抛弃for循环遍历list

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream,可以让你以一种声明的方式处理数据。

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。

filter

filter:过滤,就是过滤器,符合条件的通过,不符合条件的过滤掉

// 筛选出成绩不为空的学生人数
count = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).count();

map

map:映射,他将原集合映射成为新的集合,在VO、PO处理的过程中较常见。在本例子中,原集合就是PO集合,新集合可以自定义映射为成绩集合,同时也可以对新集合进行相关操作。

// 取出所有学生的成绩
List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());// 将学生姓名集合串成字符串,用逗号分隔
String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));

sorted

sorted:排序,可以根据指定的字段进行排序

// 按学生成绩逆序排序 正序则不需要加.reversed()
filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).sorted(Comparator.comparing(UserPo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());

forEach

forEach:这个应该是最常用的,也就是为每一个元素进行自定义操作

除了forEach操作会改变原集合的数据,其他的操作均不会改变原集合,这点务必引起注意

// 学生成绩太差了,及格率太低,给每个学生加10分,放个水
// forEach
filterList.stream().forEach(p -> p.setScore(p.getScore() + 10));

collect

collect:聚合,可以用于GroudBy按指定字段分类,也可以用于返回列表或者拼凑字符串

// 按成绩进行归集
Map<Double, List<UserPo>> groupByScoreMap = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).collect(Collectors.groupingBy(UserPo::getScore));
for (Map.Entry<Double, List<UserPo>> entry : groupByScoreMap.entrySet()) {System.out.println("成绩:" + entry.getKey() + " 人数:" + entry.getValue().size());
}// 返回list
List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());
// 返回string用逗号分隔
String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));

statistics

statistics:统计,可以统计中位数,平均值,最大最小值

DoubleSummaryStatistics statistics = filterList.stream().mapToDouble(p -> p.getScore()).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : " + statistics.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + statistics.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + statistics.getSum());
System.out.println("平均数 : " + statistics.getAverage());

parallelStream

parallelStream:并行流,可以利用多线程进行流的操作,提升效率。但是其不具备线程传播性,因此使用时需要充分评估是否需要用并行流操作

// 并行流
count = list.parallelStream().filter(p -> null != p.getScore()).count();

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