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Java8新特性----Stream

2021-08-14 07:42:22 後端開發

Stream流

  • What is Stream ?
  • 注意:
  • Stream操作三部曲
  • 使用演示:
  • 中間操作
    • 篩選與切片
      • 內部迭代: 迭代操作由Stream API完成
        • 終止操作:一次性執行全部內容，即惰性求值
      • 外部迭代
    • limit ===> 短路
    • skip ===>跳過前n個元素
    • distinct進行元素去重(自定義類需要重寫對應的hashcode和equals方法)
    • 映射
      • map的使用演示:
      • flatMap使用演示:
      • map與flatmap的區別
    • 排序
  • Stream的終止操作如下
    • 查找與匹配
    • 歸約--reduce
    • 收集
      • collect里面的分組
      • collect里面的磁區
      • collect里面獲取某個屬性相關的詳細資訊(平均值，最大值....)
      • collect里面的join，完成字串連接作業
  • 并行流與串行流
    • 一、什么是并行流
    • 二、了解 Fork/Join框架
    • 三、Fork/Join 框架與傳統執行緒池的區別
    • 四、 案例
    • java8中 Fork/Join計算
  • Optional類

What is Stream ?

在這里插入圖片描述

注意:

在這里插入圖片描述

Stream操作三部曲

在這里插入圖片描述

使用演示:

    /*
    * Stream的三個操作步驟
    *
    * 1.創建stream
    * 2.中間操作
    * 3.終止操作(終端操作)
    *
    * */
    @Test
    void test()
    {
      //1.創建stream
   //(1):可以通過collection系列集合提供的stream()或者parallelStream()
        List<String> list=new ArrayList<>();
        Stream<String> stream = list.stream();
   //(2): 通過Arrays里面的靜態方法stream()獲取資料流
        People[] peoples=new People[10];
        Stream<People> stream1 = Arrays.stream(peoples);
    //(3):通過stream里面的靜態方法of()
        Stream<String> aa = Stream.of("aa", "bb", "cc");
        //(4):創建無限流
         //迭代
      Stream.iterate(0, (x) -> x + 2)
              .limit(10)//中間操作
              .forEach(System.out::println);
    }
}

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中間操作

在這里插入圖片描述

篩選與切片

filter---接收Lambda，從流中排除某些元素

limit(max)---截斷流，使其元素不超過給定數量

skip(n)---跳過元素，回傳一個扔掉了前n個的元素的流，若流張元素不足n個，則回傳一個空流，與limit(n)互補

distinct---篩選，通過流所生成的元素的hashcode()和equals()去重復元素

在這里插入圖片描述

內部迭代: 迭代操作由Stream API完成

終止操作:一次性執行全部內容，即惰性求值

使用演示:

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
            new People("1號",18,3000),
            new People("2號",21,4000),
            new People("3號",19,5000),
            new People("4號",20,3500)
    );

    @Test
    void test()
    {
      //中間操作不會執行任何操作
        Stream<People> s=peopleList.stream().filter(people ->people.getAge()>19);
        //終止操作:一次性執行全部內容，即惰性求值
        s.forEach(System.out::println);
    }
}

在這里插入圖片描述

外部迭代

      //外部迭代
        Iterator<People> iterator = peopleList.iterator();
        while(iterator.hasNext())
            System.out.println(iterator.next());

limit ===> 短路

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
            new People("1號",18,3000),
            new People("2號",21,4000),
            new People("3號",19,5000),
            new People("4號",20,3500)
    );

    @Test
    void test()
    {
    //當查詢到滿足條件的兩條資料后，就停止迭代，此行為稱為短路
peopleList.stream().
        filter(people ->{
            System.out.println("短路");
            return people.getAge()>15;}).
        limit(2).//短路
        forEach(System.out::println);
    }
}

在這里插入圖片描述

skip ===>跳過前n個元素

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
            new People("1號",18,3000),
            new People("2號",21,4000),
            new People("3號",19,5000),
            new People("4號",20,3500)
    );

    @Test
    void test()
    {
peopleList.stream().
        filter(people ->{
            System.out.println("短路");
            return people.getAge()>15;}).
        skip(2).
        forEach(System.out::println);
    }
}

