本篇文章给大家带来了关于java的相关知识，其中主要介绍了关于Stream详细用法的相关问题，版本新增的Stream，配合同版本出现的Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。
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Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。Stream流是JDK8新增的成员，允许以声明性方式处理数据集合，可以把Stream流看作是遍历数据集合的一个高级迭代器。Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找/筛选/过滤、排序、聚合和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
代码以声明性方式书写，说明想要完成什么，而不是说明如何完成一个操作。
可以把几个基础操作连接起来，来表达复杂的数据处理的流水线，同时保持代码清晰可读。
从支持数据处理操作的源生成元素序列.数据源可以是集合,数组或IO资源。
从操作角度来看,流与集合是不同的. 流不存储数据值; 流的目的是处理数据,它是关于算法与计算的。
如果把集合作为流的数据源,创建流时不会导致数据流动; 如果流的终止操作需要值时,流会从集合中获取值; 流只使用一次。
流中心思想是延迟计算,流直到需要时才计算值。
Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：
中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。
终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。
特性：
不是数据结构，不会保存数据。
不会修改原来的数据源，它会将操作后的数据保存到另外一个对象中。（保留意见：毕竟peek方法可以修改流中元素）
惰性求值，流在中间处理过程中，只是对操作进行了记录，并不会立即执行，需要等到执行终止操作的时候才会进行实际的计算。
无状态：指元素的处理不受之前元素的影响；
有状态：指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。
非短路操作：指必须处理所有元素才能得到最终结果；
短路操作：指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。
Stream可以通过集合数组创建。
1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();2、使用 java.util.Arrays.stream(T[]array)方法用数组创建流
int[] array={1,3,5,6,8};IntStream stream = Arrays.stream(array);3、使用 Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6); Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);stream2.forEach(System.out::println); Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);stream3.forEach(System.out::println);
输出结果：
0 3 6 90.67961569092719940.19143142088542830.8116932592396652
stream和 parallelStream的简单区分：stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而 parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：
如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。
除了直接创建并行流，还可以通过 parallel()把顺序流转换成并行流：
Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();
先贴上几个案例，水平高超的同学可以挑战一下：从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。
前提：员工类
static List<Person> personList = new ArrayList<Person>();private static void initPerson() {
personList.add(new Person("张三", 8, 3000));
personList.add(new Person("李四", 18, 5000));
personList.add(new Person("王五", 28, 7000));
personList.add(new Person("孙六", 38, 9000));}Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是 Stream中的元素是以 Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。
// import已省略，请自行添加，后面代码亦是
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
// 遍历输出符合条件的元素
list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
// 匹配第一个
Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
// 匹配任意（适用于并行流）
Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
// 是否包含符合特定条件的元素
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());
System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());
System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);
}}
（1）筛选员工中已满18周岁的人，并形成新的集合
/**
* 筛选员工中已满18周岁的人，并形成新的集合
* @思路
* List<Person> list = new ArrayList<Person>();
* for(Person person : personList) {
* if(person.getAge() >= 18) {
* list.add(person);
* }
* }
*/
private static void filter01() {
initPerson();
List<Person> collect = personList.stream().filter(x -> x.getAge()>=18).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);}
（2）自定义条件匹配
（1）获取String集合中最长的元素
/**
* 获取String集合中最长的元素
* @思路
* List<String> list = Arrays.asList("zhangsan", "lisi", "wangwu", "sunliu");
* String max = "";
* int length = 0;
* int tempLength = 0;
* for(String str : list) {
* tempLength = str.length();
* if(tempLength > length) {
* length = str.length();
* max = str;
* }
* }
* @return zhangsan
*/
private static void test02() {
List<String> list = Arrays.asList("zhangsan", "lisi", "wangwu", "sunliu");
Comparator<? super String> comparator = Comparator.comparing(String::length);
Optional<String> max = list.stream().max(comparator);
System.out.println(max);}
（2）获取Integer集合中的最大值
//获取Integer集合中的最大值
private static void test05() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 17, 27, 7);
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
// 自定义排序
Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1.compareTo(o2);
}
});
System.out.println(max2);}
//获取员工中年龄最大的人
private static void test06() {
initPerson();
Comparator<? super Person> comparator = Comparator.comparingInt(Person::getAge);
Optional<Person> max = personList.stream().max(comparator);
System.out.println(max);}（3）获取员工中年龄最大的人
（4）计算integer集合中大于10的元素的个数
map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap：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。
（1）字符串大写
（2）整数数组每个元素+3
/**
* 整数数组每个元素+3
* @思路
* List<Integer> list = Arrays.asList(1, 17, 27, 7);
List<Integer> list2 = new ArrayList<Integer>();
for(Integer num : list) {
list2.add(num + 3);
}
@return [4, 20, 30, 10]
*/
private static void test09() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 17, 27, 7);
List<Integer> collect = list.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);}（3）公司效益好，每人涨2000
/**
* 公司效益好，每人涨2000
*
*/
private static void test10() {
initPerson();
List<Person> collect = personList.stream().map(x -> {
x.setAge(x.getSalary()+2000);
