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          Java8 Stream:2萬(wàn)字20個(gè)實(shí)例,玩轉(zhuǎn)集合的篩選、歸約、分組、聚合

          共 13408字,需瀏覽 27分鐘

           ·

          2021-12-15 23:53

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          5、自從用完Gradle后,有點(diǎn)嫌棄Maven了!速度賊快!

          來(lái)源:

          https://blog.csdn.net/mu_wind/article/details/109516995

          Java8中的stream,可大幅提升咱們的開(kāi)發(fā)效率,帶大家看下stream到底有哪些常見(jiàn)的用法,一起來(lái)過(guò)一遍。
          先貼上幾個(gè)案例,水平高超的同學(xué)可以挑戰(zhàn)一下:
          1. 從員工集合中篩選出 salary 大于 8000 的員工,并放置到新的集合里。
          2. 統(tǒng)計(jì)員工的最高薪資、平均薪資、薪資之和。
          3. 將員工按薪資從高到低排序,同樣薪資者年齡小者在前。
          4. 將員工按性別分類,將員工按性別和地區(qū)分類,將員工按薪資是否高于 8000 分為兩部分。
          用傳統(tǒng)的迭代處理也不是很難,但代碼就顯得冗余了,跟 Stream 相比高下立判。

          1. Stream 概述

          Java 8 是一個(gè)非常成功的版本,這個(gè)版本新增的Stream,配合同版本出現(xiàn)的 Lambda ,給我們操作集合(Collection)提供了極大的便利。
          那么什么是Stream?
          Stream將要處理的元素集合看作一種流,在流的過(guò)程中,借助Stream API對(duì)流中的元素進(jìn)行操作,比如:篩選、排序、聚合等。
          Stream可以由數(shù)組或集合創(chuàng)建,對(duì)流的操作分為兩種:
          1. 中間操作,每次返回一個(gè)新的流,可以有多個(gè)。
          2. 終端操作,每個(gè)流只能進(jìn)行一次終端操作,終端操作結(jié)束后流無(wú)法再次使用。終端操作會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的集合或值。
          另外,Stream有幾個(gè)特性:
          1. stream 不存儲(chǔ)數(shù)據(jù),而是按照特定的規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,一般會(huì)輸出結(jié)果。
          2. stream 不會(huì)改變數(shù)據(jù)源,通常情況下會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的集合或一個(gè)值。
          3. stream 具有延遲執(zhí)行特性,只有調(diào)用終端操作時(shí),中間操作才會(huì)執(zhí)行。

          2. Stream 的創(chuàng)建

          Stream可以通過(guò)集合數(shù)組創(chuàng)建。
          1、通過(guò) java.util.Collection.stream() 方法用集合創(chuàng)建流
          List?list?=?Arrays.asList("a",?"b",?"c");
          //?創(chuàng)建一個(gè)順序流
          Stream?stream?=?list.stream();
          //?創(chuàng)建一個(gè)并行流
          Stream?parallelStream?=?list.parallelStream();
          2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用數(shù)組創(chuàng)建流
          int[]?array={1,3,5,6,8};
          IntStream?stream?=?Arrays.stream(array);
          3、使用Stream的靜態(tài)方法:of()、iterate()、generate()
          Stream?stream?=?Stream.of(1,?2,?3,?4,?5,?6);

          Stream?stream2?=?Stream.iterate(0,?(x)?->?x?+?3).limit(4);
          stream2.forEach(System.out::println);

          Stream?stream3?=?Stream.generate(Math::random).limit(3);
          stream3.forEach(System.out::println);
          輸出結(jié)果:
          0 3 6 90.67961569092719940.19143142088542830.8116932592396652
          streamparallelStream的簡(jiǎn)單區(qū)分: stream是順序流,由主線程按順序?qū)α鲌?zhí)行操作,而parallelStream是并行流,內(nèi)部以多線程并行執(zhí)行的方式對(duì)流進(jìn)行操作,但前提是流中的數(shù)據(jù)處理沒(méi)有順序要求。例如篩選集合中的奇數(shù),兩者的處理不同之處:
          如果流中的數(shù)據(jù)量足夠大,并行流可以加快處速度。
          除了直接創(chuàng)建并行流,還可以通過(guò)parallel()把順序流轉(zhuǎn)換成并行流:
          Optional?findFirst?=?list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

          3. Stream 的使用

          在使用 stream 之前,先理解一個(gè)概念:Optional 。
          Optional類是一個(gè)可以為null的容器對(duì)象。如果值存在則isPresent()方法會(huì)返回true,調(diào)用get()方法會(huì)返回該對(duì)象。更詳細(xì)說(shuō)明請(qǐng)見(jiàn):Java 8 Optional 類詳解(http://itsoku.com/article/200)
          接下來(lái),大批代碼向你襲來(lái)!我將用 20 個(gè)案例將 Stream 的使用整得明明白白,只要跟著敲一遍代碼,就能很好地掌握。

          3.1. 案例使用的員工類

          這是后面案例中使用的員工類:
          List?personList?=?new?ArrayList();
          personList.add(new?Person("Tom",?8900,?"male",?"New?York"));
          personList.add(new?Person("Jack",?7000,?"male",?"Washington"));
          personList.add(new?Person("Lily",?7800,?"female",?"Washington"));
          personList.add(new?Person("Anni",?8200,?"female",?"New?York"));
          personList.add(new?Person("Owen",?9500,?"male",?"New?York"));
          personList.add(new?Person("Alisa",?7900,?"female",?"New?York"));

          class?Person?{
          ????private?String?name;??//?姓名
          ????private?int?salary;?//?薪資
          ????private?int?age;?//?年齡
          ????private?String?sex;?//性別
          ????private?String?area;??//?地區(qū)

          ????//?構(gòu)造方法
          ????public?Person(String?name,?int?salary,?int?age,String?sex,String?area)?{
          ????????this.name?=?name;
          ????????this.salary?=?salary;
          ????????this.age?=?age;
          ????????this.sex?=?sex;
          ????????this.area?=?area;
          ????}
          ????//?省略了get和set,請(qǐng)自行添加
          }

          3.2. 遍歷/匹配(foreach/find/match)

          Stream也是支持類似集合的遍歷和匹配元素的,只是Stream中的元素是以Optional類型存在的。Stream的遍歷、匹配非常簡(jiǎn)單。
          //?import已省略,請(qǐng)自行添加,后面代碼亦是
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?list?=?Arrays.asList(7,?6,?9,?3,?8,?2,?1);

          ????????//?遍歷輸出符合條件的元素
          ????????list.stream().filter(x?->?x?>?6).forEach(System.out::println);
          ????????//?匹配第一個(gè)
          ????????Optional?findFirst?=?list.stream().filter(x?->?x?>?6).findFirst();
          ????????//?匹配任意(適用于并行流)
          ????????Optional?findAny?=?list.parallelStream().filter(x?->?x?>?6).findAny();
          ????????//?是否包含符合特定條件的元素
          ????????boolean?anyMatch?=?list.stream().anyMatch(x?->?x?>?6);
          ????????System.out.println("匹配第一個(gè)值:"?+?findFirst.get());
          ????????System.out.println("匹配任意一個(gè)值:"?+?findAny.get());
          ????????System.out.println("是否存在大于6的值:"?+?anyMatch);
          ????}
          }

          3.3. 篩選(filter)

          篩選,是按照一定的規(guī)則校驗(yàn)流中的元素,將符合條件的元素提取到新的流中的操作。
          案例一:篩選出Integer集合中大于 7 的元素,并打印出來(lái)
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?list?=?Arrays.asList(6,?7,?3,?8,?1,?2,?9);
          ????????Stream?stream?=?list.stream();
          ????????stream.filter(x?->?x?>?7).forEach(System.out::println);
          ????}
          }
          預(yù)期結(jié)果:
          8 9
          案例二:篩選員工中工資高于 8000 的人,并形成新的集合。 形成新集合依賴collect(收集),后文有詳細(xì)介紹。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?personList?=?new?ArrayList();
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?23,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?7000,?25,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?7800,?21,?"female",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Anni",?8200,?24,?"female",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Owen",?9500,?25,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Alisa",?7900,?26,?"female",?"New?York"));

