本文小編為大家詳細介紹“Java中Stream的使用技巧有哪些”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“Java中Stream的使用技巧有哪些”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。
使用這個方法創建一個 Stream 對象。
new ArrayList<>().stream()
過濾器，里面傳遞一個函數，這個函數的返回結果如果為 true 則保留這個元素，否則的話丟棄這個元素。
stringCollection
.stream()
.filter((s) -> s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println);遍歷，消費。
stringCollection
.stream()
.filter((s) -> s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println);這個功能也是遍歷，但是他是有返回值的，而上面的 Foreach 是沒有返回值的，僅僅是單純的消費。而且 Foreach 不能夠鏈式調用，因為沒有返回值，但是 Map 沒問題。
stringCollection .stream() .map(String::toUpperCase) .sorted(Comparator.reverseOrder()) .forEach(System.out::println);
這個方法是用來排序的，里面傳遞的函數就是一個比較器，也可以不傳遞參數，使用默認的就好。
stringCollection
.stream()
.sorted(( x, y)-> y.length()-x.length())
.filter((s) -> s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println);根據在給定的 stream 對象中是否含有指定內容返回 true 或者 false 。
具體的有：
allMatch
anyMatch
noneMatch
boolean anyStartsWithA = stringCollection
.stream()
.anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));
boolean allStartsWithA = stringCollection
.stream()
.allMatch((s) -> s.startsWith("a"));
boolean noneStartsWithZ = stringCollection
.stream()
.noneMatch((s) -> s.startsWith("z"));計算集合中的元素的個數。
long startsWithB = stringCollection
.stream()
.filter((s) -> s.startsWith("b"))
.count();這個函數就是類似于斐波那契數列，每次傳遞的參數是上一次的結果和從集合中取出的新元素。第一次默認取出了第一個元素和第二個元素。
簡單的例子就是，第一次取出 0,1 第二次取出 第一次reduce的結果作為第一個參數，取出 2 作為第二個參數，以此類推。
Optional<String> reduced = stringCollection .stream() .sorted() .reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2);
并行的 steam 流，可以進行并行處理，這樣會效率更高。在使用stream.foreach時這個遍歷沒有線程安全問題，但是使用parallelStream就會有線程安全問題，所有在parallelStream里面使用的外部變量，比如集合一定要使用線程安全集合，不然就會引發多線程安全問題。如果說需要保證安全性需要使用 reduce 和 collect，不過這個用起來超級麻煩?。?！
long count = values.parallelStream().sorted().count();
可以直接生成 從 a 到 b 的整數這里還是遵循編程語言的大多數約定，那就是含頭不含尾。
IntStream.range(0, 10) .forEach(System.out::println);
輸出的結果是
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
獲取一系列的隨機值，這個接口出來的數據是連續不斷的，所以需要用limit來限制一下。
new Random().ints().limit(10).forEach(System.out::println);
Supplier<String> stringSupplier=String::new; stringSupplier.get();
該接口就一個抽象方法get方法,不用傳入任何參數,直接返回一個泛型T的實例.就如同無參構造一樣
該函數式接口的唯一的抽象方法,接收一個參數,沒有返回值.
在執行完調用者方法后再執行傳入參數的方法.
public class ConsumerTest {
public static void main(String[] args) {
Consumer<Integer> consumer = (x) -> {
int num = x * 2;
System.out.println(num);
};
Consumer<Integer> consumer1 = (x) -> {
int num = x * 3;
System.out.println(num);
};
consumer.andThen(consumer1).accept(10);
}先執行了 consumer.accept(10) 然后執行了 consumer1.accept(10)
針對一個optional 如果有值的話就執行否則不執行。
IntStream .builder() .add(1) .add(3) .add(5) .add(7) .add(11) .build() .average() .ifPresent(System.out::println);
average 執行結果就是一個 optional
他有兩種調用方式
<R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner); <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
下面主要介紹一下這兩種方式的使用方法：
第一種調用方式的接口如下
<R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner);
supplier 這個參數就是提供一個容器，可以看到最后 collect 操作的結果是一個 R 類型變量，而 supplier 接口最后需要返回的也是一個 R 類型的變量，所以說這里返回的是收集元素的容器。
accumulator 參數，看到這個函數的定義是傳入一個 R 容器，后面則是 T 類型的元素，需要將這個 T 放到 R 容器中，即這一步是用來將元素添加到容器中的操作。
conbiner 這個參數是兩個容器，即當出現多個容器的時候容器如何進行聚合。
一個簡單的例子：
String concat = stringStream.collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append,StringBuilder::append).toString(); //等價于上面,這樣看起來應該更加清晰 String concat = stringStream.collect(() -> new StringBuilder(),(l, x) -> l.append(x), (r1, r2) -> r1.append(r2)).toString();
第二種方案是更高級的用法采用了 Collector 接口：
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
可以看到他返回的還是一個 R 類型的變量，也就是容器。
Collector接口是使得collect操作強大的終極武器,對于絕大部分操作可以分解為旗下主要步驟,提供初始容器->加入元素到容器->并發下多容器聚合->對聚合后結果進行操作
static class CollectorImpl<T, A, R> implements Collector<T, A, R> {
private final Supplier<A> supplier;
private final BiConsumer<A, T> accumulator;
