JAVA8 lambda表达式权威教程

一：什么是 Stream？

Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作

Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。数据源流的来源。可以是集合，数组，I/O channel，产生器generator 等。

聚合操作类似SQL语句一样的操作，比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。和以前的Collection操作不同，Stream操作还有两个基础的特征如下：

Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。这样多个操作可以串联成一个管道，如同流式风格。这样做可以对操作进行优化，比如延迟执行和短路。
内部迭代：以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代，这叫>做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式，通过访问者模式(Visitor)实现。

二：Stream API 使用

1:使用Stream步骤：

(1)先产生一个流(Stream)一个数据源，获取一个流。

(2)中间链式操作一个中间的操作链，对数据源的数据进行处理。

(3)产生一个新流：一个终止操作，执行中间操作，产生结果。

注意：Stream操作是延迟执行，他们会等需要结果的时候才会执行。

总结：

中间操作常用方法有：筛选：filter 映射：map 排序：sorted提取与组合收集：collect。
终止操作：遍历：foreach 匹配：find、match 规约：reduce 聚合：max、min、count。

2:创建Stream的方法的4种方式

【1】Collection接口中的方法：
        default Stream<E> stream()  获取串行流
        default Stream<E> parallelStream() 获取并行流
      案例：

//方式1：Collection接口的方法
Collection collection = new ArrayList();
Stream stream = collection.stream();
Stream stream1 = collection.parallelStream();

//方式2：通过Arrays中的Stream方法  数组
IntStream stream2 = Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3, 4, 5});

//方式3：Stream中的of方法
Stream<String> stream3 = Stream.of("111", "222", "333");

//方法4：Stream中的方法  创建无限流  （结果是无线个）
Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(2, (x) -> x + 2);

3:中间操作

1:筛选与切片

① Stream filter(Predicate<?super T> predicate)返回由与此给定谓词匹配的此流的元素组成的流。 --->接收Lambda，从流中排除某些元素。

 //1：创建Stream;
  Stream<Student> stream = list.stream();

 //2：filter方法（找到年龄大于等于18岁的学生）
 Stream<Student> studentStream = stream.filter((student) -> student.getAge() >= 18);

  //3：终止操作;如果没有终止操作的话，上面的第二步中间操作不执行
   studentStream.forEach(System.out::println);
   /**
    * 注意：如果值执行1,2操作的话，不会有任何结果。
    * 验证出Steam操作是延迟的，只有进行了终止操作，才会执行中间操作！这就是所谓的延迟加载
*/

②Stream limit(Long maxSize) 返回由该流的元素组成的流，截断长度不能超过maxSize. 只有找到maxSize个满足条件的即可。 ---->截断流，使其元素不超过给定的数量。

 public void limitTest02() {
        //Limit方法 短路(效率增高)，只要找到了2个满足条件的，后面的迭代操作就不在执行了！
        list.stream().filter(x -> {
            System.out.println("正在过滤！！");
            return x.getAge() > 18;
        }).limit(2).forEach(System.out::println);
    }

③Stream skip(Long n) 在丢掉流的第一个n元素后，返回由该流的n元素组成的流，如果此流包含少于n元素，那么将返回一个空流。 ---->跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。如果流中的元素不足n个，则返回一个空流，与limit(n)互补。

public void skipTest03() {
     //skip 方法跳过前2个满足条件的  留下后面满足条件的结果！！
     list.stream().filter(x -> {
         System.out.println("正在过滤后面满足条件的结果");
         return x.getAge() > 18;
     }).skip(2).forEach(System.out::println);
 }

④Stream distinct()

注意：自定义的类在去重的过程中必须重新hashCode和equals方法，因为distinct实现的时候底层去找这两个方法。

 public void distinctTest04() {
   //distinct 去重操作！
       list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
   }

⑤ map映射：

如果需要将流中的元素映射到另一个流中，可以使用map方法。方法签名： Stream map(Function<? super T, ? extends R> mapper); 该接口需要一个Function函数式接口参数，可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的流。 Stream流中的map方法基本使用的代码如：

@Test
public void testMap() {
    Stream<String> original = Stream.of("11", "22", "33");
    Stream<Integer> result = original.map(Integer::parseInt);
    result.forEach(s -> System.out.println(s + 10));
}
//这段代码中，map方法的参数通过方法引用，将字符串类型转换成为了int类型（并自动装箱为Integer类对象）。

⑥ 排序 (两种方式)

（1）Stream sorted()返回此流元素组成的流，根据自然顺序排序。底层按照内部比较器进行排序，实现Comparable接口中的compareTo方法。

（2）Stream sorted(Comparator<?super T>comparator) 返回由此元素组成的流，根据挺的Comparator进行顺序排序。指定顺序。指定排序策略：底层按照外部比较器进行排序 Comparator接口一定要重新Compare方法。

基本使用
Stream流中的sorted方法基本使用的代码如：
@Test
public void testSorted() {
    // sorted(): 根据元素的自然顺序排序
    // sorted(Comparator<? super T> comparator): 根据比较器指定的规则排序
    Stream.of(33, 22, 11, 55)
            .sorted()
            .sorted((o1, o2) -> o2 - o1)
            .forEach(System.out::println);
}
这段代码中，sorted方法根据元素的自然顺序排序，也可以指定比较器排序。