          ????????List?fiterList?=?personList.stream().filter(x?->?x.getSalary()?>?8000).map(Person::getName)
          ????????????.collect(Collectors.toList());
          ????????System.out.print("高于8000的員工姓名:"?+?fiterList);
          ????}
          }
          運(yùn)行結(jié)果:
          高于 8000 的員工姓名:[Tom, Anni, Owen]

          3.4. 聚合(max/min/count)

          max、min、count這些字眼你一定不陌生,沒(méi)錯(cuò),在 mysql 中我們常用它們進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。Java stream 中也引入了這些概念和用法,極大地方便了我們對(duì)集合、數(shù)組的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作。
          案例一:獲取String集合中最長(zhǎng)的元素。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?list?=?Arrays.asList("adnm",?"admmt",?"pot",?"xbangd",?"weoujgsd");

          ????????Optional?max?=?list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
          ????????System.out.println("最長(zhǎng)的字符串:"?+?max.get());
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          最長(zhǎng)的字符串:weoujgsd
          案例二:獲取Integer集合中的最大值。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?list?=?Arrays.asList(7,?6,?9,?4,?11,?6);

          ????????//?自然排序
          ????????Optional?max?=?list.stream().max(Integer::compareTo);
          ????????//?自定義排序
          ????????Optional?max2?=?list.stream().max(new?Comparator()?{
          ????????????@Override
          ????????????public?int?compare(Integer?o1,?Integer?o2)?{
          ????????????????return?o1.compareTo(o2);
          ????????????}
          ????????});
          ????????System.out.println("自然排序的最大值:"?+?max.get());
          ????????System.out.println("自定義排序的最大值:"?+?max2.get());
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          自然排序的最大值:11
          自定義排序的最大值:11
          案例三:獲取員工工資最高的人。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?personList?=?new?ArrayList();
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?23,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?7000,?25,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?7800,?21,?"female",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Anni",?8200,?24,?"female",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Owen",?9500,?25,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Alisa",?7900,?26,?"female",?"New?York"));

          ????????Optional?max?=?personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
          ????????System.out.println("員工工資最大值:"?+?max.get().getSalary());
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          員工工資最大值:9500
          案例四:計(jì)算Integer集合中大于 6 的元素的個(gè)數(shù)。
          import?java.util.Arrays;
          import?java.util.List;

          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?list?=?Arrays.asList(7,?6,?4,?8,?2,?11,?9);

          ????????long?count?=?list.stream().filter(x?->?x?>?6).count();
          ????????System.out.println("list中大于6的元素個(gè)數(shù):"?+?count);
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          list 中大于 6 的元素個(gè)數(shù):4

          3.5. 映射(map/flatMap)

          映射,可以將一個(gè)流的元素按照一定的映射規(guī)則映射到另一個(gè)流中。分為mapflatMap
          • map:接收一個(gè)函數(shù)作為參數(shù),該函數(shù)會(huì)被應(yīng)用到每個(gè)元素上,并將其映射成一個(gè)新的元素。
          • flatMap:接收一個(gè)函數(shù)作為參數(shù),將流中的每個(gè)值都換成另一個(gè)流,然后把所有流連接成一個(gè)流。
          案例一:英文字符串?dāng)?shù)組的元素全部改為大寫(xiě)。整數(shù)數(shù)組每個(gè)元素+3。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????String[]?strArr?=?{?"abcd",?"bcdd",?"defde",?"fTr"?};
          ????????List?strList?=?Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

          ????????List?intList?=?Arrays.asList(1,?3,?5,?7,?9,?11);
          ????????List?intListNew?=?intList.stream().map(x?->?x?+?3).collect(Collectors.toList());

          ????????System.out.println("每個(gè)元素大寫(xiě):"?+?strList);
          ????????System.out.println("每個(gè)元素+3:"?+?intListNew);
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          每個(gè)元素大寫(xiě):[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]?
          每個(gè)元素+3:[4, 6, 8, 10, 12, 14]
          案例二:將員工的薪資全部增加 1000。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?personList?=?new?ArrayList();
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?23,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?7000,?25,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?7800,?21,?"female",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Anni",?8200,?24,?"female",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Owen",?9500,?25,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Alisa",?7900,?26,?"female",?"New?York"));

