本文將會(huì)詳細(xì)講解Stream的使用方法（不會(huì)涉及Stream的原理，因?yàn)檫@個(gè)系列的文章還是一個(gè)快速學(xué)習(xí)如何使用的）。
1. Stream初體驗(yàn)
我們先來看看Java里面是怎么定義Stream的：
A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.
我們來解讀一下上面的那句話：
Stream是元素的集合，這點(diǎn)讓Stream看起來用些類似Iterator；
可以支持順序和并行的對(duì)原Stream進(jìn)行匯聚的操作；
大家可以把Stream當(dāng)成一個(gè)高級(jí)版本的Iterator。原始版本的Iterator，用戶只能一個(gè)一個(gè)的遍歷元素并對(duì)其執(zhí)行某些操作；高級(jí)版本的Stream，用戶只要給出需要對(duì)其包含的元素執(zhí)行什么操作，比如“過濾掉長(zhǎng)度大于10的字符串”、“獲取每個(gè)字符串的首字母”等，具體這些操作如何應(yīng)用到每個(gè)元素上，就給Stream就好了！（這個(gè)秘籍，一般人我不告訴他：））大家看完這些可能對(duì)Stream還沒有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)，莫急，咱們來段代碼。
//Lists是Guava中的一個(gè)工具類
List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,null,3,4,null,6);
nums.stream().filter(num -> num != null).count();
上面這段代碼是獲取一個(gè)List中，元素不為null的個(gè)數(shù)。這段代碼雖然很簡(jiǎn)短，但是卻是一個(gè)很好的入門級(jí)別的例子來體現(xiàn)如何使用Stream，正所謂“麻雀雖小五臟俱全”。我們現(xiàn)在開始深入解刨這個(gè)例子，完成以后你可能可以基本掌握Stream的用法！
1.1 剖析Stream通用語法
圖片就是對(duì)于Stream例子的一個(gè)解析，可以很清楚的看見：原本一條語句被三種顏色的框分割成了三個(gè)部分。紅色框中的語句是一個(gè)Stream的生命開始的地方，負(fù)責(zé)創(chuàng)建一個(gè)Stream實(shí)例；綠色框中的語句是賦予Stream靈魂的地方，把一個(gè)Stream轉(zhuǎn)換成另外一個(gè)Stream，紅框的語句生成的是一個(gè)包含所有nums變量的Stream，進(jìn)過綠框的filter方法以后，重新生成了一個(gè)過濾掉原nums列表所有null以后的Stream；藍(lán)色框中的語句是豐收的地方，把Stream的里面包含的內(nèi)容按照某種算法來匯聚成一個(gè)值，例子中是獲取Stream中包含的元素個(gè)數(shù)。如果這樣解析以后，還不理解，那就只能動(dòng)用“核武器”–圖形化，一圖抵千言！
在此我們總結(jié)一下使用Stream的基本步驟：
創(chuàng)建Stream；
轉(zhuǎn)換Stream，每次轉(zhuǎn)換原有Stream對(duì)象不改變，返回一個(gè)新的Stream對(duì)象（可以有多次轉(zhuǎn)換）；
對(duì)Stream進(jìn)行聚合（Reduce）操作，獲取想要的結(jié)果；
- 創(chuàng)建Stream
最常用的創(chuàng)建Stream有兩種途徑：
通過Stream接口的靜態(tài)工廠方法（注意：Java8里接口可以帶靜態(tài)方法）；
通過Collection接口的默認(rèn)方法（默認(rèn)方法：Default method，也是Java8中的一個(gè)新特性，就是接口中的一個(gè)帶有實(shí)現(xiàn)的方法，后續(xù)文章會(huì)有介紹）–stream()，把一個(gè)Collection對(duì)象轉(zhuǎn)換成Stream
2.1 使用Stream靜態(tài)方法來創(chuàng)建Stream
- of方法：有兩個(gè)overload方法，一個(gè)接受變長(zhǎng)參數(shù)，一個(gè)接口單一值
Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);
Stream<String> stringStream = Stream.of("taobao");
- generator方法：生成一個(gè)無限長(zhǎng)度的Stream，其元素的生成是通過給定的Supplier（這個(gè)接口可以看成一個(gè)對(duì)象的工廠，每次調(diào)用返回一個(gè)給定類型的對(duì)象）
Stream.generate(new Supplier<Double>() {
