引言
Java 8 版本新增的Stream,配合同版本出现的Lambda ,给我们操作集合(Collection)提供了极大的 便利。Stream流是JDK8新增的成员,允许以声明性方式处理数据集合,可以把Stream流看作是遍历数据集 合的一个高级迭代器。Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操 作,可以执行非常复杂的查找/筛选/过滤、排序、聚合和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行 操作,就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。
简而言之,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
一,Stream流的特性
Stream(流)是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作:
- 元素是特定类型的对象,形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素,而是按需计算。
- 数据源 流的来源。 可以是集合,数组,I/O channel, 产生器generator 等。
- 聚合操作 类似SQL语句一样的操作, 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。
和以前的Collection操作不同, Stream操作还有两个基础的特征:
- Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道, 如同流式风格 (fluent style)。 这样做可以对操作进行优化, 比如延迟执行(laziness)和短路(short-circuiting)。
- 内部迭代: 以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代, 这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式, 通过访问者模式(Visitor)实现。
Stream可以由数组或集合创建,对流的操作分为两种:
1:中间操作,每次返回一个新的流,可以有多个
2:终端操作,每个流只能进行一次终端操作,终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新 的集合或值。
特性:
- 不是数据结构,不会保存数据。
- 不会修改原来的数据源,它会将操作后的数据保存到另外一个对象中。(保留意见:毕竟peek方法可 以修改流中元素)
- 惰性求值,流在中间处理过程中,只是对操作进行了记录,并不会立即执行,需要等到执行终止操作 的时候才会进行实际的计算
二,Stream流的具体操作
2.1,Stream的创建
示例代码:
//List集合List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");// 创建一个顺序流(串行流)Stream<String> stream = list.stream();// 创建一个(并行流)(用于多线程)Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();//使用数组创建int[] array={1,3,5,6,8};IntStream stream = Arrays.stream(array);
2.2,Stream流的常用方法:of()、generate(),iterate()
2.2.1,of()方法
为给定元素创建顺序流:
示例代码:
Stream<Integer> is=Stream.of(5,4,8,66,2,3);is.forEach(System.out::println);
输出结果:
2.2.2,generate()方法
返回一个无限连续的无序流,其中每个元素由提供的供应商(Supplier
)生成。generate
方法用于生成常量流和随机元素流。
示例代码:
Stream<Double> is=Stream.generate(Math::random).limit(4);is.forEach(System.out::println);
输出结果:
2.2.3,iterate()方法
可以用来生成一个包含无限个元素的流。iterate的两个参数,第一个参数是新流中的初始元素,然后使用该数据做第二个参数也就是UnaryOperator函数的入参去计算第二元素,然后把新计算得到的第二个元素作为入参继续计算第三个元素,以此循环可以制造无限个元素。
示例代码:
Stream<Integer> is=Stream.iterate(0,(e)->e+3).limit(5);is.forEach(System.out::println);
输出结果:
2.3,Stream流的使用
示例代码:
//1-100以内素数的和int su=IntStream.rangeClosed(1,100).filter(e->{for (int i = 2; i < e; i++) {if (e%i==0){return false;}}return true;}).sum();System.out.println(su);
输出结果: