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上期我們分析了Java8中的引用，本期我們將分析Java8中的另一個重要的新特性：流Stream。
本文圖片轉載自并發編程網
Stream是什么？
在Java8源代碼中，是這么定義Stream的：
A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.
簡單翻譯就是流是支持順序和并行的匯聚操作的一組元素。
從這個定義上來說，Stream可以說是一個高級版本的Iterator，Iterator只能一個一個遍歷元素從而對元素進行操作，但是Stream可以執行非常復雜的查找、過濾和映射數據等操作，并且中間操作可以一直迭代。
Collections是存儲元素，Stream是計算。
Stream可以理解為一個管道（Pipeline），數據從管道的一邊進入，經過中間各種處理，然后從管道的另一邊出來新的數據。
幾個注意點：
- Stream自己不會存儲元素。
- Stream不會改變原對象。相反，他們會返回一個持有結果的新Stream。
- Stream操作是延遲執行。這意味著他們會等到需要結果的時候才執行。
Stream的pipeline
- 創建Stream
- 中間操作：一個中間操作鏈，對數據源數據進行處理，但是是延遲執行的
- 終止操作：執行中間操作鏈，并產生結果，正如上面注意點3
創建Stream
1、java.util.Collection內置了獲取流的方法，分別為串行流與并行流
default Stream<E> stream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}
default Stream<E> parallelStream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
}
2、java.util.Arrays內置了獲取流的方法
public static <T> Stream<T> stream(T[] array) {
return stream(array, 0, array.length);
}
3、java.util.stream.Stream內置了創建流的方法，分別為通過對象創建流和通過函數創建流
public static<T> Stream<T> of(T t) {
return StreamSupport.stream(new Streams.StreamBuilderImpl<>(t), false);
}
public static<T> Stream<T> of(T... values) {
return Arrays.stream(values);
}
public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f) {
Objects.requireNonNull(f);
final Iterator<T> iterator = new Iterator<T>() {
@SuppressWarnings("unchecked")
T t = (T) Streams.NONE;
@Override
public boolean hasNext() {
return true;
}
@Override
public T next() {
return t = (t == Streams.NONE) ? seed : f.apply(t);
}
};
return StreamSupport.stream(Spliterators.spliteratorUnknownSize(
iterator,
Spliterator.ORDERED | Spliterator.IMMUTABLE), false);
}
public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s) {
Objects.requireNonNull(s);
return StreamSupport.stream(
new StreamSpliterators.InfiniteSupplyingSpliterator.OfRef<>(Long.MAX_VALUE, s), false);
}
中間操作（java.util.stream.Stream）
1、截斷與切片
- filter：過濾
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
filter
- distinct：去除重復元素（通過equals和hashCode）
Stream<T> distinct();
distinct
- limit：限制數量
Stream<T> limit(long maxSize);
limit
- skip：跳過
Stream<T> skip(long n);
skip
是不是有點類似SQL語句呢？
2、映射
- map
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
map
mapToInt
mapToLong
mapToDouble
flatMap
<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);
flatMap
- flatMapToInt
- flatMapToLong
- flatMapToDouble
3、排序
- sorted
Stream<T> sorted();
Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);
4、包裝
- peek
Stream<T> peek(Consumer<? super T> action);
peek
終止操作
查找與匹配
- allMatch：檢查是否匹配所有元素
boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);
- anyMatch：檢查是否至少匹配一個元素
boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);
- noneMatch：檢查是否沒有匹配所有元素
boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);
- findFirst：返回第一個元素
Optional<T> findFirst();
- findAny：返回當前流中的任意元素
Optional<T> findAny();
- count：返回流中元素總數
long count();
- max：返回流中最大值
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);
- min：返回流中最小值
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);
- forEach：內部迭代
void forEach(Consumer<? super T> action);
規約
- reduce
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
<U> U reduce(U identity,
BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
BinaryOperator<U> combiner);
收集
- collect
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
<R> R collect(Supplier<R> supplier,
BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
BiConsumer<R, R> combiner);
- Collectors靜態方法
List<T> toList()
Set<T> toSet()
Collection<T> toCollection
Long counting
Integer summingInt
Double averagingInt
IntSummaryStatistics summarizingInt
String joining
Optional<T> maxBy
Optional<T> minBy
...
Stream是不是很方便呢？
下期我們將測試下Stream中串行流與并行流的性能
