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wzjs 2025/8/8 2:08:37
网站建设开发方式包括一l丫,网络技术培训,网站建设理论,娄底网站建设报价目录 引言 一、Stream 简介 1.1 什么是 Stream？ 1.2 Stream 与集合的区别 1.3 Stream 的操作分类 二、Stream 的创建 2.1 从集合创建 2.2 从数组创建 2.3 使用 Stream.of 创建 2.4 使用 Stream.generate 或 Stream.iterate 创建 三、Stream 的常…

目录

引言

一、Stream 简介

1.1 什么是 Stream？

1.2 Stream 与集合的区别

1.3 Stream 的操作分类

二、Stream 的创建

2.1 从集合创建

2.2 从数组创建

2.3 使用 Stream.of 创建         

2.4 使用 Stream.generate 或 Stream.iterate 创建

三、Stream 的常用操作

3.1 中间操作

3.1.1 filter：过滤

3.1.2 map：映射

3.1.3 sorted：排序

3.1.4 distinct：去重

3.1.5 limit 和 skip：限制和跳过

3.2 终端操作

3.2.1 forEach：遍历

3.2.2 collect：收集

3.2.3 reduce：归约

3.2.4 count：计数

3.2.5 anyMatch、allMatch、noneMatch：匹配

四、并行流

五、总结

引言

Java 8 引入了 Stream API，它提供了一种高效且声明式的方式来处理集合数据。Stream API 的核心思想是将数据的操作分为中间操作和终端操作，并通过流水线（Pipeline）的方式进行处理。Stream API 不仅使代码更加简洁易读，还能充分利用多核处理器的优势，提升数据处理性能。

一、Stream 简介

1.1 什么是 Stream？

Stream 是 Java 8 中处理集合数据的抽象工具。它并不是数据结构，而是一种对数据源（如集合、数组等）进行高效聚合操作的工具。Stream 的特点包括：

  • 声明式编程：通过链式调用方法描述数据处理逻辑。

  • 惰性求值：中间操作不会立即执行，只有在终端操作触发时才会执行。

  • 并行处理：可以轻松实现并行操作，充分利用多核 CPU。

1.2 Stream 与集合的区别

  • 集合：存储和操作数据的容器，关注数据的存储和访问。

  • Stream：对数据进行计算和处理的工具，关注数据的计算和转换。

1.3 Stream 的操作分类

Stream 的操作分为两类：

  1. 中间操作（Intermediate Operations）：返回一个新的 Stream，可以链式调用。例如 filter、map、sorted 等。

  2. 终端操作（Terminal Operations）：触发 Stream 的执行并返回结果。例如 forEach、collect、reduce 等。

二、Stream 的创建

Stream 可以从多种数据源创建，例如集合、数组、I/O 资源等。

2.1 从集合创建

List<String> list = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
Stream<String> stream = list.stream(); // 创建顺序流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); // 创建并行流

2.2 从数组创建

String[] array = {"Java", "Python", "C++"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);

2.3 使用 Stream.of 创建         

Stream<String> stream = Stream.of("Java", "Python", "C++");

2.4 使用 Stream.generate 或 Stream.iterate 创建

// 生成无限流
Stream<String> infiniteStream = Stream.generate(() -> "Hello");// 生成有限流
Stream<Integer> finiteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 1).limit(10);

三、Stream 的常用操作

3.1 中间操作

3.1.1 filter：过滤

根据条件过滤元素。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++", "JavaScript");
List<String> result = languages.stream().filter(s -> s.startsWith("J")).collect(Collectors.toList());
System.out.println(result); // 输出 [Java, JavaScript]
3.1.2 map：映射

将元素转换为另一种形式。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
List<Integer> lengths = languages.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());
System.out.println(lengths); // 输出 [4, 6, 3]
3.1.3 sorted：排序

对元素进行排序。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
List<String> sortedLanguages = languages.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedLanguages); // 输出 [C++, Java, Python]
3.1.4 distinct：去重

去除重复元素。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "Java", "C++");
List<String> uniqueLanguages = languages.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(uniqueLanguages); // 输出 [Java, Python, C++]
3.1.5 limit 和 skip：限制和跳过

