在 Java 编程中,Stream 流提供了一种高效、便捷的方式来处理集合数据。它可以让我们以声明式的方式对数据进行各种操作,如过滤、映射、排序、聚合等,大大简化了数据处理的代码编写。本文将详细介绍 Java 中 Stream 流的用法,包括基础用法、中级用法、高级用法以及一些特殊方法的使用。
- 从集合创建 Stream:通过调用集合的
stream()
方法可以创建一个顺序流。例如:
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
Stream<String> stream1 = list.stream();
- 从数组创建 Stream:使用
Arrays.stream()
方法可以从数组创建流。例如:
String[] array = {"apple", "banana", "cherry"};
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(array);
。
- filter:过滤元素:使用
filter
方法可以根据指定的条件过滤流中的元素。例如,以下代码过滤出以 "a" 开头的字符串:
list.stream()
.filter(s -> s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println); // 输出: apple
- map:转换元素:
map
方法可以将流中的每个元素按照指定的函数进行转换。例如,将字符串转换为大写:
list.stream()
.map(String::toUpperCase)
.forEach(System.out::println); // 输出: APPLE BANANA CHERRY
。
- forEach:遍历元素:
forEach
方法用于遍历流中的每个元素并执行指定的操作。例如:
list.stream().forEach(System.out::println);
。
- collect:收集结果到集合:
collect
方法可以将流中的元素收集到指定的集合中。例如,收集长度大于 5 的字符串到一个新的列表中:
List<String> result1 = list.stream()
.filter(s -> s.length() > 5)
.collect(Collectors.toList());
// 或者使用 toList() 方法(Java 16 及以上版本)
List<String> result2 = list.stream()
.filter(s -> s.length() > 5)
.toList();
。
- sorted:自然排序或自定义排序:
sorted
方法可以对流中的元素进行排序。如果元素实现了 Comparable
接口,可以直接使用无参的 sorted
方法进行自然排序。例如:
list.stream()
.sorted()
.forEach(System.out::println); // 输出: apple banana cherry
如果需要自定义排序规则,可以传入一个 Comparator 比较器。例如,按照字符串长度倒序排序:
list.stream()
.sorted(Comparator.reverseOrder())
.forEach(System.out::println); // 输出: cherry banana apple
。
使用
distinct
方法可以去除流中的重复元素。例如:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5);
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream()
.distinct()
.toList();
。
- reduce:归约操作:
reduce
方法可以对流中的元素进行归约操作,例如求和、求乘积等。例如,计算整数列表的总和:
Optional<Integer> sum = numbers.stream()
.reduce((a, b) -> a + b); // 可替换为.reduce(Integer::sum);
System.out.println(sum.get()); // 输出: 19
。
- parallelStream:并行处理(提高效率):使用
parallelStream
方法可以创建一个并行流,它会在多个线程上并行处理流中的元素,提高处理效率。例如,计算满足条件的元素数量:
long count = list.parallelStream()
.filter(s -> s.length() > 5)
.count();
。
- anyMatch、allMatch、noneMatch:短路匹配:这些方法用于在流中进行短路匹配操作。
anyMatch
:只要流中有一个元素满足条件就返回true
。例如:
boolean anyStartsWithA = list.stream()
.anyMatch(s -> s.startsWith("a"));
System.out.println(anyStartsWithA); // 输出: true
allMatch
:只有流中所有元素都满足条件才返回 true
。例如:
boolean allStartsWithA = list.stream()
.allMatch(s -> s.startsWith("a"));
System.out.println(allStartsWithA); // 输出: false
noneMatch
:如果流中没有元素满足条件则返回 true
。例如:
boolean noneStartsWithZ = list.stream()
.noneMatch(s -> s.startsWith("z"));
System.out.println(noneStartsWithZ); // 输出: true
。
- Collectors.groupingBy:分组:使用
groupingBy
方法可以根据指定的分类函数将流中的元素分组到一个 Map
中。例如,根据字符串的首字母进行分组:
Map<Character, List<String>> groupedByFirstLetter = list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0)));
System.out.println(groupedByFirstLetter); // {a=[apple], b=[banana], c=[cherry]}
- Collectors.partitioningBy:分区:
partitioningBy
方法根据指定的布尔条件将流中的元素分区到一个 Map
中,键为 true
和 false
。例如,根据字符串长度是否大于 5 进行分区:
Map<Boolean, List<String>> partitioned = list.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.length() > 5)); // {false=[apple], true=[banana, cherry]}
System.out.println(partitioned);
。
- Collectors.toMap:收集到 Map:使用
toMap
方法可以将流中的元素收集到一个 Map
中,需要指定键和值的映射函数。例如:
Map<String, Integer> map = list.stream()
.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), String::length));
System.out.println(map);
。
flatMap
方法用于将流中的每个元素转换为另一个流,然后将这些流扁平化成一个单一的流。这在处理嵌套集合时非常有用。例如:
List<List<String>> listOfLists = Arrays.asList(
