1. Java 8 Stream 1 ¶

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。

Stream API 可以极大提高 Java 程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

这种风格将要处理的 元素集合看作一种流 ，流在管道中传输（ 即数据在管道中传输 ），并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。

元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+
| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|
+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

转化为可供参考的代码如下所示：

List<Integer> transactionsIds =
widgets.stream()
            .filter(b -> b.getColor() == RED)
            .sorted((x,y) -> x.getWeight() - y.getWeight())
            .mapToInt(Widget::getWeight)
            .sum();

1.1. 什么是 stream ?¶

Stream（流） 是一个来自数据源的元素队列 并支持聚合操作。

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。

1.2. 生成流¶

在 Java 8 中, 集合接口有两个方法来生成流：

stream() − 为集合创建 串行流。
parallelStream() − 为集合创建 并行流。

1.3. 聚合操作¶

可根据操作方法的返回结果将其分为两类：将返回流的操作方法称为中间操作，其他称为终止操作。

1.3.1. 中间操作¶

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”

方法	描述
filter(Predicate p)	接收 Lambda ，从流中排除某些元素。
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量。
map(Function f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap(Function f)	接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流
sorted(Comparator comp)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序
sorted()	产生一个新流，其中按自然顺序排序

1.3.1.1. filter¶

filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素。

package other.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class DStreamFilter {
    public static void main(String[] args) {

        List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
        // 获取空字符串的数量
        long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
        // (stream.) count() : Returns the count of elements in this stream.
        // (stream.) filter() : Returns a stream consisting of the elements of this
        // stream that match the given predicate.
        System.out.println("**" + count);

    }
}

1.3.1.2. limit¶

返回由此流的元素组成的流，截短长度不能超过 maxSize 。

package other.stream;

import java.util.Random;

public class DStream {

    public static void main(String[] args) {
        Random random = new Random();
        random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
        // ints() : 返回一个有效的无限流的伪 int值。
        // (stream.)limit(long maxSize) : 返回由该流的元素组成的流，截断后的长度不超过maxSize。
    }

}

1.3.1.3. distinct¶

返回由该流的不同元素（根据 Object.equals(Object) ）组成的流。

package other.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class DStreamDistinct {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl", "bc");

        strings.stream().forEach(System.out::println);
        System.out.println("--");
        strings.stream().distinct().forEach(System.out::println);
        System.out.println("--");
        strings.stream().filter(ele -> !ele.isEmpty()).forEach(System.out::println);
    }
}

1.3.1.4. map¶

返回由给定函数应用于此流的元素的结果组成的流。

map 方法用于映射每个元素到对应的结果，以下代码片段使用 map 输出了元素对应的平方数：

package other.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class DStreamMap {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
        // 获取对应的平方数
        numbers.stream().map(i -> i * i).distinct().forEach(System.out::println);
    }
}

1.3.1.5. sorted¶

sorted 方法用于对流进行排序

package other.stream;

import java.util.List;
import java.util.Arrays;

public class DStreamSorted {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
        // 获取对应的平方数
        numbers.stream().map(i -> i * i).distinct().sorted().forEach(System.out::println);
    }
}

1.3.2. 终止操作¶

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是void 。

方法	描述
forEach(Consumer c)	内部迭代
collect(Collector c)	将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
count()	返回流中元素总数

1.3.2.1. forEach¶

Stream 提供了新的方法 ‘forEach’ 来迭代流中的每个数据。

package other.stream;

import java.util.Random;

public class DStream {

    public static void main(String[] args) {
        Random random = new Random();
        random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
        // ints() : 返回一个有效的无限流的伪 int值。
        // (stream.)limit(long maxSize) : 返回由该流的元素组成的流，截断后的长度不超过maxSize。
    }

}

输出结果不确定，但是其结果一定是10个整数随机数。

1.3.2.2. 并行（parallel）程序¶

parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。

package other.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class DStreamParallel {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
        // 获取对应的平方数
        numbers.parallelStream().map(i -> i * i).distinct().sorted().forEach(System.out::println);
        List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
        // 获取空字符串的数量
        long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
        System.out.println("空字符串的数量:" + count);
    }
}

注意

运行后我们可知道， parallelStream 是不适合排序处理的，但是，他的运行速度比串行处理快。

1.3.2.3. Collectors¶

Collectors 类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors 可用于返回列表或字符串；

package other.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class DStreamCollectors {

    public static void main(String[] args) {
        List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
        List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("筛选列表: " + filtered);
        String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));
        System.out.println("合并字符串: " + mergedString);
    }
}

筛选列表: [abc, bc, efg, abcd, jkl]
合并字符串: abc, bc, efg, abcd, jkl

1.3.2.4. 统计¶

一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上，它们可以用来产生类似如下的统计结果。

package other.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.IntSummaryStatistics;
import java.util.List;

public class DStreamStatistics {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);

        IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();

        System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
        System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
        System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
        System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
    }
}

列表中最大的数 : 7
列表中最小的数 : 2
所有数之和 : 25
平均数 : 3.5714285714285716

1.3.2.5. count¶

返回此流中的元素数。

package other.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class DStreamFilter {
    public static void main(String[] args) {

        List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
        // 获取空字符串的数量
        long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
        // (stream.) count() : Returns the count of elements in this stream.
        // (stream.) filter() : Returns a stream consisting of the elements of this
        // stream that match the given predicate.
        System.out.println("**" + count);

    }
}

1.3.2.6. 比较¶

max(Comparator<? super T> comparator) 根据提供的 Comparator返回此流的最大元素。

Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator) 根据提供的 Comparator返回此流的最小元素。

1.3.2.7. 匹配 match¶

allMatch(Predicate<? super T> predicate) 返回此流的所有元素是否与提供的谓词匹配。

boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate) 返回此流的任何元素是否与提供的谓词匹配。

noneMatch(Predicate<? super T> predicate) 返回此流的元素是否与提供的谓词匹配。

1: 本文摘自菜鸟教程（https://www.runoob.com/java/java8-streams.html）

1. Java 8 Stream 1¶