JDK8都10岁了,你还在用for循环遍历list吗?

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简介

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream,可以让你以一种声明的方式处理数据。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。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。

熟悉Linux的同学对这种风格一定不陌生,因为它跟Linux的|管道符的思想如出一辙。上面这段话引用自runoob.com,但是其教学代码都是基于String列表进行演示,考虑到实际情况百分之80的时候都是对PO、VO进行处理,因此以下通过一个PO进行讲解。

对比起for循环操作list,最大的弊端就是代码太长太乱了,如果涉及3-4张表的操作,也就是涉及多个PO操作,那个括号简直就是俄罗斯套娃,写到最后真的自己都不知道在写什么

+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

PO代码

public class UserPo {    private String name;    private Double score;        // 省略构造函数及getter、setter}

以下操作均以UserPo进行讲解

filter

filter:过滤,就是过滤器,符合条件的通过,不符合条件的过滤掉

// 筛选出成绩不为空的学生人数count = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).count();

map

map:映射,他将原集合映射成为新的集合,在VO、PO处理的过程中较常见。在本例子中,原集合就是PO集合,新集合可以自定义映射为成绩集合,同时也可以对新集合进行相关操作

// 取出所有学生的成绩List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());// 将学生姓名集合串成字符串,用逗号分隔String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));

sorted

sorted:排序,可以根据指定的字段进行排序

// 按学生成绩逆序排序 正序则不需要加.reversed()filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).sorted(Comparator.comparing(UserPo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());

forEach

forEach:这个应该是最常用的,也就是为每一个元素进行自定义操作

除了forEach操作会改变原集合的数据,其他的操作均不会改变原集合,这点务必引起注意

// 学生成绩太差了,及格率太低,给每个学生加10分,放个水// forEachfilterList.stream().forEach(p -> p.setScore(p.getScore() + 10));

collect

collect:聚合,可以用于GroudBy按指定字段分类,也可以用于返回列表或者拼凑字符串

// 按成绩进行归集Map<Double, List<UserPo>> groupByScoreMap = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).collect(Collectors.groupingBy(UserPo::getScore));for (Map.Entry<Double, List<UserPo>> entry : groupByScoreMap.entrySet()) {    System.out.println("成绩:" + entry.getKey() + " 人数:" + entry.getValue().size());}// 返回listList<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());// 返回string用逗号分隔String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));

statistics

statistics:统计,可以统计中位数,平均值,最大最小值

DoubleSummaryStatistics statistics = filterList.stream().mapToDouble(p -> p.getScore()).summaryStatistics();System.out.println("列表中最大的数 : " + statistics.getMax());System.out.println("列表中最小的数 : " + statistics.getMin());System.out.println("所有数之和 : " + statistics.getSum());System.out.println("平均数 : " + statistics.getAverage());

parallelStream

parallelStream:并行流,可以利用多线程进行流的操作,提升效率。但是其不具备线程传播性,因此使用时需要充分评估是否需要用并行流操作

// 并行流count = list.parallelStream().filter(p -> null != p.getScore()).count();

完整代码

package com.cmx.tcn.stream;/** * @author: Cai MinXing **/public class UserPo {    private String name;    private Double score;    public UserPo(String name, Double score) {        this.name = name;        this.score = score;    }    public String getName() {        return name;    }    public void setName(String name) {        this.name = name;    }    public Double getScore() {        return score;    }    public void setScore(Double score) {        this.score = score;    }    @Override    public String toString() {        return "UserPo{" +                "name='" + name + '\'' +                ", score=" + score +                '}';    }}
package com.cmx.tcn.stream;import java.util.ArrayList;import java.util.Comparator;import java.util.DoubleSummaryStatistics;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.stream.Collectors;/** * @author: Cai MinXing * @create: 2020-03-25 18:15 **/public class StreamTest {//    +--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+//    | stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|//    +--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+    public static void main(String args[]){        List<UserPo> list = new ArrayList<>();        list.add(new UserPo("小一", 10.d));        list.add(new UserPo("小五", 50.d));        list.add(new UserPo("小六", 60.d));        list.add(new UserPo("小6", 60.d));        list.add(new UserPo("小空", null));        list.add(new UserPo("小九", 90.d));        long count = 0;        List<UserPo> filterList = null;        // filter 过滤器的使用        // 筛选出成绩不为空的学生人数        count = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).count();        System.out.println("参加考试的学生人数:" + count);        // collect        // 筛选出成绩不为空的学生集合        filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).collect(Collectors.toList());        System.out.println("参加考试的学生信息:");        filterList.stream().forEach(System.out::println);        // map 将集合映射为另外一个集合        // 取出所有学生的成绩        List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());        System.out.println("所有学生的成绩集合:" + scoreList);        // 将学生姓名集合串成字符串,用逗号分隔        String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));        System.out.println("所有学生的姓名字符串:" + nameString);        // sorted排序        // 按学生成绩逆序排序 正序则不需要加.reversed()        filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).sorted(Comparator.comparing(UserPo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());        System.out.println("所有学生的成绩集合,逆序排序:");        filterList.stream().forEach(System.out::println);        System.out.println("按学生成绩归集:");        Map<Double, List<UserPo>> groupByScoreMap = list.stream().filter(p -> null != p.getScore())                .collect(Collectors.groupingBy(UserPo::getScore));        for (Map.Entry<Double, List<UserPo>> entry : groupByScoreMap.entrySet()) {            System.out.println("成绩:" + entry.getKey() + " 人数:" + entry.getValue().size());        }        // forEach        filterList.stream().forEach(p -> p.setScore(p.getScore() + 10));        System.out.println("及格人数太少,给每个人加10分");        filterList.stream().forEach(System.out::println);        // count        count = filterList.stream().filter(p -> p.getScore() >= 60).count();        System.out.println("最后及格人数" + count);        DoubleSummaryStatistics statistics = filterList.stream().mapToDouble(p -> p.getScore()).summaryStatistics();        System.out.println("列表中最大的数 : " + statistics.getMax());        System.out.println("列表中最小的数 : " + statistics.getMin());        System.out.println("所有数之和 : " + statistics.getSum());        System.out.println("平均数 : " + statistics.getAverage());        // 并行流 使用        count = list.parallelStream().filter(p -> null != p.getScore()).count();        System.out.println("并行流处理参加考试的学生人数:" + count);    }}

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  • 本文由 发表于 2022年7月31日 00:18:24
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