Arrays.asList("apple", "banana"),
Arrays.asList("cherry", "date"),
Arrays.asList("fig", "grape")
);
// 使用 flatMap 将嵌套列表扁平化
List<String> flattenedList = listOfLists.stream()
.flatMap(List::stream)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(flattenedList); // 输出: [apple, banana, cherry, date, fig, grape]
。
peek
方法主要用于调试,它允许你在流的每个元素上执行某个操作(例如打印),而不会改变流中的元素。peek
返回一个新的流,其中包含与原始流相同的元素。例如:
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
List<String> result = list.stream()
.peek(s -> System.out.println("Processing: " + s)) // 打印每个元素
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(result); // 输出: [APPLE, BANANA, CHERRY]
。
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "fig", "grape");
List<String> limitedList = list.stream()
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitedList); // 输出: [apple, banana, cherry]
。
skip
方法用于跳过流中的前 n
个元素。例如:
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "fig", "grape");
List<String> skippedList = list.stream()
.skip(3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(skippedList); // 输出: [date, fig, grape]
。
min
和 max
方法用于查找流中的最小值和最大值。例如:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
// 查找最小值
Optional<Integer> min = numbers.stream()
.min(Integer::compareTo);
System.out.println(min.get()); // 输出: 10
// 查找最大值
Optional<Integer> max = numbers.stream()
.max(Integer::compareTo);
System.out.println(max.get()); // 输出: 50
。
findAny
和 findFirst
方法用于查找流中的任意元素和第一个元素。例如:
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
// 查找任意一个元素
Optional<String> anyElement = list.stream().findAny();
System.out.println(anyElement.get()); // 输出: apple (或 banana 或 cherry)
// 查找第一个元素
Optional<String> firstElement = list.stream().findFirst();
System.out.println(firstElement.get()); // 输出: apple
通过以上对 Java 中 Stream 流的全面介绍,我们可以看到它在数据处理方面提供了强大而灵活的功能。合理运用 Stream 流可以使我们的代码更加简洁、高效,提高编程的效率和代码的可读性。在实际开发中,根据具体的需求选择合适的 Stream 流操作方法,可以更好地处理集合数据,实现复杂的数据处理逻辑.
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在 Java 编程中,Stream 流提供了一种高效、便捷的方式来处理集合数据。它可以让我们以声明式的方式对数据进行各种操作,如过滤、映射、排序、聚合等,大大简化了数据处理的代码编写。本文将详细介绍 Java 中 Stream 流的用法,包括基础用法、中级用法、高级用法以及一些特殊方法的使用。
- 从集合创建 Stream:通过调用集合的
stream()
方法可以创建一个顺序流。例如:
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
Stream<String> stream1 = list.stream();
- 从数组创建 Stream:使用
Arrays.stream()
方法可以从数组创建流。例如:
String[] array = {"apple", "banana", "cherry"};
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(array);
- filter:过滤元素:使用
filter
方法可以根据指定的条件过滤流中的元素。例如,以下代码过滤出以 "a" 开头的字符串:
list.stream()
.filter(s -> s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println);
- map:转换元素:
map
方法可以将流中的每个元素按照指定的函数进行转换。例如,将字符串转换为大写:
list.stream()
.map(String::toUpperCase)
.forEach(System.out::println);
- forEach:遍历元素:
forEach
方法用于遍历流中的每个元素并执行指定的操作。例如:
list.stream().forEach(System.out::println);
- collect:收集结果到集合:
collect
方法可以将流中的元素收集到指定的集合中。例如,收集长度大于 5 的字符串到一个新的列表中:
List<String> result1 = list.stream()
.filter(s -> s.length() > 5)
.collect(Collectors.toList());
List<String> result2 = list.stream()
.filter(s -> s.length() > 5)
.toList();
- sorted:自然排序或自定义排序:
sorted
方法可以对流中的元素进行排序。如果元素实现了 Comparable
接口,可以直接使用无参的 sorted
方法进行自然排序。例如:
list.stream()
.sorted()
.forEach(System.out::println);
如果需要自定义排序规则,可以传入一个
Comparator
比较器。例如,按照字符串长度倒序排序:
list.stream()
.sorted(Comparator.reverseOrder())
.forEach(System.out::println);
使用
distinct
方法可以去除流中的重复元素。例如:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5);
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream()
.distinct()