          ????????//?不改變?cè)瓉?lái)員工集合的方式
          ????????List?personListNew?=?personList.stream().map(person?->?{
          ????????????Person?personNew?=?new?Person(person.getName(),?0,?0,?null,?null);
          ????????????personNew.setSalary(person.getSalary()?+?10000);
          ????????????return?personNew;
          ????????}).collect(Collectors.toList());
          ????????System.out.println("一次改動(dòng)前:"?+?personList.get(0).getName()?+?"-->"?+?personList.get(0).getSalary());
          ????????System.out.println("一次改動(dòng)后:"?+?personListNew.get(0).getName()?+?"-->"?+?personListNew.get(0).getSalary());

          ????????//?改變?cè)瓉?lái)員工集合的方式
          ????????List?personListNew2?=?personList.stream().map(person?->?{
          ????????????person.setSalary(person.getSalary()?+?10000);
          ????????????return?person;
          ????????}).collect(Collectors.toList());
          ????????System.out.println("二次改動(dòng)前:"?+?personList.get(0).getName()?+?"-->"?+?personListNew.get(0).getSalary());
          ????????System.out.println("二次改動(dòng)后:"?+?personListNew2.get(0).getName()?+?"-->"?+?personListNew.get(0).getSalary());
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          一次改動(dòng)前:Tom–>8900?
          一次改動(dòng)后:Tom–>18900?
          二次改動(dòng)前:Tom–>18900?
          二次改動(dòng)后:Tom–>18900
          案例三:將兩個(gè)字符數(shù)組合并成一個(gè)新的字符數(shù)組。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?list?=?Arrays.asList("m,k,l,a",?"1,3,5,7");
          ????????List?listNew?=?list.stream().flatMap(s?->?{
          ????????????//?將每個(gè)元素轉(zhuǎn)換成一個(gè)stream
          ????????????String[]?split?=?s.split(",");
          ????????????Stream?s2?=?Arrays.stream(split);
          ????????????return?s2;
          ????????}).collect(Collectors.toList());

          ????????System.out.println("處理前的集合:"?+?list);
          ????????System.out.println("處理后的集合:"?+?listNew);
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          處理前的集合:[m-k-l-a, 1-3-5]?
          處理后的集合:[m, k, l, a, 1, 3, 5]

          3.6. 歸約(reduce)

          歸約,也稱縮減,顧名思義,是把一個(gè)流縮減成一個(gè)值,能實(shí)現(xiàn)對(duì)集合求和、求乘積和求最值操作。
          案例一:求Integer集合的元素之和、乘積和最大值。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?list?=?Arrays.asList(1,?3,?2,?8,?11,?4);
          ????????//?求和方式1
          ????????Optional?sum?=?list.stream().reduce((x,?y)?->?x?+?y);
          ????????//?求和方式2
          ????????Optional?sum2?=?list.stream().reduce(Integer::sum);
          ????????//?求和方式3
          ????????Integer?sum3?=?list.stream().reduce(0,?Integer::sum);

          ????????//?求乘積
          ????????Optional?product?=?list.stream().reduce((x,?y)?->?x?*?y);

          ????????//?求最大值方式1
          ????????Optional?max?=?list.stream().reduce((x,?y)?->?x?>?y???x?:?y);
          ????????//?求最大值寫(xiě)法2
          ????????Integer?max2?=?list.stream().reduce(1,?Integer::max);

          ????????System.out.println("list求和:"?+?sum.get()?+?","?+?sum2.get()?+?","?+?sum3);
          ????????System.out.println("list求積:"?+?product.get());
          ????????System.out.println("list求和:"?+?max.get()?+?","?+?max2);
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          list 求和:29,29,29
          list?求積:2112list
          求和:11,11
          案例二:求所有員工的工資之和和最高工資。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?personList?=?new?ArrayList();
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?23,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?7000,?25,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?7800,?21,?"female",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Anni",?8200,?24,?"female",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Owen",?9500,?25,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Alisa",?7900,?26,?"female",?"New?York"));

