这篇文章主要为大家展示了“Java中Stream流的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Java中Stream流的示例分析”这篇文章吧。
Lambda表达式,基于Lambda所带来的函数式编程,又引入了一个全新的Stream概念,用于解决集合类库既有的鼻端。
将list集合中姓张的元素过滤到一个新的集合中
然后将过滤出来的姓张的元素中,再过滤出来长度为3的元素,存储到一个新的集合中
// 已知的知识来解决需求 List<String> list1 = new ArrayList<>(); list1.add("张老三"); list1.add("张小三"); list1.add("李四"); list1.add("赵五"); list1.add("张六"); list1.add("王八"); ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>(); // 1.将list集合中姓张的元素过滤到一个新的集合中 for(String name : list1){ if(name.startsWith("张")){ list2.add(name); } } ArrayList list3 = new ArrayList(); for (String name : list2) { if (name.length() == 3){ list3.add(name); } } System.out.println(list3);
输出结果:
[张颜宇, 张三丰]
list1.stream().filter((String name)->name.startsWith("张")).filter((String name)->name.length()==3).forEach((String name)->{ System.out.println("符合条件的姓名:" + name); });
( 看不懂没关系,下面会讲到该方法,这里只是用来引入的)
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate); -----> 参数:public interface Predicate<T> (函数式接口) ----> 抽象方法:boolean test(T t); -----> 参数:public interface Consumer<T> (函数式接口) ----> 抽象方法:boolean test(T t);
整体代码看来:流式思想 类似于 工厂车间的“流水线”
( 看不懂没关系,下面会讲到该方法,这里只是用来引入的)
根据集合来获取:
根据Collection获取流:
Collection接口中有一个stream()方法,可以获取流
default Stream<E> stream()
1.根据List获取流
2.根据Set获取流
3.根据Map获取流
3.1根据Map集合的键来获取流
3.2根据Map集合的值获取流
3.3根据Map集合的键值对对象获取流
4.根据数组获取流
代码演示:
1.根据List集合获取流
// 创建List集合 List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张老三"); list.add("张小三"); list.add("李四"); list.add("赵五"); list.add("张六"); list.add("王八"); Stream<String> stream1 = list.stream();
2.根据Set集合获取流
// 创建List集合 Set<String> set = new HashSet<>(); list.add("张老三"); list.add("张小三"); list.add("李四"); list.add("赵五"); list.add("张六"); list.add("王八"); Stream<String> stream2 = set.stream();
3.根据Map集合获取流
// 创建Map集合 Map<Integer,String> map = new HashMap<>(); map.put(1,"张老三"); map.put(2,"张小三"); map.put(3,"李四"); map.put(4,"赵五"); map.put(5,"张六"); map.put(6,"王八"); // 3.1根据Map集合的键获取流 Set<Integer> map1 = map.keySet(); Stream<Integer> stream3 = map1.stream(); // 3.2根据Map集合的值获取流 Collection<String> map2 = map.values(); Stream<String> stream4 = map2.stream(); // 3.3根据Map集合的键值对对象获取瑞 Set<Map.Entry<Integer, String>> map3 = map.entrySet(); Stream<Map.Entry<Integer, String>> stream5 = map3.stream();
4.根据数组获取流
// 根据数组获取流 String[] arr = {"张颜宇","张三","李四","赵五","刘六","王七"}; Stream<String> stream6 = Stream.of(arr);
Stream流的常用方法:
终结方法:返回值类型不再是Stream接口本身类型的方法,例如:forEach方法和count方法
非终结方法/延迟方法:返回值类型仍然是Stream接口自身类型的方法,除了终结方法都是延迟方法。例如:filter,limit,skip,map,conat
方法名称方法作用方法种类是否支持链式调用count统计个数终结方法否forEach逐一处理终结方法否filter过滤函数拼接是limit取用前几个函数拼接是skip跳过前几个函数拼接是map映射函数拼接是concat组合函数拼接是
long count (); 统计流中的元素,返回long类型数据
List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张老三"); list.add("张小三"); list.add("李四"); list.add("赵五"); list.add("张六"); list.add("王八"); long count = list.stream().count(); System.out.println("集合中的元素个数是:" + count);
输出结果:
集合中的元素个数是:6
Stream<T> filter(Predicate<? super ?> predicate); 过滤出满足条件的元素
参数Predicate:函数式接口,抽象方法:boolean test (T t)
Predicate接口:是一个判断接口
