Java8的stream流讓操作集合更容易

꧁ʚ星月天空ɞ꧂發表於2024-06-17

概述

好久不見，最近忙於工作，好久沒有發文章了，入職大公司，發現有些同事更喜歡使用stream流操作集合，故而自己也研究學習一下。事先宣告：我並非原創，我只是學習並整理的大佬們的文章，原文章放在最後，有興趣的可以去看看
Java8提供了Stream（流）處理集合的關鍵抽象概念，Stream 使用一種類似用 SQL 語句從資料庫查詢資料的直觀方式來提供一種對 Java 集合運算和表達的高階抽象。它可以對集合進行操作，可以執行非常複雜的查詢、過濾和對映資料等操作。Stream API 藉助於同樣新出現的Lambda表示式，極大提高Java程式設計師的生產力，讓程式設計師寫出高效率、乾淨、簡潔的程式碼。

stream流的三個過程

建立Stream
Stream中間處理
終止Steam

開始管道
主要負責新建一個Stream流，或者基於現有的陣列、List、Set、Map等集合型別物件建立出新的Stream流。
中間管道
負責對Stream進行處理操作，並返回一個新的Stream物件，中間管道操作可以進行疊加。
終止管道
顧名思義，透過終止管道操作之後，Stream流將會結束，最後可能會執行某些邏輯處理，或者是按照要求返回某些執行後的結果資料。

常用示例

開始管道

透過集合

 public static List<Employee> getEmployeeDataList(){
    List<Employee> list = new ArrayList<>();
     list.add(new Employee(1,"張三",20,8500D,1));
     list.add(new Employee(2,"李四",18,600D,1));
     list.add(new Employee(3,"王五",21,5500D,3));
     list.add(new Employee(4,"小白",30,8500D,2));
     return list;
 }

public static void main(String[] args) {
    List<Employee> employees = getEmployeeDataList();
    // 返回一個順序流 （按照集合順序獲取）
    Stream<Employee> stream = employees.stream();
    // 返回一個並行流 （類似於執行緒去獲取資料，無序）
    Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
}

透過陣列

public static void main(String[] args) {
    int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};
    IntStream intStream = Arrays.stream(arr);

    Employee e1 = new Employee(1, "張三", 20, 8500D, 1);
    Employee e2 = new Employee(2, "李四", 18, 600D, 1);
    Employee[] employees = new Employee[]{e1,e2};
    Stream<Employee> stream = Arrays.stream(employees);
}

透過Stream的of方法

public static void main(String[] args) {
 Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
}

透過無限流

public static void main(String[] args) {
    // 生成偶數
    Stream.iterate(0,t->t+2).limit(10).forEach(System.out::println);
    // 10個隨機數
    Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
}

中間管道

filter：按照條件過濾符合要求的元素，返回新的stream流

篩選工資大於8000的員工：

public static void main(String[] args) {
    List<Employee> employees = getEmployeeDataList();
    Stream<Employee> stream = employees.stream();
    stream.filter(e -> e.getSalary() > 8000).forEach(t->{
        System.out.println("工資大於八千的員工->>>"+t);
    });
}

map：將已有元素轉換為另一個物件型別，一對一邏輯，返回新的stream流

大小寫轉換：

public static void main(String[] args) {
    List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c", "d");
    list.stream().map(str -> str.toUpperCase(Locale.ROOT)).forEach(t-> System.out.println("大小寫轉換->>>"+t));
}

獲取員工姓名大於3的員工姓名：

public static void main(String[] args) {
    // 獲取員工姓名大於3的員工姓名
    List<Employee> list = getEmployeeDataList();
    Stream<String> nameStream = list.stream().map(Employee::getName);
    nameStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(t-> System.out.println("獲取員工姓名大於3的員工->>>"+t));
}

flatMap：將已有元素轉換為另一個物件型別，一對多邏輯，即原來一個元素物件可能會轉換為1個或者多個新型別的元素，返回新的stream流

使用flatMap()將流中的每一個元素連結成為一個流：

public class flatMapTest {
    public static void main(String[] args) {
        //建立使用者列表
        List<String> userList = new ArrayList<String>();
        userList.add("康熙爺、莫愁、顏如玉");
        userList.add("紀曉嵐、杜小月、和珅");
 
        //分割使用者列表，使用flatMap()將流中的每一個元素連結成一個流。
        userList = userList.stream()
                .map(city -> city.split("、"))
                .flatMap(Arrays::stream)
                .collect(Collectors.toList());
 
