一. 前言
随着Java的发展，越来越多的企业开始使用JDK1.8 版本。JDK1.8 是自 JDK1.5之后最重要的版本，这个版本包含语言、编译器、库、工具、JVM等方面的十多个新特性。本次文章将着重学习Stream。
Stream 是JDK1.8 中处理集合的关键抽象概念，Lambda 和 Stream 是JDK1.8新增的函数式编程最有亮点的特性了，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用SQL执行的数据库查询。Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。
元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。
+--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+
| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|
+--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+
简而言之，Stream API提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
二. 什么是Stream
1.Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作。
- 元素是特定类型的对象，形成一个队列。 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。
2.和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：
- 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（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化， 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。
- 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。
特点：
- Stream 不是数据结构，不会保存数据。
- Stream 不会修改原来的数据源，它会将操作后的数据保存到另外一个对象中。（保留意见：毕竟peek方法可以修改流中元素）
- 惰性求值，流在中间处理过程中，只是对操作进行了记录，并不会立即执行，需要等到执行终止操作的时候才会进行实际的计算。
三. 关于Stream API
1. Stream API分类
Stream 操作分为中间操作或者终止操作两种，终止操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身，Stream 的操作类型具体分类如下：
解释：
-
无状态：指元素的处理不受之前元素的影响；
-
有状态：指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。
-
非短路操作：指必须处理所有元素才能得到最终结果；
-
短路操作：指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。
2. 如何使用Stream流？
使用Stream流分为三步。
-
创建Stream
一个数据源(如：集合、数组)，获取一个Stream流。
-
中间操作
一个中间操作链，对数据源(如：集合、数组)的数据进行处理。
-
终止操作
一个终止操作，执行中间操作链，并产生一个计算结果。
3. Stream的中间操作和结束操作
- 中间操作
filter： 过滤流，过滤流中的元素，返回一个符合条件的Stream
map： 转换流，将一种类型的流转换为另外一种流。（mapToInt、mapToLong、mapToDouble 返回int、long、double基本类型对应的Stream）
flatMap：简单的说，就是一个或多个流合并成一个新流。（flatMapToInt、flatMapToLong、flatMapToDouble 返回对应的IntStream、LongStream、DoubleStream流。）
distinct： 返回去重的Stream。
sorted： 返回一个排序的Stream。
peek： 主要用来查看流中元素的数据状态。
limit： 返回前n个元素数据组成的Stream。属于短路操作
skip： 返回第n个元素后面数据组成的Stream。
- 终止操作
forEach： 循环操作Stream中数据。
toArray： 返回流中元素对应的数组对象。
reduce： 聚合操作，用来做统计，将流中元素反复结合起来统计计算，得到一个值.。
collect： 聚合操作，封装目标数据，将流转换为其他形式接收，如： List、Set、Map、Array。
min、max、count： 聚合操作，最小值，最大值，总数量。
anyMatch： 短路操作，有一个符合条件返回true。
allMatch： 所有数据都符合条件返回true。
noneMatch： 所有数据都不符合条件返回true。
findFirst： 短路操作，获取第一个元素。
findAny： 短路操作，获取任一元素。
forEachOrdered： 暗元素顺序执行循环操作。
四. 如何获取Stream流
在 Java 8 中, 集合接口有两个方法来生成流：
- stream() − 为集合创建串行流。
- parallelStream() − 为集合创建并行流。
1. 常见几种集合流的创建
/**
* stream，获取各种集合的stream流
*/
@Test
public void testCollectionStream(){
//List集合
List<String> stringList = new ArrayList<>();
//Set集合
Set<String> stringSet = new HashSet<>();
//Map集合
Map<String,Object> stringObjectMap = new HashMap<>();
//数组
String[] stringArray = {
"张三三","李四","王五","王五","赵八",};
//通过list获取stream流
Stream<String> streamList = stringList.stream();
//通过set获取stream流
Stream<String> streamSet = stringSet.stream();
//通过map获取stream流
Stream<String> streamMap = stringObjectMap.keySet().stream();
//通过array获取stream流
Stream<String> streamArray1 = Stream.of(stringArray);
}
2. 构造流的几种常见方法
@Test
public void testCollectionStream(){
// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays
String[] strArray = new String[]{
"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();
}
五. Stream在代码中的使用方式
关于Stream的常见操作方式，主要分为两大类： 中间操作和终止操作 ，接下来就通过这两大分类，讲解下具体的语法用法。
1. 流的中间操作
1.1 筛选过滤
-
filter：过滤流中的某些元素
/** * filter 方法 ， 返回符合过滤条件的值 */ @Test public void testFilter() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.stream().filter(e -> e.contains("张")).forEach(System.out::println); }或
- filter多个过滤筛选条件
/** * list集合stream流式操作 */ @Test public void testStreamList() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.stream().filter(e -> e.startsWith("张")) //过滤所有姓张的人 .filter(e -> e.length() == 3) //过滤所有姓名是3个字的人 .forEach(System.out::println); //遍历打印,System.out::println表明System.out调用println打印方法 } -
limit(n)：获取前n个元素
/** * limit 方法 ，返回前n个元素数据值组成的Stream。 */ @Test public void testLimit() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); list.stream().limit(3).forEach(System.out::println); //取前3个 } -
skip(n)：跳过n元素，配合limit(n)可实现分页
