JAVA8你只需要知道这些（4）

来源：互联网发布：简单视频剪辑软件编辑：程序博客网时间：2024/04/29 13:43

java8的Stream写法，让你告别For循环，快点学习起来吧！让你的代码更加的简洁！非常喜欢啊！！！

package Stream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.UUID;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class TestStream {
private List<String> stringList = new ArrayList<String>();
/**
* 初始化字符串列表
*/
private void initStringList() {
stringList.add("zzz1");
stringList.add("aaa2");
stringList.add("bbb2");
stringList.add("fff1");
stringList.add("fff2");
stringList.add("aaa1");
stringList.add("bbb1");
stringList.add("zzz2");
}
/**
* Filter接受一个predicate接口类型的变量，并将所有流对象中的元素进行过滤。该操作是一个中间操作，
* 因此它允许我们在返回结果的基础上再进行其他的流操作
* （forEach）。ForEach接受一个function接口类型的变量，用来执行对每一个元素的操作
* 。ForEach是一个中止操作。它不返回流，所以我们不能再调用其他的流操作
*/
public void useStreamFilter() {
// stream()方法是Collection接口的一个默认方法
// Stream<T> filter(Predicate<? super T>
// predicate);filter方法参数是一个Predicate函数式接口并继续返回Stream接口
// void forEach(Consumer<? super T> action);foreach方法参数是一个Consumer函数式接口
// 解释:从字符串序列中过滤出以字符a开头的字符串并迭代打印输出
stringList.stream().filter((s) -> s.startsWith("a")).forEach(System.out::println);
}
/**
* Sorted是一个中间操作，能够返回一个排过序的流对象的视图。流对象中的元素会默认按照自然顺序进行排序，
* 除非你自己指定一个Comparator接口来改变排序规则.
*
* <p>
* 一定要记住，sorted只是创建一个流对象排序的视图，而不会改变原来集合中元素的顺序。原来string集合中的元素顺序是没有改变的
*/
public void useStreamSort() {
// Stream<T> sorted();返回Stream接口
// 另外还有一个 Stream<T> sorted(Comparator<? super T>
// comparator);带Comparator接口的参数
stringList.stream().sorted().filter((s) -> s.startsWith("a")).forEach(System.out::println);
// 输出原始集合元素，sorted只是创建排序视图，不影响原来集合顺序
stringList.stream().forEach(System.out::println);
}
/**
* map是一个对于流对象的中间操作，通过给定的方法，它能够把流对象中的每一个元素对应到另外一个对象上。
* 下面的例子就演示了如何把每个string都转换成大写的string.
* 不但如此，你还可以把每一种对象映射成为其他类型。对于带泛型结果的流对象，具体的类型还要由传递给map的泛型方法来决定。
*/
public void useStreamMap() {
// <R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
// map方法参数为Function函数式接口(R_String,T_String).
// 解释:将集合元素转为大写(每个元素映射到大写)->降序排序->迭代输出
// 不影响原来集合
stringList.stream().map(String::toUpperCase).sorted((a, b) -> b.compareTo(a)).forEach(System.out::println);
}
/**
* 匹配操作有多种不同的类型，都是用来判断某一种规则是否与流对象相互吻合的。所有的匹配操作都是终结操作，只返回一个boolean类型的结果
*/
public void useStreamMatch() {
// boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);参数为Predicate函数式接口
// 解释:集合中是否有任一元素匹配以'a'开头
boolean anyStartsWithA = stringList.stream().anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));
System.out.println(anyStartsWithA);
// boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);
// 解释:集合中是否所有元素匹配以'a'开头
boolean allStartsWithA = stringList.stream().allMatch((s) -> s.startsWith("a"));
System.out.println(allStartsWithA);
// boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);
// 解释:集合中是否没有元素匹配以'd'开头
boolean nonStartsWithD = stringList.stream().noneMatch((s) -> s.startsWith("d"));
System.out.println(nonStartsWithD);
}
/**
* Count是一个终结操作，它的作用是返回一个数值，用来标识当前流对象中包含的元素数量
*/
public void useStreamCount() {
// long count();
// 解释:返回集合中以'a'开头元素的数目
long startsWithACount = stringList.stream().filter((s) -> s.startsWith("a")).count();
System.out.println(startsWithACount);
System.out.println(stringList.stream().count());
}
/**
* 该操作是一个终结操作，它能够通过某一个方法，对元素进行削减操作。该操作的结果会放在一个Optional变量里返回。
*/
public void useStreamReduce() {
// Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
// @FunctionalInterface public interface BinaryOperator<T> extends
// BiFunction<T,T,T> {
// @FunctionalInterface public interface BiFunction<T, U, R> { R apply(T
// t, U u);
Optional<String> reduced = stringList.stream().sorted().reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2);
// 解释:集合元素排序后->reduce(削减 )->将元素以#连接->生成Optional对象(其get方法返回#拼接后的值)
reduced.ifPresent(System.out::println);
System.out.println(reduced.get());
}
/**
* 使用并行流
* <p>
* 流操作可以是顺序的，也可以是并行的。顺序操作通过单线程执行，而并行操作则通过多线程执行. 可使用并行流进行操作来提高运行效率
*/
public void useParallelStreams() {
// 初始化一个字符串集合
int max = 1000000;
List<String> values = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < max; i++) {
UUID uuid = UUID.randomUUID();
values.add(uuid.toString());
}
// 使用顺序流排序
long sequenceT0 = System.nanoTime();
values.stream().sorted();
long sequenceT1 = System.nanoTime();
// 输出:sequential sort took: 51921 ms.
System.out.format("sequential sort took: %d ms.", sequenceT1 - sequenceT0).println();
// 使用并行流排序
long parallelT0 = System.nanoTime();
// default Stream<E> parallelStream() {
// parallelStream为Collection接口的一个默认方法
values.parallelStream().sorted();
long parallelT1 = System.nanoTime();
// 输出:parallel sort took: 21432 ms.
System.out.format("parallel sort took: %d ms.", parallelT1 - parallelT0).println();
// 从输出可以看出：并行排序快了一倍多
}
public void userCollectStream(){
//将
Stream<String> stream=Stream.of("a","b","c","d");
List<String> list=stream.collect(Collectors.toList());
list.forEach(str->System.out.println(str));
}
public static void main(String[] args) {
TestStream example = new TestStream();
// example.useStreamFilter();
// example.useStreamMap();
// example.useStreamMatch();
// example.useStreamCount();
// example.useStreamReduce();
// example.useParallelStreams();
example.userCollectStream();
}
}

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