• 概念
• • 代碼實(shí)例
  • 流的創(chuàng)建
  • 惰性求值與及早求值

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概念

流提供了一種讓我們可以在比集合更高的概念級(jí)別上指定計(jì)算的數(shù)據(jù)視圖。通過使用流，我們可以說明想要完成什么任務(wù)，而不是說明如何去實(shí)現(xiàn)它。我們將操作的調(diào)度留給具體實(shí)現(xiàn)去解決。例如，假設(shè)我們想要計(jì)算某個(gè)屬性的平均值，那么我們就可以指定數(shù)據(jù)源和該屬性，然后，流庫就可以對(duì)計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化，例如，使用多線程來計(jì)算總和與個(gè)數(shù)，并將結(jié)果合并。它是在Java SE 8中引入的，用來以“做什么而非怎么做”的方式處理集合。

代碼實(shí)例

下面一個(gè)例子：

String contents = new String(Files,readAllBytes(Paths.get("mm.txt"), StandardCharsets.UTF_8));List<String>words = Arrays.asList(contents.split("\\PL+"));//long count = 0;for(String w:words){if(w.length()>12)count++;}//如果使用流，也可以用這樣的寫法long count = words.stream().filter(w->w.length()>12).count(); Stream<T> filter（Predicate<? super T> p） //產(chǎn)生一個(gè)流，其中包含當(dāng)前流中滿足P的所有元素。`

·long count（） 產(chǎn)生當(dāng)前流中元素的數(shù)量。這是一個(gè)終止操作。

java.util.Collection<E>1.2

·default Stream<E> stream（）
·default Stream<E> parallelStream（）
產(chǎn)生當(dāng)前集合中所有元素的順序流或并行流。
流表a面上看起來和集合很類似，都可以讓我們轉(zhuǎn)換和獲取數(shù)據(jù)。但是，它們之間存在著顯著的差異：
1.流并不存儲(chǔ)其元素。這些元素可能存儲(chǔ)在底層的集合中，或者是按需生成的。
2.流的操作不會(huì)修改其數(shù)據(jù)源。例如，filter方法不會(huì)從新的流中移除元素，而是會(huì)生成一個(gè)新的流，其中不包含被過濾掉的元素。
3.流的操作是盡可能惰性執(zhí)行的。這意味著直至需要其結(jié)果時(shí)，操作才 會(huì)執(zhí)行。例如，如果我們只想查找前5個(gè)長(zhǎng)單詞而不是所有長(zhǎng)單詞，那么filter方法就會(huì)在匹配到第5個(gè)單詞后停止過濾。因此，我們甚至可以操作無限流。

操作流時(shí)的典型流程：建立一個(gè)包含三個(gè)階段的操作管道：
1.創(chuàng)建一個(gè)流。 2.指定將初始流轉(zhuǎn)換為其他流的中間操作，可能包含多個(gè)步驟。 3.應(yīng)用終止操作，從而產(chǎn)生結(jié)果。這個(gè)操作會(huì)強(qiáng)制執(zhí)行之前的惰性操作。從此之后，這個(gè)流就再也不能用了。也可以用parallelStream方法創(chuàng)建并行流

流的創(chuàng)建

可以用Collection接口的stream方法將任何集合轉(zhuǎn)換為一個(gè)流。如果你有一個(gè)數(shù)組，那么可以使用靜態(tài)的Stream.of方法。

Stream<String>words = Stream.of(contends.split("\\pl+");//split returns a String[] array

of方法具有可變長(zhǎng)參數(shù)，因此我們可以構(gòu)建具有任意數(shù)量引元的流：

Stream<String>words = Stream.of("my","you","and");

使用Array.stream（array，from，to）可以從數(shù)組中位于from（包括）和to（不包括）的元素中創(chuàng)建一個(gè)流。
為了創(chuàng)建不包含任何元素的流，可以使用靜態(tài)的Stream.empty方法：

Stream<String>silence = Stream.empty();

Stream接口有兩個(gè)用于創(chuàng)建無限流的靜態(tài)方法。generate方法會(huì)接受一個(gè)不包含任何引元的函數(shù)（或者從技術(shù)上講，是一個(gè)Supplier<T>接口的對(duì)象）

Stream<String>echos = Stream.generate(()->"Echo");

static <T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

Where, Stream is an interface and T is the type of stream elements. s
is the Supplier of generated elements and the return value is a new
infinite sequential unordered Stream.

