转载

Java8 新特性 Lambda & Stream API

[TOC]

Lambda & Stream API

lambda和stream Api 都是Java8的新特性首先简单介绍一下java8

Java8 (jdk 1.8) 是Java语言开发的一个主要版本

Java8 是Oracle 公司于2014年3月发布，可以看成是自Java5以来最具革命性的版本。

Java8为Java语言、编译器、类库、开发工具与JVM带来了大量新特性。

简介：

速度更快
代码更少：增加新的语法 lambda表达式
强大的 Stream API
便于并行
最大化减少空指针异常 Optional
Nashorn引擎，允许在JVM上运行JS应用

1 Lambda表达式

1.1 为什么要使用lambda表达式

Lambda是一个匿名函数，我们可以把lambda表达式理解为是一段可以传递的代码，即代码像数据一样进行传递。使用它可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格。

先来看一个简单案例：

需求：开启一个线程，在控制台输出 hello sky

下面分别使用三种方法实现

实现runnable接口

先定义一个类实现Runnable接口

public class MyRunnable implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Hello sky !!!");
    }
}

调用

//方式一 ：实现runable接口
MyRunnable myRunable = new MyRunnable();
Thread t1 = new Thread(myRunable);
t1.start();

匿名内部类

//方式二 ：匿名内部类
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello sky !!!");
}
}).start();

lambda表达式

//方式三：lambda
new Thread(() -> System.out.println("Hello sky !!!")).start();

1.2 Lambda表达式语法

在Java8语言中引入了一种新的语法元素和操作符 “->” ，该操作符被称为 Lambda 操作符或 箭头操作符 。它将Lambda分为两个部分

左侧：指定了Lambda表达式需要的 参数列表

右侧：指定了 Lambda体 ，是抽象方法的实现逻辑，也即是Lambda表达式要执行的功能。

//语法格式一：无参，无返回值
Runnable r = () -> {
    System.out.println("Hello Lambda !");
};

//语法格式二：一个参数 没有返回值
Consumer<String> con1 = (String str) -> {
    System.out.println(str);
};

//语法格式三：数据类型可以省略，可由编译器推断得出，称为 “类型推断”
Consumer<String> con2 = (str) -> {
    System.out.println(str);
};

//语法格式四：若只有一个参数，参数的小括号可以省略
Consumer<String> con3 = str -> {
    System.out.println(str);
};

//语法格式五：多个参数 并有返回值
Comparator<Integer> com = (x,y) -> {
    System.out.println("两个参数，有返回值");
    return Integer.compare(x,y);
};

//语法格式六：当只有一条语句时，return和{} 都可以省略
Comparator<Integer> com2 = (x,y) -> Integer.compare(x,y);

类型推断：

上述Lambda表达式中的参数类型都是由编译器推断得出的。Lambda表达式中无需指定类型，程序依然可以编译，这是因为javac根据程序的上下文，在后台推断得出了参数的类型，Lambda表达式的类型推断依赖于上下文环境，如上述语法格式三，就是根据Consumer中指定的泛型，可推断出参数类型为String.

1.3 函数式接口

1.3.1 什么是函数式接口？

只包含一个抽象方法的接口，称之为 函数式接口
你可以通过 Lambda 表达式来创建该接口的对象。（若 Lambda 表达式抛出一个受检异常(即：非运行时异常)，那么该异常需要在目标接口的抽象方法上进行声明）。
我们可以在一个接口上使用@FuntionalInterface注解，这样就可以检查它是否是一个函数式接口。
在java.util.function包下定义了Java8的丰富的函数式接口

1.3.2 如何理解函数式接口

Java从诞生之日起就是一直倡导“一切皆对象”，在Java里面，面向对象(OOP)是一切。但是随着python、Scala等语言的兴起和新技术的挑战，java不得不做出调整以便支持更加广泛的技术要求，也即java不但可以支持OOP还可以支持OOF(面向函数编程)
在函数式编程语言当中，函数被当做一等公民对待。在将函数作为一等公民的编程语言中，Lambda表达式的类型是函数。但是在Java8中，有所不同。在 Java8中，Lambda表达式是对象，而不是函数，它们必须依附于一类特别的对象类型——函数式接口。
简单来说，在Java8中，Lambda表达式就是一个函数式接口的实例。这就是Lambda表达式和函数式接口的关系。也就是说，只要一个对象是函数式接口的实例，那么该对象就可以用Lambda表达式类表示
所有以前用匿名函数实现类表示的现在都可以用Lambda表达式来写

