Java-stream(1) Stream基本概念 & Stream接口

内容导读

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内容图文

Java8 集合中的 Stream 相当于高级版的 Iterator，他可以通过 Lambda 表达式对集合进行各种非常便利、高效的聚合操作（Aggregate Operation），或者大批量数据操作 (Bulk Data Operation)
Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返
函数式的解决方案解开了代码细节和业务逻辑的耦合，类似于sql语句，表达的是"要做什么"而不是"如何去做"，使程序员可以更加专注于业务逻辑，写出易于理解和维护的代码

一、基本概念

1.1 Stream 操作分类

（图片来源：极客时间-《java性能调优实战》第6讲）

我们通常还会将中间操作称为懒操作，也正是由这种懒操作结合终结操作、数据源构成的处理管道（Pipeline），实现了 Stream 的高效

1.2 Stream 主要架构类关系

二、Stream接口

2.1 概述（接口文档）

什么是stream？

是一个支持串行/并行的聚合操作的元素队列。为了进行计算，组建了一个 stream管道（pipeline），一个流管道由一个源（可能是数组、集合、构造函数、I/O流等）、0到多个中间操作（intermediate operations）和终结操作（terminal operation）组成。

stream有哪些特点？

-》流是惰性的，只有在启动终结操作时才对源数据执行计算，只执行中间操作的时候是不会触发流计算的，并且仅在需要时才使用源元素。

-》集合和stream虽然在表面有一些相似之处，但是他两的侧重点是不一样的。集合主要是对元素的管理和访问。相比之下，stream不提供直接访问或者操作元素的方法，而是关注于声明性地描述元素的聚合和计算操作，然而，如果所提供的流操作不提供所需的功能，则可以使用这些操作来执行受控遍历。

-》如果stram popeline在操作过程中对源数据进行了修改操作会导致不可预知的报错

-》参数会去调用函数接口（Function）或者通常使用lambda表达式引用，所以这些参数必须“非空”

-》在stream中数据从源到终结只会被执行一次，不可以重复操作数据，如果有重复使用的情况会抛出 IllegalStateException 异常（由于一些流操作可能返回其接收器而不是新的流对象，因此可能不可能在所有情况下检测重用）

-》stream有一个close()方法，还有实现了AutoCloseable接口（BaseStream继承），但是大多数stream实例在使用完后不需要关闭，通常，只有源为IO通道的流才需要关闭。大多数流由集合、数组或生成器组成，这些函数不需要特殊的资源管理

-》流管道可以串行执行数据，可以并行执行，通过paralle()方法去选择不同的执行方式

2.2 一些常用方法

filter()

作用：中间-无状态操作，对流数据进行过滤，返回满足入参条件的数据
入参：Predicate<? super T> predicate 数据的过滤条件
出参：Stream：返回一个新的符合条件的Stream 流数据
举例：过滤出 小于3 的元素

public static void main(String[] args) {
  List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 4).filter(p -> p < 3).collect(Collectors.toList());
  System.out.println(list);
}

输出：[1, 2]

map()

作用：中间-无状态操作，内部通过函数的形式对流数据进行一系列操作，返回函数结果集
入参：Function<? super T, ? extends R> mapper：操作函数
出参：Stream ：返回一个新的函数处理结果集的流数据
举例：将每个元素 +1

public static void main(String[] args) {
  List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 4).map(p -> p + 1).collect(Collectors.toList());
  System.out.println(list);
}

输出：[2, 3, 4, 5]

distinct()

作用：
中间-有状态操作，对当前流数据进行元素去重操作（通过equals()方法判断），返回一个由不同元素组成的流数据，对于有序流，不同元素的选择是稳定的（对于重复的元素，保留遇到的第一个出现的元素），对于无序流，不提供稳定性保证。如果是在并行管道（paralle pipeline）中，保持流数据的排序稳定性是比较昂贵的（要求当前操作充当一个完整的屏障，具有大量的缓冲开销）。

一般情况下业务代码中是不需要保持排序稳定性的，是有无需流数据源（generate()）或者通过unordered()方法删除排序约束可以更好的提高在并行管道中的执行效率。如果必须要做到排序的稳定性，最好切换到顺序执行来提高性能。

入参：无入参，对当前流数据进行去重操作（this）
出参：Stream：去重后的一个新的流数据
举例：将元素去重

public static void main(String[] args) {
  List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 4, 4).distinct().collect(Collectors.toList());
  System.out.println(list);
}

sorted()

作用：中间-有状态操作，对当前流数据进行自然排序（按照compareTo()规则排序），如果当前流数据没有实现Comparable接口的话会抛出 ClassCastException 异常。同样，对于有序流，排序是稳定的。对于无序流，不提供稳定性保证。
入参：无入参，对当前流数据进行排序操作（this）
出参：Stream：排序后的一个新的流数据
备注：该方法还提供了重载方法，入参为Comparator接口对象，这个方法根据Comparator提供的规则来进行排序。
举例：对元素进行排序

public static void main(String[] args) {
  List<Integer> list = Stream.of(1, 3, 4, 2).sorted().collect(Collectors.toList());
  System.out.println(list);
}

输出：[1, 2, 3, 4]

peek()

作用：
中间-无状态操作，对流数据进行一些操作，但是它只是对Stream中的元素进行某些操作（比如输出之类），但是操作之后的数据并不返回到Stream中，所以返回的还是原来的元素，不会像map()一样返回一个新的类型的流数据，通常会作为debug打印中间数据使用。

这里要注意的是，如果流数据是个实体对象的话，peek()可以通过调用实体对象的setter方法对其属性值进行改变——也就是说peek()可会流数据进行修改操作，其他方法是不具备的（会创建一个新的对象作为返回结果）。

入参：Consumer<? super T> action：对当前流数据的操作函数
出参：Stream：当前流数据
备注：map()和peek()的区别详解移步：https://www.cnblogs.com/flydean/p/java-8-stream-peek.html
举例：输出每个元素值

public static void main(String[] args) {
  List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 4).peek(p -> System.out.println("输出：p = " + p)).collect(Collectors.toList());
  System.out.println(list);
}

输出：

输出：p = 1

输出：p = 2

输出：p = 3

输出：p = 4

[1, 2, 3, 4]

此外stream接口还提供了例如limit（限定流数据的长度），min（返回小元素），max（返回最大元素）等方法，这里就不一一展开说明了，其原理都是相似的。

三、扩展

扩展一：Predicate接口

Predicate是个断言式接口，其参数是<T,boolean>，也就是给一个参数T，返回boolean类型的结果。跟Function一样，Predicate的具体实现也是根据传入的lambda表达式来决定的。

boolean test(T t);

扩展二：排序稳定性

假定在一个待排序的序列中，存在多个相同的元素，若经过排序操作，这些元素的相对次序不变，则成为这种算法是稳定的，否则就是不稳定的。

eg. 在原序列中，node1==node2 && node1在node2之前
排序后：如node1在node2之前并且无论执行多少次都是这样，则认为这种算法是稳定的，否则是不稳定的。

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内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Java-stream(1) Stream基本概念 & Stream接口全部内容，希望文章能够帮你解决Java-stream(1) Stream基本概念 & Stream接口所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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