@Override
public Double get() {
return Math.random();
}
});
Stream.generate(() -> Math.random());
Stream.generate(Math::random);
三條語句的作用都是一樣的，只是使用了lambda表達(dá)式和方法引用的語法來簡(jiǎn)化代碼。每條語句其實(shí)都是生成一個(gè)無限長(zhǎng)度的Stream，其中值是隨機(jī)的。這個(gè)無限長(zhǎng)度Stream是懶加載，一般這種無限長(zhǎng)度的Stream都會(huì)配合Stream的limit()方法來用。3. iterate方法：也是生成無限長(zhǎng)度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重復(fù)對(duì)給定的種子值(seed)調(diào)用用戶指定函數(shù)來生成的。其中包含的元素可以認(rèn)為是：seed，f(seed),f(f(seed))無限循環(huán)
Stream.iterate(1, item -> item + 1
).limit(10).forEach(System.out::println);
這段代碼就是先獲取一個(gè)無限長(zhǎng)度的正整數(shù)集合的Stream，然后取出前10個(gè)打印。千萬記住使用limit方法，不然會(huì)無限打印下去。
2.2 通過Collection子類獲取Stream
這個(gè)在本文的第一個(gè)例子中就展示了從List對(duì)象獲取其對(duì)應(yīng)的Stream對(duì)象，如果查看Java doc就可以發(fā)現(xiàn)Collection接口有一個(gè)stream方法，所以其所有子類都都可以獲取對(duì)應(yīng)的Stream對(duì)象。
public interface Collection<E> extends Iterable<E> {
//其他方法省略
default Stream<E> stream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}
}
- 轉(zhuǎn)換Stream
轉(zhuǎn)換Stream其實(shí)就是把一個(gè)Stream通過某些行為轉(zhuǎn)換成一個(gè)新的Stream。Stream接口中定義了幾個(gè)常用的轉(zhuǎn)換方法，下面我們挑選幾個(gè)常用的轉(zhuǎn)換方法來解釋。
- distinct: 對(duì)于Stream中包含的元素進(jìn)行去重操作（去重邏輯依賴元素的equals方法），新生成的Stream中沒有重復(fù)的元素；
distinct方法示意圖(以下所有的示意圖都要感謝RxJava項(xiàng)目的doc中的圖片給予的靈感, 如果示意圖表達(dá)的有錯(cuò)誤和不準(zhǔn)確的地方，請(qǐng)直接聯(lián)系我。)：2. filter: 對(duì)于Stream中包含的元素使用給定的過濾函數(shù)進(jìn)行過濾操作，新生成的Stream只包含符合條件的元素；
3. map: 對(duì)于Stream中包含的元素使用給定的轉(zhuǎn)換函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換操作，新生成的Stream只包含轉(zhuǎn)換生成的元素。這個(gè)方法有三個(gè)對(duì)于原始類型的變種方法，分別是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。這三個(gè)方法也比較好理解，比如mapToInt就是把原始Stream轉(zhuǎn)換成一個(gè)新的Stream，這個(gè)新生成的Stream中的元素都是int類型。之所以會(huì)有這樣三個(gè)變種方法，可以免除自動(dòng)裝箱/拆箱的額外消耗；
map方法示意圖：
4. flatMap：和map類似，不同的是其每個(gè)元素轉(zhuǎn)換得到的是Stream對(duì)象，會(huì)把子Stream中的元素壓縮到父集合中；
peek方法示意圖：
6. limit: 對(duì)一個(gè)Stream進(jìn)行截?cái)嗖僮鳎@取其前N個(gè)元素，如果原Stream中包含的元素個(gè)數(shù)小于N，那就獲取其所有的元素；
skip方法示意圖：
- 在一起,在一起！
List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -> num != null).
distinct().
mapToInt(num -> num * 2).
peek(System.out::println).
skip(2).
limit(4).
