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Java8中的Stream 流实践操作

1 前言

Stream 是 java8 中处理集合的抽象概念,可以执行非常复杂的查询、过滤和映射数据等操作。Stream API 提供了一种高效的处理数据方式,Stream 对集合数据的操作可以说是非常的方便。Stream 是流,不是一种数据结构,也不会保存数据,只是一种数据处理方式,从一种数据组织结构到另外一种数据结构。

2 Stream 的分类

按照 Stream 的,可以分为以下集中方式:

1 中间操作无状态,指元素的处理不受之前元素的影响。2 中间操作有状态,等到获取所有元素之后才能继续进行处理。3 最终操作非短路操作,必须处理所有元素后才能得到最终结果。4 最终操作短路操作,当遇到符合条件的元素就可以拿到最终结果。

3 Stream 的操作

3.1 创建流的方式

关于流的创建方式,可以使用数组或者集合,流的形式分为顺序流和并行流。

具体如下所示:

当然处理上述的形式之外,也可以使用 Stream 的内置方法 generate()、of()、iterate() 来创建。

3.2 流的中间操作

关于流的中间操作,主要分为以下几种:

1 筛选操作与切片, filter 过滤流中的某些元素,limit 获取某几个元素,skip 跳过某些元素,通常和 limit 配合使用实现分页操作。distinct 通常用来实现去重操作。2 映射操作, map 和 flatmap , 两者都是接受一个函数为函数,前者是映射到一个元素,后者则是将一个元素映射成一个流。3 排序操作,这里就很好理解,就是 sorted 操作。

3.3 流的终止操作 1 stream 匹配和聚合操作。匹配相关的 allMatch、noneMatch、anyMatch 三者都是接受一个 Predicate 函数,当每个元素都满足、都不满足、只要有一个元素满足,并返回断言结果。统计相关,count、sum、 max 、min 。findFirst 和 findAny 为查找第一个或者任意一个元素进行返回。2 规约操作, reduce ,这是一个不太好理解的概念,从数学角度来说,reduce 接受的是一个函数是一个推导式,类似于 a_j = a_i + 1, j = i+1aj​=ai​+1,j=i+13 收集操作,即 collect, 当所有的数据都处理完毕后,需要将数据进行处理,通常而言,获取的结果就是 set 、list 或者 map。

总结

文中讲述了 stream 流相关的操作,从流的创建到操作,都从实际的应用出发进行了数据展示,在诸多的方法中,reduce 是一个不太好理解的概念,这个需要结合应用场景进行分析。

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