          ????????//?求工資之和方式1:
          ????????Optional?sumSalary?=?personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
          ????????//?求工資之和方式2:
          ????????Integer?sumSalary2?=?personList.stream().reduce(0,?(sum,?p)?->?sum?+=?p.getSalary(),
          ????????????????????????????????????????????????????????(sum1,?sum2)?->?sum1?+?sum2);
          ????????//?求工資之和方式3:
          ????????Integer?sumSalary3?=?personList.stream().reduce(0,?(sum,?p)?->?sum?+=?p.getSalary(),?Integer::sum);

          ????????//?求最高工資方式1:
          ????????Integer?maxSalary?=?personList.stream().reduce(0,?(max,?p)?->?max?>?p.getSalary()???max?:?p.getSalary(),
          ???????????????????????????????????????????????????????Integer::max);
          ????????//?求最高工資方式2:
          ????????Integer?maxSalary2?=?personList.stream().reduce(0,?(max,?p)?->?max?>?p.getSalary()???max?:?p.getSalary(),
          ????????????????????????????????????????????????????????(max1,?max2)?->?max1?>?max2???max1?:?max2);

          ????????System.out.println("工資之和:"?+?sumSalary.get()?+?","?+?sumSalary2?+?","?+?sumSalary3);
          ????????System.out.println("最高工資:"?+?maxSalary?+?","?+?maxSalary2);
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          工資之和:49300,49300,49300?
          最高工資:9500,9500

          3.7. 收集(collect)

          collect,收集,可以說(shuō)是內(nèi)容最繁多、功能最豐富的部分了。從字面上去理解,就是把一個(gè)流收集起來(lái),最終可以是收集成一個(gè)值也可以收集成一個(gè)新的集合。
          collect主要依賴java.util.stream.Collectors類內(nèi)置的靜態(tài)方法。

          3.7.1 歸集(toList/toSet/toMap)

          因?yàn)榱鞑淮鎯?chǔ)數(shù)據(jù),那么在流中的數(shù)據(jù)完成處理后,需要將流中的數(shù)據(jù)重新歸集到新的集合里。toList、toSettoMap比較常用,另外還有toCollection、toConcurrentMap等復(fù)雜一些的用法。
          下面用一個(gè)案例演示toListtoSettoMap
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?list?=?Arrays.asList(1,?6,?3,?4,?6,?7,?9,?6,?20);
          ????????List?listNew?=?list.stream().filter(x?->?x?%?2?==?0).collect(Collectors.toList());
          ????????Set?set?=?list.stream().filter(x?->?x?%?2?==?0).collect(Collectors.toSet());

          ????????List?personList?=?new?ArrayList();
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?23,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?7000,?25,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?7800,?21,?"female",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Anni",?8200,?24,?"female",?"New?York"));

          ????????Map?map?=?personList.stream().filter(p?->?p.getSalary()?>?8000)
          ????????????.collect(Collectors.toMap(Person::getName,?p?->?p));
          ????????System.out.println("toList:"?+?listNew);
          ????????System.out.println("toSet:"?+?set);
          ????????System.out.println("toMap:"?+?map);
          ????}
          }
          運(yùn)行結(jié)果:
          toList:[6, 4, 6, 6, 20]?
          toSet:[4, 20, 6]?
          toMap:{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335}

          3.7.2 統(tǒng)計(jì)(count/averaging)

          Collectors提供了一系列用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的靜態(tài)方法:
          • 計(jì)數(shù):count
          • 平均值:averagingInt、averagingLongaveragingDouble
          • 最值:maxBy、minBy
          • 求和:summingIntsummingLong、summingDouble
          • 統(tǒng)計(jì)以上所有:summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble
          案例:統(tǒng)計(jì)員工人數(shù)、平均工資、工資總額、最高工資。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?personList?=?new?ArrayList();
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?23,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?7000,?25,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?7800,?21,?"female",?"Washington"));

          ????????//?求總數(shù)
          ????????Long?count?=?personList.stream().collect(Collectors.counting());
          ????????//?求平均工資
          ????????Double?average?=?personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
          ????????//?求最高工資
          ????????Optional?max?=?personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
          ????????//?求工資之和
          ????????Integer?sum?=?personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
          ????????//?一次性統(tǒng)計(jì)所有信息
          ????????DoubleSummaryStatistics?collect?=?personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));