.toList();
- reduce:归约操作:
reduce
方法可以对流中的元素进行归约操作,例如求和、求乘积等。例如,计算整数列表的总和:
Optional<Integer> sum = numbers.stream()
.reduce((a, b) -> a + b);
System.out.println(sum.get());
- parallelStream:并行处理(提高效率):使用
parallelStream
方法可以创建一个并行流,它会在多个线程上并行处理流中的元素,提高处理效率。例如,计算满足条件的元素数量:
long count = list.parallelStream()
.filter(s -> s.length() > 5)
.count();
- anyMatch、allMatch、noneMatch:短路匹配:这些方法用于在流中进行短路匹配操作。
anyMatch
:只要流中有一个元素满足条件就返回 true
。例如:
boolean anyStartsWithA = list.stream()
.anyMatch(s -> s.startsWith("a"));
System.out.println(anyStartsWithA);
allMatch
:只有流中所有元素都满足条件才返回 true
。例如:
boolean allStartsWithA = list.stream()
.allMatch(s -> s.startsWith("a"));
System.out.println(allStartsWithA);
noneMatch
:如果流中没有元素满足条件则返回 true
。例如:
boolean noneStartsWithZ = list.stream()
.noneMatch(s -> s.startsWith("z"));
System.out.println(noneStartsWithZ);
- Collectors.groupingBy:分组:使用
groupingBy
方法可以根据指定的分类函数将流中的元素分组到一个 Map
中。例如,根据字符串的首字母进行分组:
Map<Character, List<String>> groupedByFirstLetter = list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0)));
System.out.println(groupedByFirstLetter);
- Collectors.partitioningBy:分区:
partitioningBy
方法根据指定的布尔条件将流中的元素分区到一个 Map
中,键为 true
和 false
。例如,根据字符串长度是否大于 5 进行分区:
Map<Boolean, List<String>> partitioned = list.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.length() > 5));
System.out.println(partitioned);
- Collectors.toMap:收集到 Map:使用
toMap
方法可以将流中的元素收集到一个 Map
中,需要指定键和值的映射函数。例如:
Map<String, Integer> map = list.stream()
.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), String::length));
System.out.println(map);
flatMap
方法用于将流中的每个元素转换为另一个流,然后将这些流扁平化成一个单一的流。这在处理嵌套集合时非常有用。例如:
List<List<String>> listOfLists = Arrays.asList(
Arrays.asList("apple", "banana"),
Arrays.asList("cherry", "date"),
Arrays.asList("fig", "grape")
);
List<String> flattenedList = listOfLists.stream()
.flatMap(List::stream)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(flattenedList);
peek
方法主要用于调试,它允许你在流的每个元素上执行某个操作(例如打印),而不会改变流中的元素。
peek
返回一个新的流,其中包含与原始流相同的元素。例如:
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
List<String> result = list.stream()
.peek(s -> System.out.println("Processing: " + s))
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(result);
limit
方法用于限制流中的元素数量。例如:
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "fig", "grape");
List<String> limitedList = list.stream()
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitedList);
skip
方法用于跳过流中的前
n
个元素。例如:
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "fig", "grape");
List<String> skippedList = list.stream()
.skip(3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(skippedList);
min
和
max
方法用于查找流中的最小值和最大值。例如:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
Optional<Integer> min = numbers.stream()
.min(Integer::compareTo);
System.out.println(min.get());
Optional<Integer> max = numbers.stream()
.max(Integer::compareTo);
System.out.println(max.get());
findAny
和
findFirst
方法用于查找流中的任意元素和第一个元素。例如:
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
Optional<String> anyElement = list.stream().findAny();
System.out.println(anyElement.get());
Optional<String> firstElement = list.stream().findFirst();
System.out.println(firstElement.get());
通过以上对 Java 中 Stream 流的全面介绍,我们可以看到它在数据处理方面提供了强大而灵活的功能。合理运用 Stream 流可以使我们的代码更加简洁、高效,提高编程的效率和代码的可读性。在实际开发中,根据具体的需求选择合适的 Stream 流操作方法,可以更好地处理集合数据,实现复杂的数据处理逻辑。
最后此篇关于[Java]Stream流使用最多的方式的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于[Java]Stream流使用最多的方式的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!