/** * skip方法 ，跳过前n个元素的中间流操作，返回剩下的值。 */ @Test public void testSkip() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); //list.stream().skip(3).forEach(System.out::println); //跳过前3个 list.stream().skip(3).limit(2).forEach(System.out::println); //skip+limit实现分页 } -
distinct：通过流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
/** * distinct， 返回去重的Stream */ @Test public void testDistinct() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println); }
1.2 排序
-
sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
/** * sorted: 返回一个排序的Stream */ @Test public void testSorted() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); list.stream().distinct().sorted().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println); } -
sorted(Comparator com)：定制排序，自定义Comparator排序器
1.3 映射
- map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
/**
* 遍历map集合，截取substring(2)开始的值
*/
@Test
public void testMap() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
Stream<String> stream = list.stream().map(e -> e.substring(2));
stream.forEach(System.out::println);
}
-
forEach：ForEach流式遍历集合
/** * forEach， ForEach流式遍历list集合 */ @Test public void testForEach() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.stream().forEach(System.out::println); }
2. 流的终止操作
2.1 匹配、聚合操作
-
allMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回true，否则返回false
/** * allMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回true，否则返回false */ @Test public void testAllMatch() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); boolean b = list.stream() .allMatch(e -> list.size() > 8); System.out.println("b = " + b); } -
noneMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都不符合该断言时才返回true，否则返回false
/** * noneMatch: 接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都不符合该断言时才返回true，否则返回false */ @Test public void testNoneMatch() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); boolean b = list.stream().noneMatch(e->e.equals("张三")); System.out.println("b = " + b); } -
anyMatch：接收一个 Predicate 函数，只要流中有一个元素满足该断言则返回true，否则返回false
/** * anyMatch：接收一个 Predicate 函数，只要流中有一个元素满足该断言则返回true，否则返回false */ @Test public void testAnyMatch() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); boolean b = list.stream().anyMatch(e -> e.equals("王二麻子")); System.out.println("b = " + b); } -
findFirst：返回流中第一个元素
/** * findFirst：返回流中第一个元素 */ @Test public void testFindFirsth() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); Optional<String> first = list.stream().findFirst(); System.out.println("first = " + first.get()); } -
findAny：返回流中的任意元素
/** * findAny：返回流中第一个元素 */ @Test public void testFindAny() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); Optional<String> any = list.stream().findAny(); System.out.println("any = " + any.get()); } -
count：返回流中元素的总个数
/** * count，获取List集合的长度 */ @Test public void testCount() { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("张三三"); list.add("李四"); list.add("王五"); list.add("孙七"); list.add("赵八"); list.add("王二麻子"); long count = list.stream().count(); System.out.println("count = " + count); int size = list.size(); System.out.println("size = " + size); } -
max：返回流中元素最大值
/** * max：返回流中元素最大值 */ @Test public void testMax() { List<Integer> list = new ArrayList<>(); list.add(11); list.add(22); list.add(33); list.add(44); list.add(55); list.add(66); list.add(77); list.add(88); Integer integer = list.stream().max(Integer::compareTo).get(); System.out.println("integer = " + integer); } -
min：返回流中元素最小值
/** * min：返回流中元素最小值 */ @Test public void testMin() { List<Integer> list = new ArrayList<>(); list.add(11); list.add(22); list.add(33); list.add(44); list.add(55); list.add(66); list.add(77); list.add(88); Integer integer = list.stream().min(Integer::compareTo).get(); System.out.println("integer = " + integer); list.stream().limit(1).limit(2).distinct().skip(3).filter(f -> f.equals(55)).forEach(System.out::println); } -
collect：聚合操作，封装目标数据，将流转换为其他形式接收，List、Map、Set等
/**
* collect，将流转化为List集合，然后遍历集合
*/
@Test
public void testCollect() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
List<String> collect = list.stream().skip(3).limit(2).collect(Collectors.toList());
collect.forEach(System.out::println);
}
- reduce：聚合操作，用来做统计，将流中元素反复结合起来统计计算，得到一个值
/**
* reduce： 聚合操作，用来做统计，将流中元素反复结合起来统计计算，得到一个值.