return x;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);}（4）将两个字符数组合并成一个新的字符数组
/**
* 将两个字符数组合并成一个新的字符数组
*
*/
private static void test11() {
String[] arr = {"z, h, a, n, g", "s, a, n"};
List<String> list = Arrays.asList(arr);
System.out.println(list);
List<String> collect = list.stream().flatMap(x -> {
String[] array = x.split(",");
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
return stream;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);}（5）将两个字符数组合并成一个新的字符数组
/**
* 将两个字符数组合并成一个新的字符数组
* @return [z, h, a, n, g, s, a, n]
*/
private static void test11() {
String[] arr = {"z, h, a, n, g", "s, a, n"};
List<String> list = Arrays.asList(arr);
List<String> collect = list.stream().flatMap(x -> {
String[] array = x.split(",");
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
return stream;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);}归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
（1）求Integer集合的元素之和、乘积和最大值
/**
* 求Integer集合的元素之和、乘积和最大值
*
*/
private static void test13() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
//求和
Optional<Integer> reduce = list.stream().reduce((x,y) -> x+ y);
System.out.println("求和:"+reduce);
//求积
Optional<Integer> reduce2 = list.stream().reduce((x,y) -> x * y);
System.out.println("求积:"+reduce2);
//求最大值
Optional<Integer> reduce3 = list.stream().reduce((x,y) -> x>y?x:y);
System.out.println("求最大值:"+reduce3);}（2）求所有员工的工资之和和最高工资
/*
* 求所有员工的工资之和和最高工资
*/
private static void test14() {
initPerson();
Optional<Integer> reduce = personList.stream().map(Person :: getSalary).reduce(Integer::sum);
Optional<Integer> reduce2 = personList.stream().map(Person :: getSalary).reduce(Integer::max);
System.out.println("工资之和:"+reduce);
System.out.println("最高工资:"+reduce2);}取出大于18岁的员工转为map
/**
* 取出大于18岁的员工转为map
*
*/
private static void test15() {
initPerson();
Map<String, Person> collect = personList.stream().filter(x -> x.getAge() > 18).collect(Collectors.toMap(Person::getName, y -> y));
System.out.println(collect);}Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：
计数： count
平均值： averagingInt、 averagingLong、 averagingDouble
最值： maxBy、 minBy
求和： summingInt、 summingLong、 summingDouble
统计以上所有： summarizingInt、 summarizingLong、 summarizingDouble
/**
* 统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资
*/
private static void test01(){
//统计员工人数
Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
//求平均工资
Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
//求最高工资
Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
//求工资之和
Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
//一次性统计所有信息
DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
System.out.println("统计员工人数:"+count);
System.out.println("求平均工资:"+average);
System.out.println("求最高工资:"+max);
System.out.println("求工资之和:"+sum);
System.out.println("一次性统计所有信息:"+collect);}分区：将stream按条件分为两个 Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。
将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
personList.add(new Person("zhangsan",25, 3000, "male", "tieling"));
personList.add(new Person("lisi",27, 5000, "male", "tieling"));
personList.add(new Person("wangwu",29, 7000, "female", "tieling"));
personList.add(new Person("sunliu",26, 3000, "female", "dalian"));
personList.add(new Person("yinqi",27, 5000, "male", "dalian"));
personList.add(new Person("guba",21, 7000, "female", "dalian"));
// 将员工按薪资是否高于8000分组
Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
// 将员工按性别分组
Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
// 将员工先按性别分组，再按地区分组
Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);
System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);
System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);
}}joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。
将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序
private static void test04(){
// 按工资升序排序（自然排序）
List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
// 按工资倒序排序
List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
.map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// 先按工资再按年龄升序排序
List<String> newList3 = personList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
// 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
return p2.getAge() - p1.getAge();
} else {
return p2.getSalary() - p1.getSalary();
}
}).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工资升序排序：" + newList);
System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);
System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);
System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);}流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。
private static void test05(){
String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
// concat:合并两个流 distinct：去重
List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
// limit：限制从流中获得前n个数据
List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
// skip：跳过前n个数据
List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("流合并：" + newList);
System.out.println("limit：" + collect);
System.out.println("skip：" + collect2);}
//计算两个list中的差集 List<String> reduce1 = allList.stream().filter(item -> !wList.contains(item)).collect(Collectors.toList());
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