        //遍歷使用者列表
        userList.forEach(System.out::println);
    }
}

limit：僅保留集合前面指定個數的元素，返回新的stream流
skip：跳過集合前面指定個數的元素，返回新的stream流

獲取使用者列表，要求跳過第1條資料後的前3條資料：

public class limitAndSkipTest {
    public static void main(String[] args) {
 
        List<User> userList = new ArrayList<User>();
        userList.add(new User(1, "康熙爺", "男", 32, "總裁辦", BigDecimal.valueOf(3000)));
        userList.add(new User(2, "和珅", "男", 30, "財務部", BigDecimal.valueOf(1800)));
        userList.add(new User(3, "顏如玉", "女", 20, "人事部", BigDecimal.valueOf(1700)));
        userList.add(new User(4, "紀曉嵐", "男", 29, "研發部", BigDecimal.valueOf(2000)));
        userList.add(new User(5, "杜小月", "女", 23, "人事部", BigDecimal.valueOf(1500)));
 
        List<User> limitAndSkipList = userList.stream().skip(1).limit(3).collect(Collectors.toList());
        limitAndSkipList.forEach(System.out::println);
 
    }
}

concat：將兩個流的資料合併起來為1個新的流，返回新的stream流
distinct：對Stream中所有元素進行去重，返回新的stream流

public static void main(String[] args) {
    List<Employee> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Employee(1,"張三",20,8500D,1));
    list.add(new Employee(1,"張三",20,8500D,1));
    list.add(new Employee(1,"張三",20,8500D,1));
    list.add(new Employee(1,"張三",20,8500D,1));
    list.add(new Employee(1,"張三",20,8500D,1));
    list.stream().distinct().forEach(t-> System.out.println("集合去重->>>"+t));
}

sorted：對stream中所有的元素按照指定規則進行排序，返回新的stream流

先按照年齡從小到大排序，當年齡一樣的時候，按照工資高低進行排序：

public static void main(String[] args) {
   List<Employee> list = getEmployeeDataList();
   list.stream().sorted((e1,e2)->{
       int age = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());
       if(age != 0){
           return age;
       }else {
           return Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());
       }
   }).forEach(System.out::println);
}

peek：對stream流中的每個元素進行逐個遍歷處理，返回處理後的stream流

peek方法可以不調整元素順序和數量的情況下消費每一個元素，然後產生新的流，按文件上的說明，主要是用於對流執行的中間過程做debug的時候使用，因為Stream使用的時候一般都是鏈式呼叫的，所以可能會執行多次流操作，如果想看每個元素在多次流操作中間的流轉情況，就可以使用這個方法實現

Stream.of("one", "two", "three", "four")
     .filter(e -> e.length() > 3)
     .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
     .map(String::toUpperCase)
     .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
     .collect(Collectors.toList());
     
輸出：
Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR

終止管道

count：返回stream處理後最終的元素個數
max：返回stream處理後的元素最大值
min：返回stream處理後的元素最小值
findFirst：找到第一個符合條件的元素時則終止流處理
findAny：找到任何一個符合條件的元素時則退出流處理，這個對於序列流時與findFirst相同，對於並行流時比較高效，任何分片中找到都會終止後續計算邏輯
anyMatch：返回一個boolean值，類似於isContains(),用於判斷是否有符合條件的元素
allMatch：返回一個boolean值，用於判斷是否所有元素都符合條件
noneMatch：返回一個boolean值，用於判斷是否所有元素都不符合條件
使用 anyMatch()、allMatch()、noneMatch() 進行判斷：

public class matchTest {
    public static void main(String[] args) {
 
        List<User> userList = new ArrayList<User>();
        userList.add(new User(1, "康熙爺", "男", 32, "總裁辦", BigDecimal.valueOf(3000)));
        userList.add(new User(2, "和珅", "男", 30, "財務部", BigDecimal.valueOf(1800)));
        userList.add(new User(3, "顏如玉", "女", 20, "人事部", BigDecimal.valueOf(1700)));
        userList.add(new User(4, "紀曉嵐", "男", 29, "研發部", BigDecimal.valueOf(2000)));
        userList.add(new User(5, "杜小月", "女", 23, "人事部", BigDecimal.valueOf(1500)));
 
        //判斷使用者列表中是否存在名稱為“杜小月”的資料
        boolean result = userList.stream().anyMatch(user -> user.getName().equals("杜小月"));
 