*/
@Test
public void testReduce() {
//1.求集合元素只和
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8});
Integer result = stream.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(result);
//2.求和
Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
stream1.reduce((i, j) -> i + j).ifPresent(System.out::println);
//3.求最大值
Stream<Integer> stream2 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
stream2.reduce(Integer::max).ifPresent(System.out::println);
//4.求最小值
Stream<Integer> stream3 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
stream3.reduce(Integer::min).ifPresent(System.out::println);
//5.做逻辑
Stream<Integer> stream4 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
stream4.reduce((i, j) -> i > j ? j : i).ifPresent(System.out::println);
//6.求逻辑求乘机
Stream<Integer> stream5 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
int result2 = stream5.filter(i -> i % 2 == 0).reduce(1, (i, j) -> i * j);
Optional.of(result2).ifPresent(System.out::println);
}
2.2 Collector 工具库：Collectors
-
Collectors
Student s1 = new Student("aa", 10,1); Student s2 = new Student("bb", 20,2); Student s3 = new Student("cc", 10,3); List<Student> list = Arrays.asList(s1, s2, s3); //stream转成list List<Integer> ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList()); // [10, 20, 10] //stream转成set Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // [20, 10] //stream转成map,注:key不能相同，否则报错 Map<String, Integer> studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); // {cc=10, bb=20, aa=10} //字符串分隔符连接 String joinName = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // (aa,bb,cc) //聚合操作 //1.学生总数 Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); // 3 //2.最大年龄 (最小的minBy同理) Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20 //3.所有人的年龄 Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 40 //4.平均年龄 Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 13.333333333333334 // 带上以上所有方法 DoubleSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge)); System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage()); //分组 Map<Integer, List<Student>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge)); //多重分组,先根据类型分再根据年龄分 Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getType, Collectors.groupingBy(Student::getAge))); //分区 //分成两部分，一部分大于10岁，一部分小于等于10岁 Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10)); //规约 Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); //40
六、Stream操作代码
为了方便小伙伴们看到这篇博客时，学习的更加轻松，这里贴出源码，小伙伴们学习是可贴到IDEA运行查看Stream过滤筛选的结果，以此对Stream的流式操作更加熟悉。
package com.java8.example.chapter3;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
/**
* @desc: Stream流式操作
* @author: cao_wencao
* @date: 2020-09-17 15:24
*/
public class TestStreamList {
/**
* list集合stream流式操作
*/
@Test
public void testStreamList() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.stream().filter(e -> e.startsWith("张")) //过滤所有姓张的人
.filter(e -> e.length() == 3) //过滤所有姓名是3个字的人
.forEach(System.out::println); //遍历打印,System.out::println表明System.out调用println打印方法
}
/**
* stream，获取各种集合的stream流
*/
@Test
public void testCollectionStream() {
List<String> stringList = new ArrayList<>();
Set<String> stringSet = new HashSet<>();
Map<String, Object> stringObjectMap = new HashMap<>();
String[] stringArray = {
"张三三", "李四", "王五", "王五", "赵八",};
//通过list获取stream流
Stream<String> streamList = stringList.stream();
//通过set获取stream流
Stream<String> streamSet = stringSet.stream();
//通过map获取stream流
Stream<String> streamMap = stringObjectMap.keySet().stream();
//通过array获取stream流
Stream<String> streamArray1 = Stream.of(stringArray);
}
/**
* forEach， ForEach流式遍历list集合
*/
@Test
public void testForEach() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.stream().forEach(System.out::println);
}
/**
* filter 方法 ， 返回符合过滤条件的值
*/
@Test
public void testFilter() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.stream().filter(e -> e.contains("张")).forEach(System.out::println);
}
/**
* 遍历map集合，截取substring(2)开始的值
*/
@Test
public void testMap() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
Stream<String> stream = list.stream().map(e -> e.substring(2));
stream.forEach(System.out::println);
}
/**
* count，获取List集合的长度
*/
@Test
public void testCount() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
long count = list.stream().count();
System.out.println("count = " + count);
int size = list.size();
System.out.println("size = " + size);
}
/**
* limit 方法 ，返回前n个元素数据值组成的Stream。
*/
@Test
public void testLimit() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println); //取前3个
}
/**
* skip方法 ，跳过前n个元素的中间流操作，返回剩下的值。
*/
@Test
public void testSkip() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
//list.stream().skip(3).forEach(System.out::println); //跳过前3个
list.stream().skip(3).limit(2).forEach(System.out::println); //skip+limit实现分页
}
/**
* collect，将流转化为集合
*/
@Test
public void testCollect() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
List<String> collect = list.stream().skip(3).limit(2).collect(Collectors.toList());
collect.forEach(System.out::println);
}
/**
* reduce： 聚合操作，用来做统计，将流中元素反复结合起来统计计算，得到一个值.