在這里插入圖片描述

distinct進行元素去重(自定義類需要重寫對應的hashcode和equals方法)

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
            new People("1號",18,3000),
            new People("2號",21,4000),
            new People("2號",21,4000),
            new People("4號",20,3500)
    );

    @Test
    void test()
    {
peopleList.stream().
        distinct().
        forEach(System.out::println);
    }
}

在這里插入圖片描述

映射

map–接收Lambda,將元素轉換為其他形式或提取資訊，接收一個函式作為引數，該函式會被應用到每個元素上，并將其映射成一個新的元素

flatMap—接收一個函式作為引數，將流中的每個值都換成另一個流，然后把所有流連接成一個流

map的使用演示:

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
            new People("1號",18,3000),
            new People("2號",21,4000),
            new People("2號",21,4000),
            new People("4號",20,3500)
    );

    @Test
    void test()
    {
     List<String> list=Arrays.asList("a","b","c");
        //將原先集合里面的小寫，全部轉換為大寫，并輸出
     list.stream().map((x)->x.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
     //對原先的流是沒有影響的
        System.out.println(list);
        System.out.println("------------------------------------------------");
        // peopleList.stream().map(p->p.getName());
        //將原先集合里面的People元素全部轉換為String元素
        peopleList.stream().map(People::getName).forEach(System.out::println);
    }
}

在這里插入圖片描述

flatMap使用演示:

使用前，先看一下下面這個案例:

    void test()
    {
     List<String> list=Arrays.asList("aaa","bbb","ccc");
        Stream<Stream<Character>> sm = list.stream().map(TestMain::getAll);
        //相當于當前sm大流里面存放了三個小流
        sm.forEach(System.out::println);
    }

    public static Stream<Character> getAll(String str)
    {
          List<Character> list=new ArrayList<>();
          for(Character ch:str.toCharArray())
          {
              list.add(ch);
          }
          return list.stream();
    }

在這里插入圖片描述
顯然這里我們將list集合對應的新流中每一個元素，都映射為了一個流，并回傳，相當于現在的大流中有三個小流

下面我們需要遍歷這些小流，取出里面的值

    void test()
    {
     List<String> list=Arrays.asList("aaa","bbb","ccc");
        Stream<Stream<Character>> sm = list.stream().map(TestMain::getAll);
        //遍歷大流的同時，遍歷小流，取出小流中的值
        sm.forEach(x-> x.forEach(System.out::println));//效果{{a,a,a},{b,b,b},{c,c,c}}
    }

    public static Stream<Character> getAll(String str)
    {
          List<Character> list=new ArrayList<>();
          for(Character ch:str.toCharArray())
          {
              list.add(ch);
          }
          return list.stream();
    }

在這里插入圖片描述

顯然上面寫法比較復雜，下面給出簡化寫法

    @Test
    void test()
    {
     List<String> list=Arrays.asList("aaa","bbb","ccc");
     //回傳值不在是大流嵌套小流，而是一個流
        Stream<Character> characterStream = list.stream()
                .flatMap(TestMain::getAll);// 效果{a,a,a,b,b,b,c,c,c}
        characterStream.forEach(System.out::println);
    }

    public static Stream<Character> getAll(String str)
    {
          List<Character> list=new ArrayList<>();
          for(Character ch:str.toCharArray())
          {
              list.add(ch);
          }
          return list.stream();
    }

在這里插入圖片描述

map與flatmap的區別

在這里插入圖片描述
map是將對應的每個小流放入當前大流中構成一個流
在這里插入圖片描述
flatmap取出集合中的每個元素放入當前的流中，相當于將每個小流里面的元素拿出來組合為一個大流

這里還可以參考add()和addAll()的關系:

     List<String> list=Arrays.asList("aaa","bbb","ccc");
   List list1=new ArrayList();
  list1.add(list);
  list1.addAll(list);
        System.out.println(list1);

在這里插入圖片描述

排序

sorted()—自然排序(Comparable)

sorted(Comparator com)—定制排序(Comparator)