1.3.3 定义函数式接口

先看一个源码中的案例，用上面我们用到的Runnable为例

@FunctionalInterface
public interface Runnable {
    /**
     * When an object implementing interface <code>Runnable</code> is used
     * to create a thread, starting the thread causes the object's
     * <code>run</code> method to be called in that separately executing
     * thread.
     * <p>
     * The general contract of the method <code>run</code> is that it may
     * take any action whatsoever.
     *
     * @see     java.lang.Thread#run()
     */
    public abstract void run();
}

自定义函数式接口

@FunctionalInterface
public interface MyInterface {
    int add(int a, int b);
}

注意：

@FunctionalInterface 注解的作用只是检查这个接口是否为函数式接口，并不是一定要加上这个注解

在idea中，如果接口不符合函数式接口的规范，编辑器会直接报错

Java8 新特性 Lambda & Stream API

在Java8中，接口中方法可以有默认实现，通过default关键字修饰的方法就不是一个必须被实现的抽象方法，这种接口也是符合函数式接口规范的

/**
 * @Author sky
 * @Site cmtianxie163.com 2020/4/10 16:42
 */
@FunctionalInterface
public interface MyInterface {

    int add(int a, int b);

    default void test1(){}
}

1.3.4 函数式接口作为参数传递

/**
 * @Author sky
 * @Site cmtianxie163.com 2020/4/10 22:00
 */
public class LambdaTest4 {
    public static void main(String[] args) {
        happyMoney(100, m -> System.out.println("今天花了"+m));

        List<String> list = Arrays.asList("北京", "上海", "南京", "六安", "合肥", "东京");
        List<String> list1 = filterString2(list, s -> s.contains("京"));
        System.out.println(list1);
    }

    static void happyMoney(double money, Consumer<Double> con){
        con.accept(money);
    }

    static List<String> filterString(List<String> list, Predicate<String> pre){
        List<String> newlist = new ArrayList<>();
        for (String s : list) {
            if (pre.test(s)){
                newlist.add(s);
            }
        }
        return newlist;
    }

    static List<String> filterString2(List<String> list, Predicate<String> pre){
        List<String> newlist = new ArrayList<>();
        list.forEach(s -> {if (pre.test(s)){
            newlist.add(s);
        }});
        return newlist;
    }
}

Java 四大内置核心函数式接口

函数式接口	参数类型	返回值类型	用途
Consumer 消费型接口	T	void	对类型为T的对象应用操作，包含方法： void accept(T t)
Supplier 供给型接口	无	T	返回类型为T的对象，包含方法：T get()
Function<T,R> 函数型接口	T	R	对类型为T的对象应用操作，并返回结果。结果是R类型的对象。包含方法：R apply(T t)
Predicate 断定型接口	T	boolean	确定类型为T的对象是否满足某约束，并返回 boolean 值。包含方法：boolean test(T t)

其他接口

函数式接口	参数类型	返回类型	用途
BiFunction<T,U,R>	T,U	R	对类型为 T, U 参数应用操作，返回 R 类型的结果。包含方法为： R apply(T t, U u);
UnaryOperator (Function子接口)	T	T	对类型为T的对象进行一元运算，并返回T类型的结果。包含方法为：T apply(T t);
BinaryOperator (BiFunction子接口)	T,T	T	对类型为T的对象进行二元运算，并返回T类型的结果。包含方法为： T apply(T t1, T t2);
BiConsumer<T,U>	T,U	void	对类型为T, U 参数应用操作。包含方法为： void accept(T t, U u)
BiPredicate<T,U>	T,U	boolean	包含方法为： boolean test(T t,U u)
ToIntFunction ToLongFunction ToDoubleFunction	T	int long double	分别计算int、long、double值的函数
IntFunction LongFunction DoubleFunction	int long double	R	参数分别为int、long、double 类型的函数