sum());
這段代碼演示了上面介紹的所有轉(zhuǎn)換方法（除了flatMap），簡(jiǎn)單解釋一下這段代碼的含義：給定一個(gè)Integer類型的List，獲取其對(duì)應(yīng)的Stream對(duì)象，然后進(jìn)行過濾掉null，再去重，再每個(gè)元素乘以2，再每個(gè)元素被消費(fèi)的時(shí)候打印自身，在跳過前兩個(gè)元素，最后去前四個(gè)元素進(jìn)行加和運(yùn)算(解釋一大堆，很像廢話，因?yàn)榛究戳朔椒椭酪鍪裁戳恕＿@個(gè)就是聲明式編程的一大好處！)。大家可以參考上面對(duì)于每個(gè)方法的解釋，看看最終的輸出是什么。
9.性能問題有些細(xì)心的同學(xué)可能會(huì)有這樣的疑問：在對(duì)于一個(gè)Stream進(jìn)行多次轉(zhuǎn)換操作，每次都對(duì)Stream的每個(gè)元素進(jìn)行轉(zhuǎn)換，而且是執(zhí)行多次，這樣時(shí)間復(fù)雜度就是一個(gè)for循環(huán)里把所有操作都做掉的N（轉(zhuǎn)換的次數(shù)）倍啊。其實(shí)不是這樣的，轉(zhuǎn)換操作都是lazy的，多個(gè)轉(zhuǎn)換操作只會(huì)在匯聚操作（見下節(jié)）的時(shí)候融合起來，一次循環(huán)完成。我們可以這樣簡(jiǎn)單的理解，Stream里有個(gè)操作函數(shù)的集合，每次轉(zhuǎn)換操作就是把轉(zhuǎn)換函數(shù)放入這個(gè)集合中，在匯聚操作的時(shí)候循環(huán)Stream對(duì)應(yīng)的集合，然后對(duì)每個(gè)元素執(zhí)行所有的函數(shù)。
匯聚（Reduce）Stream
匯聚這個(gè)詞，是我自己翻譯的，如果大家有更好的翻譯，可以在下面留言。在官方文檔中是reduce，也叫fold。
在介紹匯聚操作之前，我們先看一下Java doc中對(duì)于其定義：
A reduction operation (also called a fold) takes a sequence of input elements and combines them into a single summary result by repeated application of a combining operation, such as finding the sum or maximum of a set of numbers, or accumulating elements into a list. The streams classes have multiple forms of general reduction operations, called reduce() and collect(), as well as multiple specialized reduction forms such as sum(), max(), or count().
簡(jiǎn)單翻譯一下：匯聚操作（也稱為折疊）接受一個(gè)元素序列為輸入，反復(fù)使用某個(gè)合并操作，把序列中的元素合并成一個(gè)匯總的結(jié)果。比如查找一個(gè)數(shù)字列表的總和或者最大值，或者把這些數(shù)字累積成一個(gè)List對(duì)象。Stream接口有一些通用的匯聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的匯聚操作，比如sum(),max()和count()。注意：sum方法不是所有的Stream對(duì)象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是實(shí)例才有。
下面會(huì)分兩部分來介紹匯聚操作：
可變匯聚：把輸入的元素們累積到一個(gè)可變的容器中，比如Collection或者StringBuilder；
其他匯聚：除去可變匯聚剩下的，一般都不是通過反復(fù)修改某個(gè)可變對(duì)象，而是通過把前一次的匯聚結(jié)果當(dāng)成下一次的入?yún)ⅲ磸?fù)如此。比如reduce，count，allMatch；
4.1 可變匯聚
可變匯聚對(duì)應(yīng)的只有一個(gè)方法：collect，正如其名字顯示的，它可以把Stream中的要有元素收集到一個(gè)結(jié)果容器中（比如Collection）。先看一下最通用的collect方法的定義（還有其他override方法）：
<R> R collect(Supplier<R> supplier,
BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
BiConsumer<R, R> combiner);
先來看看這三個(gè)參數(shù)的含義：Supplier supplier是一個(gè)工廠函數(shù)，用來生成一個(gè)新的容器；BiConsumer accumulator也是一個(gè)函數(shù)，用來把Stream中的元素添加到結(jié)果容器中；BiConsumer combiner還是一個(gè)函數(shù)，用來把中間狀態(tài)的多個(gè)結(jié)果容器合并成為一個(gè)（并發(fā)的時(shí)候會(huì)用到）。看暈了？來段代碼！
List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).