  • limit(n)：保留前 n 个元素。

  • skip(n)：跳过前 n 个元素。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = numbers.stream().limit(3).skip(1).collect(Collectors.toList());
System.out.println(result); // 输出 [2, 3]

3.2 终端操作

3.2.1 forEach：遍历

对每个元素执行操作。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
languages.stream().forEach(System.out::println);
3.2.2 collect：收集

将 Stream 转换为集合或其他数据结构。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
Set<String> languageSet = languages.stream().collect(Collectors.toSet());
System.out.println(languageSet); // 输出 [Java, Python, C++]
3.2.3 reduce：归约

将 Stream 中的元素组合起来，得到一个值。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum); // 输出 15
3.2.4 count：计数

返回 Stream 中元素的个数。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
long count = languages.stream().count();
System.out.println(count); // 输出 3
3.2.5 anyMatch、allMatch、noneMatch：匹配

  • anyMatch：任意一个元素满足条件。

  • allMatch：所有元素都满足条件。

  • noneMatch：没有元素满足条件。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
boolean anyMatch = languages.stream().anyMatch(s -> s.startsWith("J"));
boolean allMatch = languages.stream().allMatch(s -> s.length() > 3);
boolean noneMatch = languages.stream().noneMatch(s -> s.isEmpty());
System.out.println(anyMatch); // 输出 true
System.out.println(allMatch); // 输出 false
System.out.println(noneMatch); // 输出 true

四、并行流

Stream API 支持并行处理，只需将 stream() 替换为 parallelStream() 即可。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
long count = languages.parallelStream().filter(s -> s.startsWith("J")).count();
System.out.println(count); // 输出 1

五、案例

User实体类

public class User {private int id;private String userName;private int age;//get、set、有参/无参构造器、toString}

Stream算法题

import java.util.Arrays;import java.util.List;/** 题目：请按照给出数据，找出同时满足以下条件的用户*       也即以下条件：*          1、全部满足偶数ID*          2、年龄大于24*          3、用户名转为大写*          4、用户名字母倒排序*          5、只输出一个用户名字 limit**/public class StreamDemo {public static void main(String[] args) {User u1 = new User(11, "a", 23);User u2 = new User(12, "b", 24);User u3 = new User(13, "c", 22);User u4 = new User(14, "d", 28);User u5 = new User(16, "e", 26);List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4, u5);/** 1. 首先我们需要将 list 转化为stream流* 2. 然后将用户过滤出来，这里用到一个函数式接口Predicate<? super T>，我们可
以使用lambda表达式简化* 3. 这里面传递的参数，就是Stream流的泛型类型，也就是User，所以，这里可以直接
返回用户id为偶数的用户信息;* 4. 通过forEach进行遍历，直接简化输出 System.out::println ，等价于 
System.out.println(u);**///list.stream().filter(u -> {return 
//u.getId()%2==0;}).forEach(System.out::println);//list.stream().filter(u -> {return u.getId()%2==0;})//.filter(u -> {return 
//u.getAge()>24;}).forEach(System.out::println);//sorted()  自然排序，正排序 D->Elist.stream().filter(u -> {return u.getId()%2==0;}).filter(u -> {return u.getAge()>24;}).map(u -> {return u.getUserName().toUpperCase();})//.sorted() //默认正排序  自己用 compareTo 比较.sorted((o1,o2)->{return o2.compareTo(o1);}).limit(1).forEach(System.out::println);/*map解释List<Integer> list2 = Arrays.asList(1,2,3);list2 = list2.stream().map(x -> {return x*2;}).collect(Collectors.toList());for (Integer element : list2) {System.out.println(element);}*/}}

六、总结

Stream API 是 Java 8 中非常强大的工具，它通过声明式的方式简化了集合数据的处理。通过掌握 Stream 的创建、中间操作和终端操作，你可以写出更简洁、高效的代码。以下是本文的核心要点：

  1. Stream 的创建：可以从集合、数组、I/O 资源等创建 Stream。

  2. 中间操作：如 filter、map、sorted 等，用于对数据进行处理和转换。

  3. 终端操作：如 forEach、collect、reduce 等，用于触发计算并返回结果。

  4. 并行流：通过 parallelStream() 实现并行处理，提升性能。

http://www.dtcms.com/wzjs/260779.html

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