// 获取stream流 Stream<String> stream = Stream.of("张老三", "张小三", "李四", "赵五", "刘六", "王七"); // 需求:过去出姓张的元素 stream.filter((String name)->{ return name.startsWith("张"); }).forEach((String name)->{ System.out.println("流中的元素" + name); });
(上面引入Stream流时,就用到了这个方法)
void forEach(Consumer<? super T> action):逐一处理流中的元素
参数 Consumer<? super T> action:函数式接口,只有一个抽象方法:void accept(T t);
注意:
1.此方法并不保证元素的逐一消费动作在流中是有序进行的(元素可能丢失)
2.Consumer是一个消费接口(可以获取流中的元素进行遍历操作,输出出去),可以使用Lambda表达式
List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张老三"); list.add("张小三"); list.add("李四"); list.add("赵五"); list.add("张六"); list.add("王八"); // 函数模型:获取流 --> 注意消费流中的元素 list.stream().forEach((String name)->{ System.out.println(name); });
输出结果:
张老三
张小三
李四
赵五
张六
王八
Stream<T> limit(long maxSize); 取用前几个元素
注意:
参数是一个long 类型,如果流的长度大于参数,则进行截取;否则不进行操作
// 获取流的长度 Stream<String> stream1 = Stream.of("张老三", "张小三", "李四", "赵五", "刘六", "王七"); // 需求:保留前三个元素 stream1.limit(3).forEach((String name)->{ System.out.println("流中的前三个元素是:" + name); });
输出结果:
流中的前三个元素是:张老三
流中的前三个元素是:张小三
流中的前三个元素是:李四
<r> Stream <R> map(Function<? super T,? exception R> mapper;
参数Function<T,R>:函数式接口,抽象方法:R apply(T t);
Function<T,R>:其实就是一个类型转换接口(T和R的类型可以一致,也可以不一致)
// 获取Stream流 Stream<String> stream1 = Stream.of("11","22","33","44","55"); // 需求:把stream1流中的元素转换为int类型 stream1.map((String s)->{ return Integer.parseInt(s); // 将String类型的s进行转换为Integer类型的元素,并返回 }).forEach((Integer i)->{ System.out.println(i); // 将转换后的int类型的元素逐一输出 });
输出结果:
11
22
33
44
55
Stream<T> skip(long n); 跳过前几个元素
注意:
如果流的当前长度大于n,则跳过前n个,否则将会得到一个长度为0的空流
// 获取stream流 Stream<String> stream = Stream.of("张老三", "张小三", "李四", "赵五", "刘六", "王七"); stream.skip(3).forEach((String name)->{ System.out.println("跳过前三个,打印剩下的" + name); });
输出结果:
跳过前三个,打印剩下的赵五
跳过前三个,打印剩下的刘六
跳过前三个,打印剩下的王七
public static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b)
--> 合并两个流
Stream<String> stream1 = Stream.of("11","22","33","44","55"); Stream<String> stream2 = Stream.of("张颜宇", "张三", "李四", "赵五", "刘六", "王七"); // 需求:合并两个流 Stream<String> stream = Stream.concat(stream1,stream2); stream.forEach((String name)->{ System.out.print(name); });
输出结果:
1122334455张颜宇张三李四赵五刘六王七
Stream流中提供了一个方法,可以把流中的数据收集到单例集合中
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector); 把流中的数据手机到单列集合中
返回值类型是R。R指定为什么类型,就是手机到什么类型的集合
参数Collector<? super T, A, R>中的R类型,决定把流中的元素收集到哪个集合中
参数Collector如何得到 ?,可以使用 java.util.stream.Collectors工具类中的静态方法:
- public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList():转换为List集合
- public static <T> Collector<T, ?, Set<T>> toSet() :转换为Set集合
List<String> list2 = new ArrayList<>(); list2.add("张老三"); list2.add("张小三"); list2.add("李四"); list2.add("赵五"); list2.add("张六"); list2.add("王八"); // 需求:过滤出姓张的并且长度为3的元素 Stream<String> stream = list2.stream().filter((String name) -> { return name.startsWith("张"); }).filter((String name) -> { return name.length() == 3; }); // stream 收集到单列集合中 List<String> list = stream.collect(Collectors.toList()); System.out.println(list); // stream 手机到单列集合中 Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet()); System.out.println(set);
以上是“Java中Stream流的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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