1.4 方法引用与构造器引用

1.4.1 方法引用

当要传递给Lambda体的操作，已经有实现的方法了，可以使用方法引用
方法引用可以看做是Lambda表达式深层次的表达。换句话说，方法引用就是Lambda表达式，也就是函数式接口的一个实例，通过方法的名字来指向一个方法，可以认为是Lambda表达式的一个语法糖。
要求：实现接口的抽象方法的参数列表和返回值类型，必须与方法引用的方法的 参数列表 和 返回值类型 保持一致！
格式：使用操作符 “::” 将类(或对象) 与方法名分隔开来。
如下三种主要使用情况：
1. 对象::实例方法名
2. 类::静态方法名
3. 类::实例方法名

先定义一个Employee类和EmployeeData类（提供假数据）

package org.itsky.study.test2;
import com.sun.org.apache.xpath.internal.operations.Equals;
import java.util.Objects;

public class Employee {

	private int id;
	private String name;
	private int age;
	private double salary;

	public int getId() {
		return id;
	}

	public void setId(int id) {
		this.id = id;
	}

	public String getName() {
		return name;
	}

	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}

	public int getAge() {
		return age;
	}

	public void setAge(int age) {
		this.age = age;
	}

	public double getSalary() {
		return salary;
	}

	public void setSalary(double salary) {
		this.salary = salary;
	}

	public Employee() {
		System.out.println("Employee().....");
	}

	public Employee(int id) {
		this.id = id;
		System.out.println("Employee(int id).....");
	}

	public Employee(int id, String name) {
		this.id = id;
		this.name = name;
	}

	public Employee(int id, String name, int age, double salary) {

		this.id = id;
		this.name = name;
		this.age = age;
		this.salary = salary;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return "Employee{" + "id=" + id + ", name='" + name + '/'' + ", age=" + age + ", salary=" + salary + '}';
	}

	@Override
	public boolean equals(Object o) {
		if (this == o)
			return true;
		if (o == null || getClass() != o.getClass())
			return false;

		Employee employee = (Employee) o;

		if (id != employee.id)
			return false;
		if (age != employee.age)
			return false;
		if (Double.compare(employee.salary, salary) != 0)
			return false;
		return name != null ? name.equals(employee.name) : employee.name == null;
	}




	@Override
	public int hashCode() {
		int result;
		long temp;
		result = id;
		result = 31 * result + (name != null ? name.hashCode() : 0);
		result = 31 * result + age;
		temp = Double.doubleToLongBits(salary);
		result = 31 * result + (int) (temp ^ (temp >>> 32));
		return result;
	}
}

public class EmployeeData {
	
	public static List<Employee> getEmployees(){
		List<Employee> list = new ArrayList<>();
		
		list.add(new Employee(1001, "鲁班七号", 34, 6000.38));
		list.add(new Employee(1002, "黄忠", 12, 9876.12));
		list.add(new Employee(1003, "孙尚香", 33, 3000.82));
		list.add(new Employee(1004, "后羿", 26, 7657.37));
		list.add(new Employee(1005, "成吉思汗", 65, 5555.32));
		list.add(new Employee(1006, "狄仁杰", 42, 9500.43));
		list.add(new Employee(1007, "伽罗", 26, 4333.32));
		list.add(new Employee(1008, "马可波罗", 35, 2500.32));
        list.add(new Employee(1008, "马可波罗", 35, 2500.32));
		
		return list;
	}
	
}

方法引用测试代码：

// 情况一：对象 :: 实例方法
	//Consumer中的void accept(T t)
	//PrintStream中的void println(T t)
	public static void test1() {
		Consumer<String> con1 = str -> System.out.println(str);
		con1.accept("北京");

		System.out.println("*******************");
		PrintStream ps = System.out;
		Consumer<String> con2 = ps::println;
		con2.accept("beijing");
	}
	
	//Supplier中的T get()
	//Employee中的String getName()
	public static void test2() {
		Employee emp = new Employee(1001,"Tom",23,5600);

		Supplier<String> sup1 = () -> emp.getName();
		System.out.println(sup1.get());

		System.out.println("*******************");
		Supplier<String> sup2 = emp::getName;
		System.out.println(sup2.get());

