Stream流常见方法浅析

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Stream流常见方法浅析

flatMap

flatMap方法用于将流中的每个元素转换成其他类型元素的流，比如，当前有一个订单(Order)列表，每个订单又包含多个商品(itemList)，如果要得到所有订单的所有商品汇总，就可以使用该方法，如下：

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Stream<Item> allItemStream = orderList.stream().flatMap(order -> order.itemList.stream());

distinct

distinct方法用于对流中的元素去重，判断元素是否重复使用的是equals方法

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Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 0, 1, 2, 2, 3);
//不重复的数字流，uniqueNumStream -> (-2, -1, 0, 1, 2, 3)
Stream<Integer> uniqueNumStream = numStream.distinct();

sorted

sorted有一个无参和一个有参的方法，用于对流中的元素进行排序。无参方法要求流中的元素必须实现Comparable接口，不然会报java.lang.ClassCastException异常

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Stream<Integer> unorderedStream = Stream.of(5, 6, 32, 7, 27, 4);
//按从小到大排序完成的流，orderedStream -> (4, 5, 6, 7, 27, 32)
Stream<Integer> orderedStream = unorderedStream.sorted();

有参方法sorted(Comparator<? super T> comparator)不需要元素实现Comparable接口，通过指定的元素比较器对流内的元素进行排序

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Stream<String> unorderedStream = Stream.of("1234", "123", "12", "12345", "123456", "1");
//按字符串长度从小到大排序完成的流，orderedStream -> ("1", "12", "123", "1234", "12345", "123456")
Stream<String> orderedStream = unorderedStream.sorted(Comparator.comparingInt(String::length));

peek

peek方法可以不调整元素顺序和数量的情况下消费每一个元素，然后产生新的流，主要是用于对流执行的中间过程做debug的时候使用，因为Stream使用的时候一般都是链式调用的，所以可能会执行多次流操作，如果想看每个元素在多次流操作中间的流转情况，就可以使用这个方法实现

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Stream.of("one", "two", "three", "four")
     .filter(e -> e.length() > 3)
     .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
     .map(String::toUpperCase)
     .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
     .collect(Collectors.toList());
     
输出：
Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR

skip(long n)

skip方法用于跳过前n个元素，如果流中的元素数量不足n，则返回一个空的流

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Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//跳过前3个元素，subStringStream -> ("1", "2", "3")
Stream<String> subStringStream = stringStream.skip(3);

forEachOrdered

forEachOrdered方法可以保证顺序遍历，比如这个流是从外部传进来的，然后在这之前调用过parallel方法开启了多线程执行，就可以使用这个方法保证单线程顺序遍历

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Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//顺序遍历输出元素
//单线程操作流的时候它与forEach()是一致的。
stringStream.forEachOrdered(System.out::println);
stringStream.forEach(System.out::println);
//多线程遍历输出元素，下面这行跟上面的执行结果是一样的
stringStream.parallel().forEachOrdered(System.out::println);

reduce

reduce有三个重载方法，作用是对流内元素做累进操作

第一个reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

accumulator 为累进操作的具体计算

单线程等价如下代码

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boolean foundAny = false;
T result = null;
for (T element : this stream) {
  if (!foundAny) {
      foundAny = true;
      result = element;
  }
  else
      result = accumulator.apply(result, element);
}
return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//查找最小值
Optional<Integer> min = numStream.reduce(BinaryOperator.minBy(Integer::compareTo));
//输出 -2
System.out.println(min.get());

//过滤出大于5的元素流
numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3).filter(num -> num > 5);
//查找最小值
min = numStream.reduce(BinaryOperator.minBy(Integer::compareTo));
//输出 Optional.empty
System.out.println(min);

第二个reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

identity 为累进操作的初始值
accumulator 同上

单线程等价如下代码

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T result = identity;
for (T element : this stream)
  result = accumulator.apply(result, element)
return result;
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//累加计算所有元素的和，sum=3
int sum = numStream.reduce(0, Integer::sum);

第三个reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)

identity和accumulator同上
combiner用于多线程执行的情况下合并最终结果

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Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
int sum = numStream.parallel().reduce(0, (a, b) -> {
    System.out.println("accumulator执行:" + a + " + " + b);
    return a + b;
}, (a, b) -> {
    System.out.println("combiner执行:" + a + " + " + b);
    return a + b;
});
System.out.println("最终结果："+sum);

输出：
accumulator执行:0 + -1
accumulator执行:0 + 1
accumulator执行:0 + 0
accumulator执行:0 + 2
accumulator执行:0 + -2
accumulator执行:0 + 3
combiner执行:2 + 3
combiner执行:-1 + 0
combiner执行:1 + 5
combiner执行:-2 + -1
combiner执行:-3 + 6
最终结果：3

collect

collect有两个重载方法，主要作用是把流中的元素作为集合转换成其他Collection的子类，其内部实现类似于前面的累进操作

第一个collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner)

supplier 需要返回开始执行时的默认结果
accumulator 用于累进计算用
combiner 用于多线程合并结果

单线程执行等价于如下代码

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R result = supplier.get();
for (T element : this stream)
  accumulator.accept(result, element);
return result;

第二个collect(Collector<? super T, A, R> collector)

Collector其实是对上面的方法参数的一个封装，内部执行逻辑是一样的，只不过JDK提供了一些默认的Collector实现，对于

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Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
List<Integer> numList = numStream.collect(Collectors.toList());
Set<Integer> numSet = numStream.collect(Collectors.toSet());

anyMatch

anyMatch方法用于匹配校验流内元素是否有符合指定条件的元素

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Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//判断是否包含正数，hasPositiveNum=true
boolean hasPositiveNum = numStream.anyMatch(num -> num > 0);

allMatch

allMatch方法用于匹配校验流内元素是否所有元素都符合指定条件

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Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//判断是否全部是正数，allNumPositive=false
boolean allNumPositive = numStream.allMatch(num -> num > 0);

noneMatch

noneMatch方法用于匹配校验流内元素是否都不符合指定条件

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Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//判断是否没有小于0的元素，noNegativeNum=false
boolean noNegativeNum = numStream.noneMatch(num -> num < 0);

findFirst

findFirst方法用于获取第一个元素，如果流是空的，则返回Optional.empty

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Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//获取第一个元素，firstNum=-2
Optional<Integer> firstNum = numStream.findFirst();

findAny

findAny方法用于获取流中的任意一个元素，如果流是空的，则返回Optional.empty，因为可能会使用多线程，所以不保证每次返回的是同一个元素

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Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
Optional<Integer> anyNum = numStream.findAny();