private final BinaryOperator<A> combiner;
private final Function<A, R> finisher;
private final Set<Characteristics> characteristics;
CollectorImpl(Supplier<A> supplier,
BiConsumer<A, T> accumulator,
BinaryOperator<A> combiner,
Function<A,R> finisher,
Set<Characteristics> characteristics) {
this.supplier = supplier;
this.accumulator = accumulator;
this.combiner = combiner;
this.finisher = finisher;
this.characteristics = characteristics;
}
CollectorImpl(Supplier<A> supplier,
BiConsumer<A, T> accumulator,
BinaryOperator<A> combiner,
Set<Characteristics> characteristics) {
this(supplier, accumulator, combiner, castingIdentity(), characteristics);
}
@Override
public BiConsumer<A, T> accumulator() {
return accumulator;
}
@Override
public Supplier<A> supplier() {
return supplier;
}
@Override
public BinaryOperator<A> combiner() {
return combiner;
}
@Override
public Function<A, R> finisher() {
return finisher;
}
@Override
public Set<Characteristics> characteristics() {
return characteristics;
}
}可以看到我們可以直接 new CollectorImpl 然后將這些函數傳入，另外還有一種簡單的方式就是 使用 Collector.of()依然可以直接傳入函數。和 new CollectorImpl 是等價的。
容器: ArrayList::new
加入容器操作: List::add
多容器合并: left.addAll(right); return left;
public static <T>
Collector<T, ?, List<T>> toList() {
return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
(left, right) -> { left.addAll(right); return left; },
CH_ID);
}容器: StringBuilder::new
加入容器操作: StringBuilder::append
多容器合并: r1.append(r2); return r1;
聚合后的結果操作: StringBuilder::toString
public static Collector<CharSequence, ?, String> joining() {
return new CollectorImpl<CharSequence, StringBuilder, String>(
StringBuilder::new, StringBuilder::append,
(r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },
StringBuilder::toString, CH_NOID);
}roupingBy是toMap的一種高級方式,彌補了toMap對值無法提供多元化的收集操作,比如對于返回Map<T,List<E>>這樣的形式toMap就不是那么順手,那么groupingBy的重點就是對Key和Value值的處理封裝.分析如下代碼,其中classifier是對key值的處理,mapFactory則是指定Map的容器具體類型,downstream為對Value的收集操作.
public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
Supplier<M> mapFactory,
Collector<? super T, A, D> downstream) {
.......
}一個簡單的例子
//原生形式
Lists.<Person>newArrayList().stream()
.collect(() -> new HashMap<Integer,List<Person>>(),
(h, x) -> {
List<Person> value = h.getOrDefault(x.getType(), Lists.newArrayList());
value.add(x);
h.put(x.getType(), value);
},
HashMap::putAll
);
//groupBy形式
Lists.<Person>newArrayList().stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.toList()));
//因為對值有了操作,因此我可以更加靈活的對值進行轉換
Lists.<Person>newArrayList().stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.mapping(Person::getName,Collectors.toSet())));
// 還有一種比較簡單的使用方式 只需要傳遞一個參數按照key來劃分
Map<Integer, List<Person>> personsByAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age));reducing是針對單個值的收集,其返回結果不是集合家族的類型,而是單一的實體類T
容器: boxSupplier(identity),這里包裹用的是一個長度為1的Object[]數組,至于原因自然是不可變類型的鍋
加入容器操作: a[0] = op.apply(a[0], t)
多容器合并: a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a;
聚合后的結果操作: 結果自然是Object[0]所包裹的數據a -> a[0]
優化操作狀態字段: CH_NOID
public static <T> Collector<T, ?, T>
reducing(T identity, BinaryOperator<T> op) {
return new CollectorImpl<>(
boxSupplier(identity),
(a, t) -> { a[0] = op.apply(a[0], t); },
(a, b) -> { a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a; },
a -> a[0],
CH_NOID);
}簡單來說這個地方做的事情和 reduce 是一樣的，第一個 id 傳入的就是 reduce 的初始值，只是他把它包裝成一個 長度為1的數組了。
//原生操作
final Integer[] integers = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
.stream()
.collect(() -> new Integer[]{0}, (a, x) -> a[0] += x, (a1, a2) -> a1[0] += a2[0]);
//reducing操作
final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
.stream()
.collect(Collectors.reducing(0, Integer::sum));
//當然Stream也提供了reduce操作
final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
.stream().reduce(0, Integer::sum)讀到這里，這篇“Java中Stream的使用技巧有哪些”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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