        //判斷使用者名稱稱是否都包含“杜小月”欄位
        boolean result2 = userList.stream().allMatch(user -> user.getName().equals("杜小月"));
 
        //判斷使用者名稱稱是否存在不包含“杜小月”欄位
        boolean result3 = userList.stream().noneMatch(user -> user.getName().equals("杜小月"));
 
        //列印結果
        System.out.println("result=" + result);
        System.out.println("result2=" + result2);
        System.out.println("result3=" + result3);
 
    }
}

collect：將流轉換為指定的型別，透過Collectors進行指定
toArray：將流轉換為陣列
iterator：將流轉換為Iterator物件
foreach：無返回值，對元素進行逐個遍歷，然後執行給定的處理邏輯

stream細節區分與避坑點

細節區分

map與flatMap

map與flatMap都是用於轉換已有的元素為其它元素，區別點在於：
- map 必須是一對一的，即每個元素都只能轉換為1個新的元素
- flatMap 可以是一對多的，即每個元素都可以轉換為1個或者多個新的元素

比如：有一個字串ID列表，現在需要將其轉為User物件列表。可以使用map來實現

/**
 * 演示map的用途：一對一轉換
 */
public void stringToIntMap() {
    List<String> ids = Arrays.asList("205", "105", "308", "469", "627", "193", "111");
    // 使用流操作
    List<User> results = ids.stream()
            .map(id -> {
                User user = new User();
                user.setId(id);
                return user;
            })
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(results);
}

執行之後，會發現每一個元素都被轉換為對應新的元素，但是前後總元素個數是一致的：

[User{id='205'}, 
 User{id='105'},
 User{id='308'}, 
 User{id='469'}, 
 User{id='627'}, 
 User{id='193'}, 
 User{id='111'}]

再比如：現有一個句子列表，需要將句子中每個單詞都提取出來得到一個所有單詞列表。這種情況用map就搞不定了，需要flatMap上場了：


public void stringToIntFlatmap() {
    List<String> sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao");
    // 使用流操作
    List<String> results = sentences.stream()
            .flatMap(sentence -> Arrays.stream(sentence.split(" ")))
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(results);
}

執行結果如下，可以看到結果列表中元素個數是比原始列表元素個數要多的：

[hello, world, Jia, Gou, Wu, Dao]

flatMap操作的時候其實是先每個元素處理並返回一個新的Stream，然後將多個Stream展開合併為了一個完整的新的Stream

peek和foreach方法

peek和foreach，都可以用於對元素進行遍歷然後逐個的進行處理：
但根據前面的介紹，peek屬於中間方法，而foreach屬於終止方法。這也就意味著peek只能作為管道中途的一個處理步驟，而沒法直接執行得到結果，其後面必須還要有其它終止操作的時候才會被執行；而foreach作為無返回值的終止方法，則可以直接執行相關操作

public void testPeekAndforeach() {
    List<String> sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao");
    // 演示點1： 僅peek操作，最終不會執行
    System.out.println("----before peek----");
    sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence));
    System.out.println("----after peek----");
    // 演示點2： 僅foreach操作，最終會執行
    System.out.println("----before foreach----");
    sentences.stream().forEach(sentence -> System.out.println(sentence));
    System.out.println("----after foreach----");
    // 演示點3： peek操作後面增加終止操作，peek會執行
    System.out.println("----before peek and count----");
    sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence)).count();
    System.out.println("----after peek and count----");
}

輸出結果可以看出，peek獨自呼叫時並沒有被執行、但peek後面加上終止操作之後便可以被執行，而foreach可以直接被執行：

----before peek----
----after peek----
----before foreach----
hello world
Jia Gou Wu Dao
----after foreach----
----before peek and count----
hello world
Jia Gou Wu Dao
----after peek and count----

reduce
reduce 是 Stream 的一個聚合方法，它可以把一個 Stream 的所有元素按照聚合函式聚合成一個結果。reduce 方法傳入的物件是BinaryOperator 介面，它定義了一個 apply 方法，負責把上次累加的結果和本次的元素進行運算，並返回累加的結果。

舉個例子，陣列求和：

Optional<Integer> optional = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).reduce((a, b) -> a + b);
System.out.println(optional);
System.out.println(optional.orElse(-1));