我們可以像下面這樣獲得一個(gè)常量值的流： 或者像下面這樣獲取一個(gè)隨機(jī)數(shù)的流：

public static void main(String[] args) {Stream.generate(new Random()::nextInt).limit(5).forEach(System.out::println);}

輸出
-1891038009
-1978949720
107075108
196723573
2041949678

惰性求值與及早求值

惰性求值：只描述Stream，操作的結(jié)果也是Stream，這樣的操作稱為惰性求值。惰性求值可以像建造者模式一樣鏈?zhǔn)绞褂?#xff0c;最后再使用及早求值得到最終結(jié)果。
及早求值：得到最終的結(jié)果而不是Stream，這樣的操作稱為及早求值。

collect(Collectors.toList()) //將流轉(zhuǎn)換為list。還有toSet()，toMap()等。及早求值。 public class TestCase {public static void main(String[] args) {List<Student> studentList = Stream.of(new Student("路飛", 22, 175),new Student("紅發(fā)", 40, 180),new Student("白胡子", 50, 185)).collect(Collectors.toList());System.out.println(studentList);} }

filter的引元是Predicate/，即從T到boolean的函數(shù)。 通常，我們想要按照某種方式來轉(zhuǎn)換流中的值，此時(shí)，可以使用map方法并傳遞執(zhí)行該轉(zhuǎn)換的函數(shù)
map
轉(zhuǎn)換功能，內(nèi)部就是Function接口。惰性求值。例如，

//惰性求值 public class TestCase {public static void main(String[] args) {List<Student> students = new ArrayList<>(3);students.add(new Student("路飛", 22, 175));students.add(new Student("紅發(fā)", 40, 180));students.add(new Student("白胡子", 50, 185));List<String> names = students.stream().map(student -> student.getName()).collect(Collectors.toList());System.out.println(names);} } //輸出結(jié)果 //[路飛, 紅發(fā), 白胡子]

流的轉(zhuǎn)換會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的流，它的元素派生自另一個(gè)流中的元素。我們已經(jīng)看到了filter轉(zhuǎn)換會(huì)產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素與某種條件相匹配。如上面的一個(gè)代碼，我們將一個(gè)字符串流轉(zhuǎn)換為了只包含長(zhǎng)單詞的另一個(gè)流
我們可以像下面這樣將所有單詞都轉(zhuǎn)換為小寫：

Stream<String>lowercaseWords = words.stream().map(String::toLowerCase);

這里，我們使用的是帶有方法引用的map，但是，通常我們可以使用lambda表達(dá)式來代替：

Stream<String>firstLetters = words.stream().map(s->s.substring(0,1) //產(chǎn)生的流中包含了所有單詞的首字母

·Stream<T>filter（Predicate<?super T>predicate）
產(chǎn)生一個(gè)流，它包含當(dāng)前流中所有滿足斷言條件的元素。 ·<R>Stream<R>map（Function<?super
T，?extends R>mapper） 產(chǎn)生一個(gè)流，它包含將mapper應(yīng)用于當(dāng)前流中所有元素所產(chǎn)生的結(jié)果。
·<R>Stream<R>flatMap（Function<?super T，?extends Stream<?extends
R>>mapper）
產(chǎn)生一個(gè)流，它是通過將mapper應(yīng)用于當(dāng)前流中所有元素所產(chǎn)生的結(jié)果連接到一起而獲得的。（注意，這里的每個(gè)結(jié)果都是一個(gè)流。）

flatmap
多個(gè)stream合并為一個(gè)stream

public class TestCase {public static void main(String[] args) {List<Student> students = new ArrayList<>(3);students.add(new Student("路飛", 22, 175));students.add(new Student("紅發(fā)", 40, 180));students.add(new Student("白胡子", 50, 185));List<Student> studentList = Stream.of(students,asList(new Student("艾斯", 25, 183),new Student("雷利", 48, 176))).flatMap(students1 -> students1.stream()).collect(Collectors.toList());System.out.println(studentList);} //結(jié)果將五個(gè)人都輸出

調(diào)用Stream.of的靜態(tài)方法將兩個(gè)list轉(zhuǎn)換為Stream，再通過flatMap將兩個(gè)流合并為一個(gè)。
max和min
我們經(jīng)常會(huì)在集合中求最大或最小值，使用流就很方便。及早求值。

public class TestCase {public static void main(String[] args) {List<Student> students = new ArrayList<>(3);students.add(new Student("路飛", 22, 175));students.add(new Student("紅發(fā)", 40, 180));students.add(new Student("白胡子", 50, 185));Optional<Student> max = students.stream().max(Comparator.comparing(stu -> stu.getAge()));Optional<Student> min = students.stream().min(Comparator.comparing(stu -> stu.getAge()));//判斷是否有值if (max.isPresent()) {System.out.println(max.get());}if (min.isPresent()) {System.out.println(min.get());}} } //輸出結(jié)果 //Student{name='白胡子', age=50, stature=185, specialities=null} //Student{name='路飛', age=22, stature=175, specialities=null}

max、min接收一個(gè)Comparator（例子中使用java8自帶的靜態(tài)函數(shù)，只需要傳進(jìn)需要比較值即可。）并且返回一個(gè)Optional對(duì)象，該對(duì)象是java8新增的類，專門為了防止null引發(fā)的空指針異常。

reduce
reduce 操作可以實(shí)現(xiàn)從一組值中生成一個(gè)值。在上述例子中用到的 count 、 min 和 max 方法，因?yàn)槌Ｓ枚患{入標(biāo)準(zhǔn)庫中。事實(shí)上，這些方法都是 reduce 操作。及早求值。

public static void main(String[] args) {Integer integer = Stream.of(1,2,3,4,5).reduce(0,(acc,x)->acc+x);System.out.println(integer);}

輸出15

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【java学习笔记】java se8的流库概念以及使用的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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