    List<People> peopleList= Arrays.asList(
            new People("1號",18,3000),
            new People("2號",21,4000),
            new People("2號",21,4000),
            new People("4號",18,3500)
    );
    @Test
    void test()
    {
        //這里people沒有實作Comparable介面，因此沒有自然排序的功能
        //我們需要定制排序
        peopleList.stream().sorted((x,y)->{
            if(x.getAge()==y.getAge())
                //money按照降序排列
                return -x.money.compareTo(y.getMoney());
            else
                return x.getAge().compareTo(y.getAge());
        }).forEach(System.out::println);
    }

在這里插入圖片描述

Stream的終止操作如下

在這里插入圖片描述

查找與匹配

查找與匹配
allMatch--檢查是否匹配所有元素
anyMatch---檢查是否至少匹配一個元素
noneMatch---檢查是否沒有匹配所有元素
findFirst---回傳第一個元素
findAny---回傳當前流中任意元素
count---回傳流中元素的總個數
max----回傳流中最大值
min---回傳流中最小值

演示:

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("1號",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("2號",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("2號",21,4000, People.STATUS.BUSY),
        new People("4號",18,3500, People.STATUS.BUSY)
);
    /*
allMatch--檢查是否匹配所有元素
anyMatch---檢查是否至少匹配一個元素
noneMatch---檢查是否沒有匹配所有元素
findFirst---回傳第一個元素
findAny---回傳當前流中任意元素
count---回傳流中元素的總個數
max----回傳流中最大值
min---回傳流中最小值*/
    @Test
    void test()
    {
        boolean ret = peopleList.stream().allMatch(x -> x.getStatus().equals(People.STATUS.BUSY));
        System.out.println(ret);
        boolean ret1 = peopleList.stream().anyMatch(x -> x.getStatus().equals(People.STATUS.FREE));
        System.out.println(ret1);
        boolean ret2 = peopleList.stream().noneMatch(x -> x.getStatus().equals(People.STATUS.BUSY));
        System.out.println(ret2);
        //得到第一個元素
        Optional<People> first = peopleList.stream().sorted((x, y) -> -x.getMoney().compareTo(y.getMoney())).findFirst();
        System.out.println(first.get());
        //得到當前流中的任意一個元素
        //parallelStream:多執行緒并行查找
        Optional<People> any = peopleList.parallelStream().filter(x -> x.getStatus().equals(People.STATUS.FREE)).findAny();
        System.out.println(any.get());
        //元素總個數
        long count = peopleList.stream().count();
        System.out.println(count);
        //回傳流中最大值和最小值
        Optional<People> max = peopleList.stream().max((x, y) -> -x.getMoney().compareTo(y.getMoney()));
        System.out.println(max.get());
        //獲取當前最小的金錢數
        Optional<Integer> min = peopleList.stream().map(People::getMoney).min(Integer::compareTo);
        System.out.println(min.get());
    }
}

在這里插入圖片描述

歸約–reduce

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("1號",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("2號",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("2號",21,4000, People.STATUS.BUSY),
        new People("4號",18,3500, People.STATUS.BUSY)
);

    @Test
    void test()
    {
//    T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
//這里可以使用ClassName::MethodName的原因是 Function<T, R>，比getMoeny多一個引數，且第一個引數型別為People
        Integer sum = peopleList.stream().map(People::getMoney).reduce(0, (x, y) -> x + y);//0是起始累加值
        System.out.println("money總和為:"+sum);
    }
}

在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述
也可以不指定起始值，但是這樣可能資料為空，因此會被封裝為一個Optional物件

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("1號",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("2號",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("2號",21,4000, People.STATUS.BUSY),
        new People("4號",18,3500, People.STATUS.BUSY)
);

    @Test
    void test()
    {
//    T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
        Optional<Integer> reduce = peopleList.stream().map(People::getMoney).reduce((x, y) -> x + y);
        System.out.println("money總和為:"+reduce.get());
    }
}

在這里插入圖片描述

這里不一定非要是數的累加，也可以是字串的反復拼接

.reduce("",String::contact);

在這里插入圖片描述

收集

collect----將流轉換為其他形式，接收一個Collector介面的實作，用于給Stream中元素做匯總的方法

在這里插入圖片描述
演示:

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("aaa",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("bbb",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("ccc",21,4000, People.STATUS.BUSY),
        new People("ddd",18,3500, People.STATUS.BUSY)
);

    @Test
    void test()
    {
        //結果收集到map中
        Map<String, String> collect = peopleList.stream().map(People::getName)
        //指定key和value,這里的key是name字串轉大寫，value就是name字串本身不變
                .collect(Collectors.toMap(x -> x.toUpperCase(), y -> y));
        System.out.println(collect);
        System.out.println("==============================");
        //結果收集到List中
        List<String> stringList = peopleList.stream().map(People::getName).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(stringList);
        System.out.println("==============================");
        //結果收集到HashSet中
        HashSet<String> collect1 = peopleList.stream().
                map(People::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        System.out.println(collect1);
    }
}

在這里插入圖片描述

collect的其他一些用法

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("aaa",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("bbb",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("ccc",21,4000, People.STATUS.BUSY),
        new People("ddd",18,3500, People.STATUS.BUSY)
);

    @Test
    void test()
    {
        //計算當前流中元素的總數
        Long sum = peopleList.stream().collect(Collectors.counting());
        System.out.println("當前流中元素的總數:"+sum);
        //計算工資平均值
        Double MoneyAvg = peopleList.stream().collect(Collectors.averagingInt(People::getMoney));
        System.out.println("工資平均值:"+MoneyAvg);
        //計算年齡的所有資訊
        IntSummaryStatistics age = peopleList.stream().collect(Collectors.summarizingInt(People::getAge));
        System.out.println("年齡所有相關的資訊:"+age);
        //計算年齡的總和
        Integer ageSUm = peopleList.stream().collect(Collectors.summingInt(People::getAge));
        System.out.println(ageSUm);
        //計算工資最大值
        Optional<Integer> moneyMax = peopleList.stream().map(People::getMoney).collect(Collectors.maxBy((x,y)->Integer.compare(x,y)));
        System.out.println("最高工資:"+moneyMax.get());
        //計算最低工資
        Optional<Integer> moneyMin = peopleList.stream().map(People::getMoney).collect(Collectors.minBy(Integer::compare));
        System.out.println("最低工資:"+moneyMin.get());
    }
}

在這里插入圖片描述

collect里面的分組

單級分組:

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("aaa",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("bbb",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("ccc",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("ddd",18,3500, People.STATUS.BUSY)
      );

    @Test
    void test()
    {
    //單級分組
        Map<People.STATUS, List<People>> collect = peopleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(People::getStatus));
        System.out.println(collect);
    }
}

在這里插入圖片描述
多級分組:

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("aaa",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("bbb",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("ccc",21,10000, People.STATUS.FREE),
        new People("ddd",18,12000, People.STATUS.BUSY)
      );

    @Test
    void test()
    {
//先按照狀態分組，再按照money分組
        Map<People.STATUS, Map<String, List<People>>> collect = peopleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(People::getStatus, Collectors.groupingBy(
                x -> {
                    if (x.getMoney() >= 10000)
                        return "有錢人";
                    else
                        return "窮人";
                }
        )));
        System.out.println(collect);
    }
}

在這里插入圖片描述

collect里面的磁區

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("aaa",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("bbb",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("ccc",21,10000, People.STATUS.FREE),
        new People("ddd",18,12000, People.STATUS.BUSY)
      );

    @Test
    void test()
    {
     //按照true or false進行磁區
        Map<Boolean, List<People>> ret = peopleList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getMoney() >= 10000));
        System.out.println(ret);
    }
}

在這里插入圖片描述

collect里面獲取某個屬性相關的詳細資訊(平均值，最大值…)

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("aaa",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("bbb",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("ccc",21,10000, People.STATUS.FREE),
        new People("ddd",18,12000, People.STATUS.BUSY)
      );

    @Test
    void test()
    {
        IntSummaryStatistics collect = peopleList.stream().collect(Collectors.summarizingInt(People::getMoney));
        System.out.println(collect);
        System.out.println(collect.getMax());
        System.out.println(collect.getCount());
    }
}

