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JDK8 都10岁了,你还在用for循环遍历list吗?

康熙 终码一生 2022-09-22

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1

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。



2


+--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+
| 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
// forEach
filterList.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list
List<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();



3

完整代码


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 +
                '}';
    }
}


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);

    }

}


来源:blog.csdn.net/chaitoudaren/article/details/105122681


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