	}

	// 情况二：类 :: 静态方法
	//Comparator中的int compare(T t1,T t2)
	//Integer中的int compare(T t1,T t2)
	public static void test3() {
		Comparator<Integer> com1 = (t1,t2) -> Integer.compare(t1,t2);
		System.out.println(com1.compare(12,21));

		System.out.println("*******************");

		Comparator<Integer> com2 = Integer::compare;
		System.out.println(com2.compare(12,3));

	}
	
	//Function中的R apply(T t)
	//Math中的Long round(Double d)
	public static void test4() {
		Function<Double,Long> func = new Function<Double, Long>() {
			@Override
			public Long apply(Double d) {
				return Math.round(d);
			}
		};

		System.out.println("*******************");

		Function<Double,Long> func1 = d -> Math.round(d);
		System.out.println(func1.apply(12.3));

		System.out.println("*******************");

		Function<Double,Long> func2 = Math::round;
		System.out.println(func2.apply(12.6));
	}

	// 情况三：类 :: 实例方法
	// Comparator中的int comapre(T t1,T t2)
	// String中的int t1.compareTo(t2)
	public static void test5() {
		Comparator<String> com1 = (s1,s2) -> s1.compareTo(s2);
		System.out.println(com1.compare("abc","abd"));

		System.out.println("*******************");

		Comparator<String> com2 = String :: compareTo;
		System.out.println(com2.compare("abd","abm"));
	}

	//BiPredicate中的boolean test(T t1, T t2);
	//String中的boolean t1.equals(t2)
	public static void test6() {
		BiPredicate<String,String> pre1 = (s1,s2) -> s1.equals(s2);
		System.out.println(pre1.test("abc","abc"));

		System.out.println("*******************");
		BiPredicate<String,String> pre2 = String :: equals;
		System.out.println(pre2.test("abc","abd"));
	}
	
	// Function中的R apply(T t)
	// Employee中的String getName();
	public static void test7() {
		Employee employee = new Employee(1001, "Jerry", 23, 6000);


		Function<Employee,String> func1 = e -> e.getName();
		System.out.println(func1.apply(employee));

		System.out.println("*******************");


		Function<Employee,String> func2 = Employee::getName;
		System.out.println(func2.apply(employee));
	}

1.4.2 构造器引用

格式： ClassName::new

与函数式接口相结合，自动与函数式接口中方法兼容。可以把构造器引用赋值给定义的方法，要求构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致！且方法的返回值即为构造器对应类的对象。

例如：

Function<Integer,MyClass> fun = (n) → new MyClass(n);

等同于：

Function<Integer,MyClass> fun = MyClass::new;

1.4.3 数组引用

格式：type[]::new

例如：

Function<Integer,Integer[]> fun = (n) → new Integer[n];

等同于：

Function<Integer,Integer[]> fun = (n) → Integer[]::new;

//构造器引用
    //Supplier中的T get()
    //Employee的空参构造器：Employee()

    public static void test1(){

        Supplier<Employee> sup = new Supplier<Employee>() {
            @Override
            public Employee get() {
                return new Employee();
            }
        };
        System.out.println("*******************");

        Supplier<Employee>  sup1 = () -> new Employee();
        System.out.println(sup1.get());

        System.out.println("*******************");

        Supplier<Employee>  sup2 = Employee :: new;
        System.out.println(sup2.get());
    }

    //Function中的R apply(T t)

    public static void test2(){
        Function<Integer,Employee> func1 = id -> new Employee(id);
        Employee employee = func1.apply(1001);
        System.out.println(employee);

        System.out.println("*******************");

        Function<Integer,Employee> func2 = Employee :: new;
        Employee employee1 = func2.apply(1002);
        System.out.println(employee1);

    }

    //BiFunction中的R apply(T t,U u)

    public static void test3(){
        BiFunction<Integer,String,Employee> func1 = (id,name) -> new Employee(id,name);
        System.out.println(func1.apply(1001,"Tom"));

        System.out.println("*******************");

        BiFunction<Integer,String,Employee> func2 = Employee :: new;
        System.out.println(func2.apply(1002,"Tom"));

    }

    //数组引用
    //Function中的R apply(T t)

    public static void test4(){
        Function<Integer,String[]> func1 = length -> new String[length];
        String[] arr1 = func1.apply(5);
        System.out.println(Arrays.toString(arr1));