結果如下：

Optional[15]
15 Optinal<T> 物件是一種包裝器物件，它在值不存在的情況下會產生一個可替代物，二隻有在值存在的情況下才會使用這個值。

避坑點

這裡需要補充提醒下，一旦一個Stream被執行了終止操作之後，後續便不可以再讀這個流執行其他的操作了，否則會報錯，看下面示例：

public void testHandleStreamAfterClosed() {
    List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
    Stream<String> stream = ids.stream().filter(s -> s.length() > 2);
    // 統計stream操作後剩餘的元素個數
    System.out.println(stream.count());
    System.out.println("-----下面會報錯-----");
    // 判斷是否有元素值等於205
    try {
        System.out.println(stream.anyMatch("205"::equals));
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    System.out.println("-----上面會報錯-----");
}

執行的時候，結果如下：

6
-----下面會報錯-----
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
	at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229)
	at java.util.stream.ReferencePipeline.anyMatch(ReferencePipeline.java:449)
	at com.veezean.skills.stream.StreamService.testHandleStreamAfterClosed(StreamService.java:153)
	at com.veezean.skills.stream.StreamService.main(StreamService.java:176)
-----上面會報錯-----

結果收集終止方法

因為Stream主要用於對集合資料的處理場景，所以除了上面幾種獲取簡單結果的終止方法之外，更多的場景是獲取一個集合類的結果物件，比如List、Set或者HashMap等。

這裡就需要collect方法出場了，它可以支援生成如下型別的結果資料：

一個集合類，比如List、Set或者HashMap等
StringBuilder物件，支援將多個字串進行拼接處理並輸出拼接後結果
一個可以記錄個數或者計算總和的物件（資料批次運算統計）

生成集合

public void testCollectStopOptions() {
    List<Dept> ids = Arrays.asList(new Dept(17), new Dept(22), new Dept(23));
    // collect成list
    List<Dept> collectList = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println("collectList:" + collectList);
    // collect成Set
    Set<Dept> collectSet = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
            .collect(Collectors.toSet());
    System.out.println("collectSet:" + collectSet);
    // collect成HashMap，key為id，value為Dept物件
    Map<Integer, Dept> collectMap = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
            .collect(Collectors.toMap(Dept::getId, dept -> dept));
    System.out.println("collectMap:" + collectMap);
}

結果如下：

collectList:[Dept{id=22}, Dept{id=23}]
collectSet:[Dept{id=23}, Dept{id=22}]
collectMap:{22=Dept{id=22}, 23=Dept{id=23}}

生成拼接字串

使用collect實現：

public void testCollectJoinStrings() {
    List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
    String joinResult = ids.stream().collect(Collectors.joining(","));
    System.out.println("拼接後：" + joinResult);
}

結果：

拼接後：205,10,308,49,627,193,111,193

資料批次數學運算

還有一種場景，實際使用的時候可能會比較少，就是使用collect生成數字資料的總和資訊，也可以瞭解下實現方式：

public void testNumberCalculate() {
    List<Integer> ids = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
    // 計算平均值
    Double average = ids.stream().collect(Collectors.averagingInt(value -> value));
    System.out.println("平均值：" + average);
    // 資料統計資訊
    IntSummaryStatistics summary = ids.stream().collect(Collectors.summarizingInt(value -> value));
    System.out.println("資料統計資訊： " + summary);
}

上面的例子中，使用collect方法來對list中元素值進行數學運算，結果如下：

平均值：30.0
總和： IntSummaryStatistics{count=5, sum=150, min=10, average=30.000000, max=50}

總結

Stream相較於傳統的foreach的方式處理stream，到底有啥優勢？

根據前面的介紹，我們應該可以得出如下幾點答案：

程式碼更簡潔、偏宣告式的編碼風格，更容易體現出程式碼的邏輯意圖
邏輯間解耦，一個stream中間處理邏輯，無需關注上游與下游的內容，只需要按約定實現自身邏輯即可
並行流場景效率會比迭代器逐個迴圈更高
函式式介面，延遲執行的特性，中間管道操作不管有多少步驟都不會立即執行，只有遇到終止操作的時候才會開始執行，可以避免一些中間不必要的操作消耗

當然了，Stream也不全是優點，在有些方面也有其弊端：

程式碼調測debug不便
程式設計師從歷史寫法切換到Stream時，需要一定的適應時間

參考：
全面吃透JAVA Stream流操作，讓程式碼更加的優雅
Java8使用Stream流實現List列表的遍歷、統計、排序等
Java8 Stream 用法大全
Java 8中 Stream 流詳解

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