Java 8中的Stream API

Java 8引入了一种全新的数据处理方式：Stream。Stream API提供了一种功能强大、高效、可复合、并行处理集合数据的方式。使用Stream API，我们可以轻松地对集合进行筛选、排序、过滤、映射等操作。在本教程中，我们将深入介绍Stream API的原理、应用和示例代码。

什么是Stream

Stream是Java 8中的一个新概念，它可以看作是一种数据流，它本身并不存储数据，而是在对数据源进行处理时生成一连串的元素组成的流。这些元素可以是基本类型、对象、集合等。

Stream API主要包含以下两个接口：

  • Stream：表示一个元素序列，可以是基本类型、对象或者集合等。
  • IntStream、LongStream、DoubleStream：表示元素为基本类型int、long、double的序列。

Stream API提供了一种类似于SQL语句的查询机制，包括：过滤、映射、聚合等操作。

Stream API的核心思想是把集合中的数据转换为流，在流中对数据进行操作，然后再把流转换为集合。这个过程中，不需要对集合中的数据进行手动操作，而是通过Stream API提供的方法来完成。

一、Stream的基本操作

Stream API中的基本操作可以分为以下三类：

中间操作

中间操作可以对Stream进行转换、筛选、排序等操作，返回一个新的Stream对象。

中间操作可以分为以下几种：

  1. filter()：根据条件过滤元素。
  2. map()：对元素进行映射。
  3. flatMap()：将多个流合并成一个流。
  4. distinct()：去除重复元素。
  5. sorted()：对元素进行排序。
  6. peek()：对每个元素执行一个操作，但是不会修改流中的元素。
  7. limit()：限制元素数量。
  8. skip()：跳过指定数量的元素。
  9. parallel()：将流转换为并行流，提高处理效率。

中止操作

中止操作是最终操作，它会生成一个结果或副作用。在执行中止操作后，Stream将无法再使用。

中止操作可以分为以下几种：

  1. forEach()：对每个元素执行指定的操作。
  2. toArray()：将元素转换为数组。
  3. reduce()：对元素进行归约。
  4. collect()：将元素收集到集合中。
  5. count()：计算元素数量。
  6. anyMatch()：判断是否有元素匹配给定的条件。
  7. allMatch()：判断是否所有元素都匹配给定的条件。
  8. noneMatch()：判断是否没有元素匹配给定的条件。
  9. findFirst()：返回第一个元素。
  10. findAny()：返回任意一个元素。

短路操作

短路操作是一种特殊的中止操作，当满足某些条件时，它们可以提前停止操作，不必遍历所有的元素。

短路操作可以分为以下几种：

  1. anyMatch()：判断是否有元素匹配给定的条件。
  2. allMatch()：判断是否所有元素都匹配给定的条件。
  3. noneMatch()：判断是否没有元素匹配给定的条件。
  4. findFirst()：返回第一个元素。
  5. findAny()：返回任意一个元素。

二、Stream的使用示例

下面通过一些示例来演示Stream的使用。

过滤元素

假设有一个字符串列表，我们需要过滤掉所有长度小于3的字符串，并打印出剩下的字符串。可以使用filter()方法来过滤元素，代码如下：

List<String> list = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
list.stream().filter(s -> s.length() >= 3).forEach(System.out::println);

输出结果为：

java
python
scala
c++

映射元素

假设有一个字符串列表，我们需要把每个字符串转换为大写并打印出来。可以使用map()方法来映射元素，代码如下：

List<String> list = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
list.stream().map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);

输出结果为：

JAVA
PYTHON
SCALA
C++
C#

归约操作

假设有一个整数列表，我们需要计算它们的总和。可以使用reduce()方法来进行归约操作，代码如下：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum);

输出结果为：

15

统计元素

假设有一个整数列表，我们需要统计其中偶数的个数。可以使用filter()方法和count()方法来统计元素，代码如下：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
long count = list.stream().filter(i -> i % 2 == 0).count();
System.out.println(count);

