Stream API

1. 流的概念：

   1. 是数据渠道，用于操作数据源所生成的元素序列。集合讲的是数据，流讲的是计算
   2. 注意
      1. Stream自己不会存储元素
      2. Stream不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新的Stream
      3. Stream操作是延迟执行的。意味着他们会等到需要结果的时候才会执行。

2. 步骤

   1. 创建Stream
   2. 中间操作
   3. 终止操作

3. 创建stream

   1. 可以通过collection系列集合提供的stream()或parallelStream()方法获取，第一个是串行流，第二个是并行流。

      Listlist = new ArrayList<>();
      Stream stream = list.stream();
      

   2. 通过Arrays中的静态方法stream()获取数组流

      Listlist = new ArrayList<>();
      Stream stream = list.stream();
      

   3. 通过Stream类中的静态方法of（）

      Stream stringStream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
      

   4. 创建无限流

      //  迭代
      Stream integerStream = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);//  生成
      Stream doubleStream = Stream.generate(Math::random);
      

4. 中间操作：

   1. 惰性求值：多个中间操作连接成一个流水线，除非流水线触发终止操作，否则中间操作不会执行任何处理。在终止操作时一次性全部处理。

   2. 筛选与切片操作：

      1. Filter：接收lambda，从流中排除某些元素

         1. 内部迭代：

         2. 惰性求值：

         3. filter(x -> x.getAge() > 10)
            

      2. limit：截断流，使其元素不超过给定数量

         1. 内部会先找到满足条件的前n个值，内部迭代操作也仅仅在这几个值进行，我们称之为短路

            employees.stream().filter(e->{System.out.println("limit");return  e.getSalary() > 5000;}).limit(5).forEach(System.out::println);
            

      3. skip：跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不足n个，则返回一个空流。与limit互补

      4. distinct：筛选，通过流所生成元素的hashcode( )和equals（）去除重复元素

         1. 如果需要对Object进行去重，需要重写hashCode和equals方法

   3. 映射：

      1. map(Function f)：

         1. 接收Lambda，将元素转化为其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每一个元素上，并将其映射成一个新的元素。
         2. map操作返回的依然是流。
         3. 经过map操作后的流的元素会变，根据map中Lambda的返回值变化。

      2. mapToDouble(ToDoubleFunction f)

      3. mapToInt(ToIntFunction f)

      4. mapToLong(ToLongFunction f)

      5. flatMap(Function f)：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

      6. flatMap和Map的区别：

         1. 二者的区别类似于add和addAll的区别，前者如果使用list2.add(list)，结果会是将整个list作为一个元素放进list2，而list2.addAll(list)，是将list里面的每个元素拆分开，以元素的方式存进去。

         public static Stream filterCharacter(String str){Listlist = new ArrayList<>();for(Character ch:str.toCharArray()){list.add(ch);}return list.stream();}@Testpublic void test6(){List list = Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd","eee");//  用map，返回Stream>Stream> streamStream = list.stream().map(TestStreamAPI2::filterCharacter);//  用flatMap，返回StreamStream characterStream = list.stream().flatMap(TestStreamAPI2::filterCharacter);}
         

   4. 排序：

      1. sorted()：自然排序，按照对象指定的Comparable排序

      2. sorted(Comparator comp)：定制排序Comparator

         employees.stream().sorted((e1,e2)->{if(e1.getAge()!=e2.getAge()){return -e1.getAge()+e2.getAge();}else return e1.getName().compareTo(e2.getName());}).forEach(System.out::println);
         

5. 终止操作

   1. 查找与匹配

      1. allMatch()：检查是否匹配所有元素，相当于全称量词

         boolean b = employees.stream().allMatch(e -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
         

      2. anyMatch()：是否存在一个匹配值，相当于存在量词

      3. noneMatch()：检查是否没有匹配的元素，相当于存在量词的非

      4. findFirst()：找到第一个元素,返回optional对象

         1. Optional对象：一个容器类，为了避免空指针异常，当返回的值有可能为空时，就会封装进optional

         2. orElse方法：如果当前容器封装的对象指针为空，可以搞一个替代的对象

            Optional first = employees.stream().sorted(Comparator.comparingDouble(Employee::getSalary)).findFirst();first.orElse(new Employee());
            

      5. findAny()：找到任意一个元素

      6. count：返回流中元素总数

         long count = employees.stream().count();
         

      7. min：返回流中最小值

         Optional min = employees.stream().map(Employee::getSalary).min(Double::compare);System.out.println(min.get());
         

      8. max：返回流中的最大值

   2. 归约 reduce(T identity, Binaryoperator) / reduce(BinaryOperator) 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。

      1. reduce(T identity, Binaryoperator) : 第一个参数为启始值，第二个参数为运算式

      2. map-reduce 连用成为map-reduce模式：

         Optional map-reduce = employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);System.out.println();
         

   3. 收集 collect-将流转换为其他形式。接收一个collector接口的实现，用于Stream中元素汇总方法

      1. collect(Collector c )

         //  使用listList collect = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());collect.forEach(System.out::println);//  使用setSet set = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet());set.forEach(System.out::println);//  使用构造HashSet stringHashSet = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
         

      2. Collector.counting:收集总数

         Long aLong = employees.stream().collect(Collectors.counting());
         

      3. Collector.avg : 平均值

         Double avg = employees.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
         

      4. Collector.summing ：总和

         Double sum = employees.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
         

      5. 最大值：

         Optional max = employees.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingDouble(Employee::getSalary)));
         

      6. 最小值

          Optional min = employees.stream().map(e -> e.getSalary()).collect(Collectors.minBy(Double::compareTo));//	或者
         Optional min = employees.stream().map(Employee::getSalary).min(Double::compareTo);
         

      7. 分组：

         Map> statusListMap = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
         

      8. 多级分组

         Map>> statusMapMap = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus, Collectors.groupingBy(e -> {if (e.getAge() > 50) return "老年";else if (e.getAge() <= 50 && e.getAge() > 30) return "中年";else return "青年";})));
         

      9. 分区

         Map> listMap = employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.getSalary() > 8000));
         

      10. 统计

          DoubleSummaryStatistics collect = employees.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));System.out.println(collect.getAverage());System.out.println(collect.getMax());System.out.println(collect.getSum());
          

      11. 字符串连接

          String collectStr = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining(","));