Java Stream常见用法汇总，开发效率大幅提升
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Java8 新增的 Stream 流大大减轻了我们代码的工作量，但是 Stream 流的用法较多，实际使用的时候容易遗忘，整理一下供大家参考。
1. 概述
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。
2. 创建
2.1 集合自带 Stream 流方法
List<String> list = new ArrayList<>();
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
2.1 通过 Array 数组创建
int[] array = {1,2,3,4,5};
IntStream stream = Arrays.stream(array);
2.3 使用 Stream 的静态方法创建
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(3); // 输出 0,3,6
Stream<String> stream = Stream.generate(() -> "Hello").limit(3); // 输出 Hello,Hello,Hello
Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(3); // 输出3个随机数
2.3 数值流
// 生成有限的常量流
IntStream intStream = IntStream.range(1, 3); // 输出 1,2
IntStream intStream = IntStream.rangeClosed(1, 3); // 输出 1,2,3
// 生成一个等差数列
IntStream.iterate(1, i -> i + 3).limit(5).forEach(System.out::println); // 输出 1,4,7,10,13
// 生成无限常量数据流
IntStream generate = IntStream.generate(() -> 10).limit(3); // 输出 10,10,10
另外还有 LongStream、DoubleStream 都有这几个方法。
3. 使用
初始化一些数据，示例中使用。
public class Demo {
class User{
// 姓名
private String name;
// 年龄
private Integer age;
}
public static void main(String[] args) {
List<User> users = new ArrayList<>();
users.add(new User("Tom", 1));
users.add(new User("Jerry", 2));
}
}
3.1 遍历 forEach
// 循环输出user对象
users.stream().forEach(user -> System.out.println(user));
3.2 查找 find
// 取出第一个对象
User user = users.stream().findFirst().orElse(null); // 输出 {"age":1,"name":"Tom"}
// 随机取出任意一个对象
User user = users.stream().findAny().orElse(null);
3.3 匹配 match
// 判断是否存在name是Tom的用户
boolean existTom = users.stream().anyMatch(user -> "Tom".equals(user.getName()));
// 判断所有用户的年龄是否都小于5
boolean checkAge = users.stream().allMatch(user -> user.getAge() < 5);
3.4 筛选 filter
// 筛选name是Tom的用户
users.stream()
.filter(user -> "Tom".equals(user.name))
.forEach(System.out::println); // 输出 {"age":1,"name":"Tom"}
3.5 映射 map/flatMap
// 打印users里的name
users.stream().map(User::getName).forEach(System.out::println); // 输出 Tom Jerry
// List<List<User>> 转 List<User>
List<List<User>> userList = new ArrayList<>();
List<User> users = userList.stream().flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList());
3.6 归约 reduce
// 求用户年龄之和
Integer sum = users.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::sum).orElse(0);
// 求用户年龄的乘积
Integer product = users.stream().map(User::getAge).reduce((x, y) -> x * y).orElse(0);
3.7 排序 sorted
// 按年龄倒序排
List<User> collect = users.stream()
.sorted(Comparator.comparing(User::getAge).reversed())
.collect(Collectors.toList());
//多属性排序
List<Person> result = persons.stream()
.sorted(Comparator.comparing((Person p) -> p.getNamePinyin())
.thenComparing(Person::getAge)).collect(Collectors.toList());
3.8 收集 collect
// list转换成map
Map<Integer, User> map = users.stream()
.collect(Collectors.toMap(User::getAge, Function.identity()));
// 按年龄分组
Map<Integer, List<User>> userMap = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
// 求平均年龄
Double ageAvg = users.stream().collect(Collectors.averagingInt(User::getAge)); // 输出 1.5
// 求年龄之和
Integer ageSum = users.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
// 求年龄最大的用户
User user = users.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(User::getAge))).orElse(null);
// 把用户姓名拼接成逗号分隔的字符串输出
String names = users.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining(",")); // 输出 Tom,Jerry
3.9 List 转换成 Map 时遇到重复主键
这样转换会报错，因为 ID 重复。
可以这样做
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