collect(() -> new ArrayList<Integer>(),
(list, item) -> list.add(item),
(list1, list2) -> list1.addAll(list2));
上面這段代碼就是對(duì)一個(gè)元素是Integer類型的List，先過濾掉全部的null，然后把剩下的元素收集到一個(gè)新的List中。進(jìn)一步看一下collect方法的三個(gè)參數(shù)，都是lambda形式的函數(shù)（上面的代碼可以使用方法引用來簡(jiǎn)化，留給讀者自己去思考）。
第一個(gè)函數(shù)生成一個(gè)新的ArrayList實(shí)例；
第二個(gè)函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是前面生成的ArrayList對(duì)象，二個(gè)是stream中包含的元素，函數(shù)體就是把stream中的元素加入ArrayList對(duì)象中。第二個(gè)函數(shù)被反復(fù)調(diào)用直到原stream的元素被消費(fèi)完畢；
第三個(gè)函數(shù)也是接受兩個(gè)參數(shù)，這兩個(gè)都是ArrayList類型的，函數(shù)體就是把第二個(gè)ArrayList全部加入到第一個(gè)中；
但是上面的collect方法調(diào)用也有點(diǎn)太復(fù)雜了，沒關(guān)系！我們來看一下collect方法另外一個(gè)override的版本，其依賴Collector。
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
這樣清爽多了！少年，還有好消息，Java8還給我們提供了Collector的工具類–Collectors，其中已經(jīng)定義了一些靜態(tài)工廠方法，比如：Collectors.toCollection()收集到Collection中, Collectors.toList()收集到List中和Collectors.toSet()收集到Set中。這樣的靜態(tài)方法還有很多，這里就不一一介紹了，大家可以直接去看JavaDoc。下面看看使用Collectors對(duì)于代碼的簡(jiǎn)化：
4.2 其他匯聚
– reduce方法：reduce方法非常的通用，后面介紹的count，sum等都可以使用其實(shí)現(xiàn)。reduce方法有三個(gè)override的方法，本文介紹兩個(gè)最常用的，最后一個(gè)留給讀者自己學(xué)習(xí)。先來看reduce方法的第一種形式，其方法定義如下：
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
接受一個(gè)BinaryOperator類型的參數(shù)，在使用的時(shí)候我們可以用lambda表達(dá)式來。
List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce((sum, item) -> sum + item).get());
可以看到reduce方法接受一個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)有兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)是上次函數(shù)執(zhí)行的返回值（也稱為中間結(jié)果），第二個(gè)參數(shù)是stream中的元素，這個(gè)函數(shù)把這兩個(gè)值相加，得到的和會(huì)被賦值給下次執(zhí)行這個(gè)函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)。要注意的是：第一次執(zhí)行的時(shí)候第一個(gè)參數(shù)的值是Stream的第一個(gè)元素，第二個(gè)參數(shù)是Stream的第二個(gè)元素。這個(gè)方法返回值類型是Optional，這是Java8防止出現(xiàn)NPE的一種可行方法，后面的文章會(huì)詳細(xì)介紹，這里就簡(jiǎn)單的認(rèn)為是一個(gè)容器，其中可能會(huì)包含0個(gè)或者1個(gè)對(duì)象。這個(gè)過程可視化的結(jié)果如圖：
reduce方法還有一個(gè)很常用的變種：
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
這個(gè)定義上上面已經(jīng)介紹過的基本一致，不同的是：它允許用戶提供一個(gè)循環(huán)計(jì)算的初始值，如果Stream為空，就直接返回該值。而且這個(gè)方法不會(huì)返回Optional，因?yàn)槠洳粫?huì)出現(xiàn)null值。下面直接給出例子，就不再做說明了。
List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce(0, (sum, item) -> sum + item));
– count方法：獲取Stream中元素的個(gè)數(shù)。比較簡(jiǎn)單，這里就直接給出例子，不做解釋了。
List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().count());
- 搜索相關(guān)
allMatch：是不是Stream中的所有元素都滿足給定的匹配條件
anyMatch：Stream中是否存在任何一個(gè)元素滿足匹配條件
findFirst: 返回Stream中的第一個(gè)元素，如果Stream為空，返回空Optional
noneMatch：是不是Stream中的所有元素都不滿足給定的匹配條件
max和min：使用給定的比較器（Operator），返回Stream中的最大|最小值
下面給出allMatch和max的例子，剩下的方法讀者當(dāng)成練習(xí)。
List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println(ints.stream().allMatch(item -> item < 100));
ints.stream().max((o1, o2) -> o1.compareTo(o2)).ifPresent(System.out::println);
- 下期預(yù)告
Functional Interface
- 引用文檔
- 《Java SE 8 for the Really Impatient》
- Java 8 API doc
原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明： 轉(zhuǎn)載自并發(fā)編程網(wǎng) – ifeve.com本文鏈接地址: Java8初體驗(yàn)（二）Stream語法詳解
- 下期預(yù)告
Functional Interface - 引用文檔
- 《Java SE 8 for the Really Impatient》2. Java 8 API doc
轉(zhuǎn)載自 Java8初體驗(yàn)（二）Stream語法詳解
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