/***JDK8 Stream特性* Created by chengbx on 2018/5/27.* Java 8 中的 Stream 是對集合（Collection）對象功能的增強，它專注于對集合對象進行各種非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），* 或者大批量數據操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同樣新出現的 Lambda 表達式，極大的提高編程效率和程序可讀性。* 同時它提供串行和并行兩種模式進行匯聚操作，并發模式能夠充分利用多核處理器的優勢，使用 fork/join 并行方式來拆分任務和加速處理過程。* 通常編寫并行代碼很難而且容易出錯, 但使用 Stream API 無需編寫一行多線程的代碼，就可以很方便地寫出高性能的并發程序。* 所以說，Java 8 中首次出現的 java.util.stream 是一個函數式語言+多核時代綜合影響的產物。* 一、Stream API 的操作步驟：* * 1. 創建 Stream** 2. 中間操作** 3. 終止操作(終端操作)** 4. 接口中的默認方法* 接口默認方法的”類優先”原則* 若一個接口中定義了一個默認方法，而另外一個父類或接口中* 又定義了一個同名的方法時* 1.選擇父類中的方法。如果一個父類提供了具體的實現，那么* 接口中具有相同名稱和參數的默認方法會被忽略.* 2.接口沖突。如果一個父接口提供一個默認方法，而另一個接* 口也提供了一個具有相同名稱和參數列表的方法（不管方法* 是否是默認方法），那么必須覆蓋該方法來解決沖突* 5. 新增的重復注解@Repeatble和類型注解* java8新增了重復注解，其使用方式為：@Repeatable(Authorities.class)public @interface Authority {String role();}public @interface Authorities {Authority[] value();}public class RepeatAnnotationUseNewVersion {@Authority(role="Admin")@Authority(role="Manager")publicvoiddoSomeThing(){ }}2.Java8為ElementType枚舉增加了TYPE_PARAMETER、TYPE_USE兩個枚舉值，從而可以使用@Target(ElementType_TYPE_USE)修飾注解定義，這種注解被稱為類型注解，可以用在任何使用到類型的地方*/ public class TestStream {List<Employee> employees = Arrays.asList(new Employee("aaa",11,5000),new Employee("bbb",21,5200),new Employee("ccc",13,5500),new Employee("ddd",54,6400),new Employee("eee",16,7100),new Employee("fff",74,7120),new Employee("ggg",12,7150));/*** 創建stream*/@Testpublic void test1(){//1. Collection 提供了兩個方法 stream() 與 parallelStream()List<String> list = new ArrayList<>();Stream<String> stream = list.stream();Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //獲取一個并行流//2. 通過 Arrays 中的 stream() 獲取一個數組流Integer[] nums = new Integer[10];Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(nums);//3. 通過 Stream 類中靜態方法 of()Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1,2,3,4,5,6);//4. 創建無限流//迭代Stream<Integer> stream3 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(10);stream3.forEach(System.out::println);//生成Stream<Double> stream4 = Stream.generate(Math::random).limit(2);stream4.forEach(System.out::println);}/*篩選與切片filter——接收 Lambda ， 從流中排除某些元素。limit——截斷流，使其元素不超過給定數量。skip(n) —— 跳過元素，返回一個扔掉了前 n 個元素的流。若流中元素不足 n 個，則返回一個空流。與 limit(n) 互補distinct——篩選，通過流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重復元素*///內部迭代：迭代操作 Stream API 內部完成 @Testpublic void test2(){//中間操作,不會執行任何操作Stream<Employee> str = employees.stream().filter((e) -> e.getAge()>30).limit(1);//終止操作,一次性執行全部內容，即"惰性求值" str.forEach(System.out::println);// employees.stream().filter((e) -> e.getAge()<30)// .forEach((employee) -> System.out.println(employee)); }//外部迭代 @Testpublic void test3(){Iterator<Employee> it = employees.iterator();while(it.hasNext()){System.out.println(it.next());}}@Testpublic void test4(){employees.stream().filter((e) -> {System.out.println("短路！"); // && ||return e.getSalary() >= 5000;}).limit(3).forEach(System.out::println);}@Testpublic void test5(){employees.parallelStream().filter((e) -> e.getSalary() >= 5000).skip(2).forEach(System.out::println);}@Testpublic void test6(){employees.stream().distinct().forEach(System.out::println);}/*** 映射* map -接收lambda，將元素轉換成其他形式獲取信息，接收一個函數作為參數，該函數會被應用在每個元素上，并將其映射成一個新的元素。* flatmap-接收一個函數作為參數，將流中的每個值都換成另一個流，然后把所有流連接成一個流*/@Testpublic void test7(){List<String> list = Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd");list.stream().map((str) -> str.toUpperCase()).forEach((str) -> System.out.println(str));System.out.println("---------------");employees.stream().map(Employee::getName).forEach((name) ->System.out.println(name));}/*** 排序* sorted()--自然排序(comparable)* sorted(Comparator com)--定制排序(Comparator)*/@Testpublic void test8(){List<String> list = Arrays.asList("eee","ggg","ccc","ddd");list.stream().sorted().forEach(System.out::println);System.out.println("-------------------以下是定制排序-------------");employees.stream().sorted((e1,e2) ->{if (e1.getAge() ==e2.getAge()) {return e1.getName().compareTo(e2.getName());}else{return Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());}}).forEach((employee) -> System.out.println(employee));}//3. 