          ????????System.out.println("員工總數(shù):"?+?count);
          ????????System.out.println("員工平均工資:"?+?average);
          ????????System.out.println("員工工資總和:"?+?sum);
          ????????System.out.println("員工工資所有統(tǒng)計(jì):"?+?collect);
          ????}
          }
          運(yùn)行結(jié)果:
          員工總數(shù):3
          員工平均工資:7900.0?
          員工工資總和:23700?
          員工工資所有統(tǒng)計(jì):DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

          3.7.3 分組(partitioningBy/groupingBy)

          • 分區(qū):將stream按條件分為兩個(gè)Map,比如員工按薪資是否高于 8000 分為兩部分。
          • 分組:將集合分為多個(gè) Map,比如員工按性別分組。有單級(jí)分組和多級(jí)分組。
          案例:將員工按薪資是否高于 8000 分為兩部分;將員工按性別和地區(qū)分組
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?personList?=?new?ArrayList();
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?7000,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?7800,?"female",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Anni",?8200,?"female",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Owen",?9500,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Alisa",?7900,?"female",?"New?York"));

          ????????//?將員工按薪資是否高于8000分組
          ????????Map>?part?=?personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x?->?x.getSalary()?>?8000));
          ????????//?將員工按性別分組
          ????????Map>?group?=?personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
          ????????//?將員工先按性別分組,再按地區(qū)分組
          ????????Map>>?group2?=?personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex,?Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
          ????????System.out.println("員工按薪資是否大于8000分組情況:"?+?part);
          ????????System.out.println("員工按性別分組情況:"?+?group);
          ????????System.out.println("員工按性別、地區(qū):"?+?group2);
          ????}
          }
          輸出結(jié)果:
          員工按薪資是否大于8000分組情況:{false=[mutest.Person@2d98a335,?mutest.Person@16b98e56,?mutest.Person@7ef20235],?true=[mutest.Person@27d6c5e0,?mutest.Person@4f3f5b24,?mutest.Person@15aeb7ab]}
          員工按性別分組情況:{female=[mutest.Person@16b98e56,?mutest.Person@4f3f5b24,?mutest.Person@7ef20235],?male=[mutest.Person@27d6c5e0,?mutest.Person@2d98a335,?mutest.Person@15aeb7ab]}
          員工按性別、地區(qū):{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24,?mutest.Person@7ef20235],?Washington=[mutest.Person@16b98e56]},?male={New?York=[mutest.Person@27d6c5e0,?mutest.Person@15aeb7ab],?Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}

          3.7.4 接合(joining)

          joining可以將 stream 中的元素用特定的連接符(沒(méi)有的話,則直接連接)連接成一個(gè)字符串。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?personList?=?new?ArrayList();
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?23,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?7000,?25,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?7800,?21,?"female",?"Washington"));

          ????????String?names?=?personList.stream().map(p?->?p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
          ????????System.out.println("所有員工的姓名:"?+?names);
          ????????List?list?=?Arrays.asList("A",?"B",?"C");
          ????????String?string?=?list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
          ????????System.out.println("拼接后的字符串:"?+?string);
          ????}
          }
          運(yùn)行結(jié)果:
          所有員工的姓名:Tom,Jack,Lily
          拼接后的字符串:A-B-C

          3.7.5 歸約(reducing)

          Collectors類提供的reducing方法,相比于stream本身的reduce方法,增加了對(duì)自定義歸約的支持。
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?personList?=?new?ArrayList();
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?23,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?7000,?25,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?7800,?21,?"female",?"Washington"));

          ????????//?每個(gè)員工減去起征點(diǎn)后的薪資之和(這個(gè)例子并不嚴(yán)謹(jǐn),但一時(shí)沒(méi)想到好的例子)
          ????????Integer?sum?=?personList.stream().collect(Collectors.reducing(0,?Person::getSalary,?(i,?j)?->?(i?+?j?-?5000)));
          ????????System.out.println("員工扣稅薪資總和:"?+?sum);