        System.out.println("*******************");

        Function<Integer,String[]> func2 = String[] :: new;
        String[] arr2 = func2.apply(10);
        System.out.println(Arrays.toString(arr2));

    }

2 Stream API

2.1 Stream API说明

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API
Stream API(java.util.stream)把真正的函数式编程风格引入到java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
Stream API 是Java8中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤、和映射数据等操作。使用Stream API对集合进行操作，就类似于使用SQL执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

2.2 为什么要使用Stream API

实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql,Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongoDB，Redis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理了。
Stream 和 Collection 的区别：
- Collection 是一种静态的内存数据结构，而Stream 是有关计算的
- 前者主要面向内存，存储在内存中，后者主要面向CPU,通过CPU计算实现。

2.3 什么是Stream

是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。

集合讲的是数据，Stream讲的是计算

Stream 自己不会存储元素。
Stream 自己不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
Stream 操作时延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

2.4 Stream 操作的三个步骤

创建Stream
中间操作
终止操作

一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后将不会再被使用

Java8 新特性 Lambda & Stream API

2.4.1 创建Stream

通过集合创建

default Stream stream() 返回一个顺序流
default Stream parallelStream() 返回一个并行流

/**
 * @Author sky
 * @Site cmtianxie163.com 2020/4/13 10:24
 */
public class StreamAPITest1 {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("java","python","go");

        Stream<String> stream = list.stream();
        Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

        stream.forEach(s -> System.out.println(s));
        System.out.println("----------------------");
        parallelStream.forEach(s -> System.out.println(s));
    }
}

通过数组创建

Java8中的Arrays的静态方法 stream() 可以获取数组流

/**
     * Returns a sequential {@link Stream} with the specified array as its
     * source.
     *
     * @param <T> The type of the array elements
     * @param array The array, assumed to be unmodified during use
     * @return a {@code Stream} for the array
     * @since 1.8
     */
    public static <T> Stream<T> stream(T[] array) {
        return stream(array, 0, array.length);
    }

重载形式，能够处理对应基本类型的数组：

public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)

int[] array1 = new int[]{1,2,3,4,5};
IntStream intStream = Arrays.stream(array1);

double[] array2 = new double[]{11,22,33,44};
DoubleStream doubleStream = Arrays.stream(array2);

intStream.forEach(s -> System.out.println(s));
doubleStream.forEach(s -> System.out.prinln(s));

通过stream的 of()

可以调用Stream类静态方法of() ，通过显示值创建一个流，它可以接收任意数量的参数。

public static Stream of(T t)

Stream<Object> objectStream = Stream.of("1", 1, 1.0, intStream);
objectStream.forEach(s -> System.out.println(s));

创建无限流

可以使用静态方法Stream.iterate() 和 Stream.generate(),创建无限流。

迭代

public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)
生成

public static Stream generate(Supplier s)

//创建无限流
//从10开始 遍历前十个偶数
Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10);
iterateStream.forEach(s -> System.out.println(s));

//生成
//生成十个随机数
Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(10);
generateStream.forEach(System.out::println);

2.4.2 Stream 中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理，而在终止操作执行时一次性全部处理，称为 惰性求值

2.4.2.1 筛选与切片

方法	描述
filter(Predicate p)	接收 Lambda ，从流中排除某些元素
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量
skip(long n)	跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补

List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
//练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息
list.stream().filter(employee -> employee.getSalary()>7000).forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//截断流，使其元素不超过给定数量
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);

2.4.2.2 映射

方法	描述
map(Function f)	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。
mapToDouble(ToDoubleFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream。
mapToInt(ToTIntFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 LongStream。
flatMap(Function f)	接收一个函数作为参数，将流中每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流

List<String> list1 = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd", "ee");
list1.stream().skip(1).map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//获取员工姓名长度大于3的员工的姓名
list.stream().map(Employee::getName).filter(name -> name.length()>3).forEach(System.out::println);

Stream<Stream<Character>> streamStream = list1.stream().map(StreamAPITest2::fromStringToStream);
streamStream.forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//flatMap
Stream<Character> characterStream = list1.stream().flatMap(StreamAPITest2::fromStringToStream);
characterStream.forEach(System.out::println);