終止操作/*allMatch——檢查是否匹配所有元素anyMatch——檢查是否至少匹配一個元素noneMatch——檢查是否沒有匹配的元素findFirst——返回第一個元素findAny——返回當前流中的任意元素count——返回流中元素的總個數max——返回流中最大值min——返回流中最小值注意：流進行了終止操作后，不能再次使用*/@Testpublic void test9(){boolean b = employees.stream().allMatch((emp) -> emp.getAge()==15);System.out.println(b);System.out.println("---------------");boolean b1 = employees.stream().anyMatch((emp) -> emp.getAge()==15);System.out.println(b1);System.out.println("---------------");boolean b2 = employees.stream().noneMatch((emp) -> emp.getAge()==15);System.out.println(b2);System.out.println("---------------");Optional<Employee> optional = employees.stream().sorted((emp1, emp2) -> Double.compare(emp1.getSalary(),emp2.getSalary())).findFirst();System.out.println(optional.get());System.out.println("---------------");Optional<Employee> optional1 = employees.parallelStream().filter((emp) -> emp.getAge() >15).findAny();System.out.println(optional1);System.out.println("---------------");Long count = employees.parallelStream().filter((emp) -> emp.getAge() >15).count();System.out.println(count);Optional<Double> optiona3 = employees.stream().map((emp) -> emp.getSalary()).max(Double::compareTo);System.out.println(optiona3.get());System.out.println("---------------");Optional<Employee> optiona4 = employees.stream().min((e1,e2) ->Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary()));System.out.println(optiona4);}/*** 歸約reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator) ——可以將流中元素反復結合起來，得到一個值。*/@Testpublic void test10(){List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);Integer sum = list.stream().reduce(0,(x,y) -> x+y);System.out.println(sum);//55System.out.println("---------------------");Optional<Double> sumSal = employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);System.out.println(sumSal);}/*** 收集:* collect——將流轉換為其他形式。接收一個 Collector接口的實現，用于給Stream中元素做匯總的方法*///將employee集合中name值取出來放入集合中 aaa bbb ccc ddd eee fff ggg @Testpublic void test11(){List list = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());list.forEach(System.out::println);}@Testpublic void test12(){Set set = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet());set.forEach(System.out::println);}@Testpublic void test13(){HashSet hashSet = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));hashSet.forEach(System.out::println);}//獲取集合中元素的個數 7 @Testpublic void test14(){long count = employees.stream().collect(Collectors.counting());System.out.println(count);System.out.println("----------------");//獲取工資平均值Double avgMoney = employees.stream().collect(Collectors.averagingDouble((emp) -> emp.getSalary()));System.out.println(avgMoney);//6210.0System.out.println("----------------");//工資總和Double sumMoney = employees.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));System.out.println(sumMoney);//最大值Optional<Employee> optional= employees.stream().collect(Collectors.maxBy((emp1,emp2) -> Double.compare(emp1.getSalary(),emp2.getSalary())));System.out.println(optional.get());//Employee{name='ggg', age=12, salary=7150.0}//最小值Optional<Double> minMoney = employees.stream().map(Employee::getSalary).collect(Collectors.minBy(Double::compare));System.out.println(minMoney.get());}//分組 @Testpublic void test15(){employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getAge));}//分區 @Testpublic void test16(){Map<Boolean,List<Employee>> map =employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getSalary() >6000));System.out.println(map);//{false=[Employee{name='aaa', age=11, salary=5000.0}, Employee{name='bbb', age=21, salary=5200.0},// Employee{name='ccc', age=13, salary=5500.0}],// true=[Employee{name='ddd', age=54, salary=6400.0}, Employee{name='eee', age=16, salary=7100.0},// Employee{name='fff', age=74, salary=7120.0}, Employee{name='ggg', age=12, salary=7150.0}]} }@Testpublic void test17(){DoubleSummaryStatistics dss =employees.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));//求平均值 System.out.println(dss.getAverage());//求最大值 System.out.println(dss.getMax());//求和 System.out.println(dss.getSum());} @Testpublic void test18(){String name = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining(","));System.out.println(name);//aaa,bbb,ccc,ddd,eee,fff,ggg } }
?