4：终止操作

①查找(find)和匹配(match)

如果需要找到某些数据，可以使用find相关方法。方法签名：

Optional findFirst();
Optional findAny();

Stream流中的find相关方法使用代码：

@Test
public void testFind() {
    Optional<Integer> first = Stream.of(5, 3, 6, 1).findFirst();
    System.out.println("first = " + first.get());

    Optional<Integer> any = Stream.of(5, 3, 6, 1).findAny();
    System.out.println("any = " + any.get());
}

Stream流的match方法

如果需要判断数据是否匹配指定的条件，可以使用Match相关方法。方法签名：

boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);
boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);
boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);

基本使用 Stream流中的Match相关方法使用代码如：

@Test
public void testMatch() {
    boolean b = Stream.of(5, 3, 6, 1)
            // .allMatch(e -> e > 0); // allMatch: 元素是否全部满足条件
            // .anyMatch(e -> e > 5); // anyMatch: 元素是否任意有一个满足条件
            .noneMatch(e -> e < 0); // noneMatch: 元素是否全部不满足条件
    System.out.println("b = " + b);
}

②：遍历 foreach

//forEach 用来遍历流中的数据
 @Test
    public void test02() {
        //案例1、2下面两种写法等同
        list.stream().map((x)->x.getName()).forEach(System.out::println);
        list.stream().map(Student::getName).forEach(System.out::println);
    }

③Stream流的max、min

List<String> list13 = Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");
 int maxLines = list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
 int minLines = list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();
 System.out.println("最长字符的长度:" + maxLines+",最短字符的长度:"+minLines);
 //最长字符的长度:8,最短字符的长度:4

④Stream流的count

 // Stream流提供count方法来统计其中的元素个数：long count();
  //该方法返回一个long值代表元素个数。基本使用：
@Test
public void testCount() {
   List<String> strList = new ArrayList<>();
   Collections.addAll(strList, "张无忌", "周芷若", "赵敏", "小昭", "杨不悔);
   System.out.println(strList.stream().count());
}

⑤ 分组：groupingBy；

当我们使用Stream流处理数据后，可以根据某个属性将数据分组：

// 案例：
    @Test
    public void testGroup() {
        Stream<Student> studentStream = Stream.of(
                new Student("赵丽颖", 52, 95),
                new Student("杨颖", 56, 88),
                new Student("迪丽热巴", 56, 55),
                new Student("柳岩", 52, 33));
        // Map<Integer, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
        // 将分数大于60的分为一组,小于60分成另一组
        Map<String, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy((s) -> {
            if (s.getSocre() > 60) {
                return "及格";
            } else {
                return "不及格";
            }
        }));
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + "::" + v);
        });
    }

效果：
不及格::[Student{name='迪丽热巴', age=56, socre=55}, Student{name='柳岩', age=52, socre=33}]
及格::[Student{name='赵丽颖', age=52, socre=95}, Student{name='杨颖', age=56, socre=88}]

⑥拼接：joining

Collectors.joining会根据指定的连接符，将所有元素连接成一个字符串。
// 拼接
@Test
public void testJoining() {
    Stream<Student> studentStream = Stream.of(
            new Student("赵丽颖", 52, 95),
            new Student("杨颖", 56, 88),
            new Student("迪丽热巴", 56, 99),
            new Student("柳岩", 52, 77));
    String collect = studentStream
            .map(Student::getName)
            .collect(Collectors.joining(">_<", "^_^", "^v^"));
    System.out.println(collect);
}

效果：

^_^赵丽颖>_<杨颖>_<迪丽热巴>_<柳岩^v^

⑦聚合：toList,toSet,toMap;

Stream流提供collect方法，其参数需要一个java.util.stream.Collector<T,A, R>接口对象来指定收集到哪种集合中。

public static Collector<T, ?, List> toList()：转换为List集合。
public static Collector<T, ?, Set> toSet()：转换为Set集合。
public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper, Function<? super T, ? extends U> valueMapper):转换为Map集合。

下面是这两个方法的基本使用代码：

// 将流中数据收集到集合中
@Test
public void testStreamToCollection() {
    Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
    // List<String> strList = stream.collect(Collectors.toList());
    // Set<String>  strSet = stream.collect(Collectors.toSet());

    ArrayList<String> arrayList = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
    HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
}

toMap

@Test
    public void testCollectToMap(){
        //案例1
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3);
        Map<String, String> collect1 = list.stream().map(i -> i).collect(Collectors.toMap(key -> "key" + key, value -> "value:" + value));
 
        //实体list转化map id作为主键，对象作为value
        List<User> userList =new ArrayList<User>();
        UserTask userTask = new UserTask();
        userTask.setId(1);
        userTask.setName("测试");
        userList.add(userTask);
 
        Map<Integer,UserTask> taskMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(UserTask::getId, entity -> entity));
        System.out.println(collect1.toString());
        System.out.println(taskMap.toString());
    }

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