在這里插入圖片描述

collect里面的join，完成字串連接作業

public class TestMain
{
    List<People> peopleList= Arrays.asList(
        new People("aaa",18,3000, People.STATUS.BUSY),
        new People("bbb",21,4000, People.STATUS.FREE),
        new People("ccc",21,10000, People.STATUS.FREE),
        new People("ddd",18,12000, People.STATUS.BUSY)
      );

    @Test
    void test()
    {
        //第一個引數是連接字串時分割的符合，后面兩個引數依次是前綴和后綴
        String ret = peopleList.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining(",", "==", "=="));
        System.out.println(ret);
    }
}

在這里插入圖片描述

并行流與串行流

一、什么是并行流

并行流 : 就是把一個內容分成多個資料塊，并用不同的執行緒分 別處理每個資料塊的流，

Java 8 中將并行進行了優化，我們可以很容易的對資料進行并 行操作，Stream API 可以宣告性地通過 parallel() 與 sequential() 在并行流與順序流之間進行切換，

二、了解 Fork/Join框架

Fork/Join 框架 : 就是在必要的情況下，將一個大任務，進行拆分(fork)成若干個 小任務(拆到不可再拆時)，再將一個個的小任務運算的結果進行 join 匯總.

在這里插入圖片描述

三、Fork/Join 框架與傳統執行緒池的區別

采用 “作業竊取”模式(work-stealing)： 當執行新的任務時它可以將其拆分分成更小的任務執行，并將小任務加到線 程佇列中，然后再從一個隨機執行緒的佇列中偷一個并把它放在自己的佇列中，

相對于一般的執行緒池實作，fork/join框架的優勢體現在對其中包含的任務的 處理方式上.在一般的執行緒池中，如果一個執行緒正在執行的任務由于某些原因 無法繼續運行,那么該執行緒會處于等待狀態，而在fork/join框架實作中，如果 某個子問題由于等待另外一個子問題的完成而無法繼續運行.那么處理該子 問題的執行緒會主動尋找其他尚未運行的子問題來執行，這種方式減少了執行緒 的等待時間， 高了性能，

四、 案例

創建一個ForkJoinCalculate計算類：

public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {

   private long start;
   private long end;

   private static final long THRESHOLD = 1000000;

   public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
       this.start = start;
       this.end = end;
   }


   @Override
   protected Long compute() {
       long length = end - start;

       if (length <= THRESHOLD) {
           long sum = 0;

           for (long i = start; i <= end; i++) {
               sum += i;
           }
           return sum;
       }else {
           long middle = (start + end) / 2;
           ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);
           left.fork();

           ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle + 1, end);
           right.fork();

           return left.join() + right.join();
       }
   }
}

測驗方法：

private static final long END_VALUE = 10000000000L;

// fork join
@Test
public void test1(){
   Instant start = Instant.now();

   ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
   ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinCalculate(0, END_VALUE);

   Long sum = pool.invoke(task);
   System.out.println(sum);

   Instant end = Instant.now();
   System.out.println("耗時：" + Duration.between(start, end).toMillis());
}

執行結果：

-5340232216128654848
耗時：2325

使用普通for 回圈：

@Test
public void test2(){
    Instant start = Instant.now();

    long sum = 0L;

    for (long i = 0; i <= END_VALUE; i ++){
        sum += i;
    }

    System.out.println(sum);

    Instant end = Instant.now();

    System.out.println("耗時：" + Duration.between(start, end).toMillis());
}

執行結果：

-5340232216128654848
耗時：3571

java8中 Fork/Join計算

//java8 的并行流測驗
@Test
public  void test3(){
    Instant start = Instant.now();

    LongStream.rangeClosed(0, END_VALUE)
            .parallel()
            .reduce(0, Long::sum);

    Instant end = Instant.now();

    System.out.println("耗時為：" + Duration.between(start, end).toMillis());
}

執行結果：

耗時為：1690

檢查本機的可用處理器數：

 // 可用處理器
 @Test
 public  void test4(){
     int num = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
     System.out.println(num);
 }

執行結果：

8

Optional類

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Java 8 Optional的正確姿勢

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標籤：java

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