*/
@Test
public void testReduce() {
//1.求集合元素只和
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8});
Integer result = stream.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(result);
//2.求和
Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
stream1.reduce((i, j) -> i + j).ifPresent(System.out::println);
//3.求最大值
Stream<Integer> stream2 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
stream2.reduce(Integer::max).ifPresent(System.out::println);
//4.求最小值
Stream<Integer> stream3 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
stream3.reduce(Integer::min).ifPresent(System.out::println);
//5.做逻辑
Stream<Integer> stream4 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
stream4.reduce((i, j) -> i > j ? j : i).ifPresent(System.out::println);
//6.求逻辑求乘机
Stream<Integer> stream5 = Arrays.stream(new Integer[]{
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
int result2 = stream5.filter(i -> i % 2 == 0).reduce(1, (i, j) -> i * j);
Optional.of(result2).ifPresent(System.out::println);
}
/**
* distinct， 返回去重的Stream
*/
@Test
public void testDistinct() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
}
/**
* sorted: 返回一个排序的Stream
*/
@Test
public void testSorted() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
list.stream().distinct().sorted().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
}
/**
* anyMatch：接收一个 Predicate 函数，只要流中有一个元素满足该断言则返回true，否则返回false
*/
@Test
public void testAnyMatch() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
boolean b = list.stream().anyMatch(e -> e.equals("王二麻子"));
System.out.println("b = " + b);
}
/**
* noneMatch: 接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都不符合该断言时才返回true，否则返回false
*/
@Test
public void testNoneMatch() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
boolean b = list.stream().noneMatch(e->e.equals("张三"));
System.out.println("b = " + b);
}
/**
* allMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回true，否则返回false
*/
@Test
public void testAllMatch() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
boolean b = list.stream()
.allMatch(e -> list.size() > 8);
System.out.println("b = " + b);
}
/**
* findFirst：返回流中第一个元素
*/
@Test
public void testFindFirsth() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
Optional<String> first = list.stream().findFirst();
System.out.println("first = " + first.get());
}
/**
* findAny：返回流中第一个元素
*/
@Test
public void testFindAny() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孙七");
list.add("赵八");
list.add("王二麻子");
Optional<String> any = list.stream().findAny();
System.out.println("any = " + any.get());
}
/**
* max：返回流中元素最大值
*/
@Test
public void testMax() {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(11);
list.add(22);
list.add(33);
list.add(44);
list.add(55);
list.add(66);
list.add(77);
list.add(88);
Integer integer = list.stream().max(Integer::compareTo).get();
System.out.println("integer = " + integer);
}
/**
* min：返回流中元素最小值
*/
@Test
public void testMin() {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(11);
list.add(22);
list.add(33);
list.add(44);
list.add(55);
list.add(66);
list.add(77);
list.add(88);
Integer integer = list.stream().min(Integer::compareTo).get();
System.out.println("integer = " + integer);
list.stream().limit(1).limit(2).distinct().skip(3).filter(f -> f.equals(55)).forEach(System.out::println);
}
}
总结
以上就是对于JDK1.8中Stream流式计算的一个简单介绍，关于JDK1.8中的新特性，用法远远不止这些，这篇文章只作为一个简单的入门使用，更深层次的理解请后续关注JDK1.8系列的文章。
转载：https://blog.csdn.net/Thinkingcao/article/details/108664921
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