//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream实例
public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){
    ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
    for (Character c : str.toCharArray()) {
        list.add(c);
    }
    return list.stream();
}

flatMap 有个类似的例子

如 list集合如果想添加一个元素这个元素本身也是集合

元素就是集合
相当于集合（元素）先遍历出来再一个个添加到集合中

ArrayList list1 = new ArrayList();
list1.add(1);
list1.add(2);
list1.add(3);

ArrayList list2 = new ArrayList();
list2.add(4);
list2.add(5);
list2.add(6);
//集合长度加一
//list1.add(list2);
//集合长度加三
list1.addAll(list2);

2.4.2.3 排序

方法	描述
sorted	产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator c)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

//自然排序
List<Integer> list2 = Arrays.asList(1,4,7,3,2,8,111,4);
list2.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//定制排序
//安装年龄排序 年龄相同的再安装薪资排序
list.stream().sorted(((o1, o2) -> {
    int compare = Integer.compare(o1.getAge(), o2.getAge());
    if(compare == 0){
        return Double.compare(o1.getSalary(),o2.getSalary());
    }else{
        return compare;
    }
})).forEach(System.out::println);

2.4.3 Stream 的终止操作

终止操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，如：List、Integer、void
流进行终止操作后，不能再次使用

2.4.3.1 匹配与查找

方法	描述
allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)

List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

//是否所有员工年龄都大于18
boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
System.out.println(allMatch);
//是否存在员工姓 孙
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("孙"));
System.out.println(noneMatch);
//返回第一个元素
Optional<Employee> first = employees.stream().findFirst();
Employee employee = first.get();
System.out.println(employee);
//返回当前流中的任意元素
Employee employee1 = employees.parallelStream().findAny().get();
System.out.println(employee1);

//返回流中元素总个数
long count = employees.stream().count();
System.out.println(count);
//返回最高工资
Stream<Double> doubleStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
Double maxSalary = doubleStream.max(Double::compare).get();
System.out.println(maxSalary);
//返回最低工资的员工
Employee minSalaryEmp = employees.stream().min((o1, o2) -> Double.compare(o1.getSalary(), o2.getSalary())).get();
System.out.println(minSalaryEmp);
//内部迭代
employees.stream().forEach(System.out::println);
//集合遍历
employees.forEach(System.out::println);

2.4.3.2 规约

方法	描述
reduce(T iden, BInaryOperator b)	可以将流中的元素反复结合起来，得到一个值。返回T
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional

map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google 用它来进行网络搜索而出名。

//计算 1-10 的自然数之和
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);
//计算公司所有员工工资的总和
Optional<Double> sumSalary = employees.stream().map(e -> e.getSalary()).reduce((s1, s2) -> s1 + s2);
System.out.println(sumSalary.get());

2.4.3.3 收集

方法	描述
collect(Collector c)	将流转换为其他形式。接收一个Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

//练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或Set

List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());

employeeList.forEach(System.out::println);
System.out.println();
Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());

employeeSet.forEach(System.out::println);

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、 Map)。另外， Collectors 实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表：

方法	返回类型	作用
toList	List	把流中元素收集到List
toSet	Set	把流中元素收集到Set
toCollection	Collection	把流中元素收集到创建的集合
counting	Long	计算流中元素的个数
summingInt	Integer	对流中元素的整数属性求和
averagingInt	Double	计算流中元素Integer属性的平均值
summarizingInt	IntSummaryStatistics	收集流中Integer属性的统计值。如：平均值
joining	String	连接流中每个字符串
maxBy	Optional	根据比较器选择最大值
minBy	Optional	根据比较器选择最小值
reducing	归约产生的类型	从一个作为累加器的初始值开始，利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值
collectingAndThen	转换函数返回的类型	包裹另一个收集器，对其结果转换函数
groupingBy	Map<K,List >	根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V
partitioningBy	Map<Boolean,List >	根据true或false进行分区

List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList());
Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());
Collection<Employee> emps =list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));
int SummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));
String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());
Optional<Emp>max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));
int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
Map<Emp.Status, List<Emp>> map= list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
Map<Boolean,List<Emp>> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));

原文 http://www.cnblogs.com/chengming104/p/12691408.html

正文到此结束