          ????????//?stream的reduce
          ????????Optional?sum2?=?personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
          ????????System.out.println("員工薪資總和:"?+?sum2.get());
          ????}
          }
          運(yùn)行結(jié)果:
          員工扣稅薪資總和:8700?
          員工薪資總和:23700

          3.8. 排序(sorted)

          sorted,中間操作。有兩種排序:
          • sorted():自然排序,流中元素需實(shí)現(xiàn) Comparable 接口
          • sorted(Comparator com):Comparator 排序器自定義排序
          案例:將員工按工資由高到低(工資一樣則按年齡由大到小)排序
          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????List?personList?=?new?ArrayList();

          ????????personList.add(new?Person("Sherry",?9000,?24,?"female",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Tom",?8900,?22,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Jack",?9000,?25,?"male",?"Washington"));
          ????????personList.add(new?Person("Lily",?8800,?26,?"male",?"New?York"));
          ????????personList.add(new?Person("Alisa",?9000,?26,?"female",?"New?York"));

          ????????//?按工資升序排序(自然排序)
          ????????List?newList?=?personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
          ????????????.collect(Collectors.toList());
          ????????//?按工資倒序排序
          ????????List?newList2?=?personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
          ????????????.map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
          ????????//?先按工資再按年齡升序排序
          ????????List?newList3?=?personList.stream()
          ????????????.sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
          ????????????.collect(Collectors.toList());
          ????????//?先按工資再按年齡自定義排序(降序)
          ????????List?newList4?=?personList.stream().sorted((p1,?p2)?->?{
          ????????????if?(p1.getSalary()?==?p2.getSalary())?{
          ????????????????return?p2.getAge()?-?p1.getAge();
          ????????????}?else?{
          ????????????????return?p2.getSalary()?-?p1.getSalary();
          ????????????}
          ????????}).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

          ????????System.out.println("按工資升序排序:"?+?newList);
          ????????System.out.println("按工資降序排序:"?+?newList2);
          ????????System.out.println("先按工資再按年齡升序排序:"?+?newList3);
          ????????System.out.println("先按工資再按年齡自定義降序排序:"?+?newList4);
          ????}
          }
          運(yùn)行結(jié)果:
          按工資升序排序:[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]?
          按工資降序排序:[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]?
          先按工資再按年齡升序排序:[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]?
          先按工資再按年齡自定義降序排序:[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]

          3.9. 提取/組合

          流也可以進(jìn)行合并、去重、限制、跳過(guò)等操作。


          public?class?StreamTest?{
          ????public?static?void?main(String[]?args)?{
          ????????String[]?arr1?=?{?"a",?"b",?"c",?"d"?};
          ????????String[]?arr2?=?{?"d",?"e",?"f",?"g"?};

          ????????Stream?stream1?=?Stream.of(arr1);
          ????????Stream?stream2?=?Stream.of(arr2);
          ????????// concat:合并兩個(gè)流 distinct:去重
          ????????List?newList?=?Stream.concat(stream1,?stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
          ????????// limit:限制從流中獲得前n個(gè)數(shù)據(jù)
          ????????List?collect?=?Stream.iterate(1,?x?->?x?+?2).limit(10).collect(Collectors.toList());
          ????????// skip:跳過(guò)前n個(gè)數(shù)據(jù)
          ????????List?collect2?=?Stream.iterate(1,?x?->?x?+?2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());

          ????????System.out.println("流合并:"?+?newList);
          ????????System.out.println("limit:"?+?collect);
          ????????System.out.println("skip:"?+?collect2);
          ????}
          }
          運(yùn)行結(jié)果:
          流合并:[a, b, c, d, e, f, g]?
          limit:[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]?
          skip:[3, 5, 7, 9, 11]


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          7、Redis 實(shí)現(xiàn)限流的三種簡(jiǎn)單方式
          8、9個(gè)GVP國(guó)產(chǎn)Java開(kāi)源項(xiàng)目!是真滴哇塞
          9、阿里領(lǐng)導(dǎo):手下兩個(gè)應(yīng)屆生,一個(gè)踏實(shí)喜歡加班,一個(gè)技術(shù)強(qiáng)挑活,怎么選?
          10、這就是最適合程序員的云筆記?

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