, 54, 23, 66, 70, 23, 46, 50, 100
                .limit(10)
// 将50以下的交易剔除 99, 54, 66, 70, 50, 100
                .filter(i -> i >= 50)
// 转换成数字。如果是IntStream 则不需要转换
                .mapToInt(i->i)
// 将流的统计结果放入包装对象中
                .summaryStatistics();
// 交易总量 439w，平均值为439/6
        System.out.println(all.getAverage());

以上为流的一些基础使用方法。后续会有一些详细的补充，容我先留个坑。

分割线

3x00 流的特性

• 基于集合或者序列
• 流不存储值，也不能重复使用，数据通过管道的方式进行操作
• 每个操作都是函数式的，对流的操作不会影响源数据
• 多数操作（排序，映射，过滤等），可以延迟实现

基于集合和序列就不写例子了，不存储值也是一个概念，下面验证一些流不能重复使用。

#####3x01 不能重复使用

Stream<Integer> trans = Stream.of(11, 9, 2);
trans.forEach(i -> System.out.println(i));
trans.reduce(0, Integer::sum);

流只能使用一次，无法重复使用

3x02 验证流延迟操作

流只要在终止操作(及早求值)时，才会对数据统一做操作，在没有遇到求值操作的时候，惰性操作代码不会被执行。

Stream<Integer> trans = Stream.of(11, 70, 23, 46, 50, 100, 10, 24, 18, 19, 2);
trans.map(i->{
    System.out.println(i);
    return i;
});

3x02 不影响源数据

可以创建一个List去实践，这里不写代码，当流执行完成之后，源List的数据是不会发生变化的

大家可以自己实践一下

by:Zing

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以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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