输出结果为：

2

并行处理

Stream API还支持并行处理。在处理大量数据时，可以使用并行流来提高处理效率。下面是一个计算1到100的所有数字之和的例子，可以分别使用串行流和并行流来计算：

// 串行流
long sum1 = IntStream.rangeClosed(1, 100).reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum1);// 并行流
long sum2 = IntStream.rangeClosed(1, 100).parallel().reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum2);

输出结果为：

5050
5050

可以看到，使用并行流处理的时间更短。

Stream中的延迟执行

Stream API中的操作可以分为两种：中间操作和终端操作。中间操作返回的仍然是Stream对象，可以继续进行操作，而终端操作则返回一个非Stream类型的对象。

Stream中的操作是延迟执行的，也就是说，只有在执行终端操作时才会进行实际的计算。这种设计可以优化Stream的性能，例如可以避免对不必要的元素进行操作，或者可以合并多个操作以提高效率。

下面是一个示例，假设有一个字符串列表，我们需要将其中长度大于3的字符串转换为大写并打印出来。可以使用以下代码：

List<String> list = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
list.stream().filter(s -> s.length() > 3).map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);

输出结果为：

JAVA
PYTHON
SCALA

可以看到，只有满足filter()的条件才会执行map()操作，这种延迟执行的设计可以提高程序的性能。

三、Stream中的并行处理

Stream API提供了并行处理的支持，可以将一个流分成多个子流进行并行处理，从而提高处理效率。使用并行流处理数据时，需要注意以下几点：

  1. 并行流适合处理大量的数据。
  2. 处理有序数据时，会影响处理的效率。
  3. 处理数据时，需要确保没有竞争条件。

下面是一个示例，假设有一个整数列表，我们需要统计其中偶数的个数。可以使用以下代码：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
long count = list.parallelStream().filter(i -> i % 2 == 0).count();
System.out.println(count);

输出结果为：

5

可以看到，并行处理的效率比串行处理的效率更高。

四、总结

本文对Java 8中的Stream进行了介绍，包括Stream的概念、Stream的操作和Stream的特点。Stream是一种函数式编程的概念，可以方便地处理集合中的元素，并提供了多种操作方式。使用Stream API可以简化代码的编写，并提高程序的性能。

在使用Stream时，需要注意Stream的操作是延迟执行的，只有在执行终端操作时才会进行实际的计算。此外，Stream API还提供了并行处理的支持，可以将一个流分成多个子流进行并行处理，从而提高处理效率。在使用并行处理时，需要注意处理有序数据时，会影响处理的效率，并且需要确保没有竞争条件。

最后，我们再次强调Stream API的优点：Stream API可以简化代码的编写，并提高程序的性能。使用Stream API可以减少代码量，并提高代码的可读性。使用Stream API可以方便地对集合中的元素进行操作，并且可以提供多种操作方式。使用Stream API可以使用Lambda表达式来定义数据的处理方式，从而提高程序的可维护性。

示例代码

为了更好地理解Stream API的使用，本文提供了以下示例代码：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;public class StreamDemo {public static void main(String[] args) {// 集合转换为Stream对象List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);list.stream().forEach(System.out::println);// 数组转换为Stream对象int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};Arrays.stream(arr).forEach(System.out::println);// 创建一个无限流Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(10).forEach(System.out::println);// 使用map操作转换Stream中的元素List<String> strList = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");strList.stream().map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);// 使用filter操作过滤Stream中的元素List<Integer> numList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);numList.stream().filter(n -> n % 2 == 0).forEach(System.out::println);// 使用reduce操作对Stream中的元素进行归约int sum = numList.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);System.out.println(sum);// 使用并行流处理数据int sum2 = numList.parallelStream().reduce(0, (a, b) -> a + b);System.out.println(sum2);}}

参考文献

  1. Java 8 Stream API Documentation: ​​https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html​​

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