Stream API处理集合

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使用流来遍历集合

简介：

Java的集合框架，如List和Map接口及Arraylist和HashMap类，让我们很容易地管理有序和无序集合。集合框架自引入的第一天起就在 持续的改进。在Java SE 8中，我们可以通过流的API来管理、遍历和聚合集合。一个基于流的集合与输入输出流是不同的。

如何工作？

它采用一种全新的方式，将数据作为一个整体，而不是单独的个体来处理。当你使用流时，你不需要关心循环或遍历的细节。你可以直接从一个集合创建一个流。然 后你就能用这个流来许多事件了，如遍历、过滤及聚和。我将从项目 Java8Features 的 com.tm.java8.features.stream.traversing 包下的例子开始。代码在一个SequentialStream 类中，Java SE 8 中有两种集合流，即串行流和并行流。

List<person> people = new ArrayList<>();people.add(new Person("Mohamed", 69));people.add(new Person("Doaa", 25));people.add(new Person("Malik", 6));Predicate<person> pred = (p) -> p.getAge() > 65;displayPeople(people, pred);...........private static void displayPeople(List<person> people, Predicate<person> pred) {     System.out.println("Selected:");     people.forEach(p -> {         if (pred.test(p)) {             System.out.println(p.getName());         }     });}

在这两种流中，串行流相对比较简单，它类似一个迭代器，每次处理集合中的一个元素。但是语法与以前不同。在这段代码中，我创建了 pepole 的数组列表，向上转型为List。它包含三个 Person 类的实例。然后我们使用 Predicate 声明一个条件，只有满足这个条件的 people 才会显示。在 displayPeople() 方法的48到52行循环遍历该集合，挨个测试其中的每一项。运行这段代码，你将获得如下的结果：

Selected:Mohamed

我将会展示如何使用流来重构这段代码。首先，我注释了这段代码。然后，在这段注释的代码下，我开始使用集合对象 people。然后我调用一个 stream() 方法。一个stream对象，类似集合，也要声明泛型。如果你从一个集合获取流，则该流中每一项的类型与集合本身是一致的。我的集合是 Person 类的实例，所以流中也使用同样的泛型类型。

System.out.println("Selected:"); //        people.forEach(p -> { //            if (pred.test(p)) { //                System.out.println(p.getName()); //            } //        });  people.stream().forEach(p -> System.out.println(p.getName()));}

你可以调用一个 stream() 方法来获得了一个流对象，然后可以在该对象上进行一些操作。我简单地调用了 forEach 方法，该方法需要一个Lamda表达式。我在参数中传递了一个Lamda表达式。列表中的每一项就是通过迭代器处理的每一项。处理过程是通过Lambda 操作符和方法实现来完成的。我简单使用system output来输出每个人的名称。保存并运行这段代码，输出结果如下。因为没有过滤，所以输出了列表中所有元素。

Selected:MohamedDoaaMalik

现在，一旦有了一个流对象，就可以很容易使用 predicate 对象了。当使用 for each 方法处理每一项时，我不得不显示调用 predicate 的 test 方法，但是使用流时，你可以调用一个名为 filter 的方法。该方法接收一个 predicate 对象，所有的 predicate 对象都有一个 test 方法，所以它已经知道怎样去调用该方法。所以，我对该代码做一点改动。我将.forEach()方法下移了两行，然后在中间的空白行，我调用了 filter 方法。

people.stream()     .filter(pred)     .forEach(p -> System.out.println(p.getName()));

filter方法接收一个 predicate 接口的实例对象。我将 predicate 对象传进去。filtr 方法返回一个过滤后的流对象，在这个对象上我就可以去调用forEach()方法了。我运行这段代码，这次我只显示集合中满足预定义条件的项了。你可以在 流对象上做更多的事情。去看看 Java SE 8 API 中流的doc文档吧。

Selected:Mohamed

你将会看到除了过滤，你还可以做聚合、排序等其他的事情。在我总结这段演示之前，我想向你们展示一下串行流和并行流之前的重要区别。Java SE 8 的一个重要目标就是改善多 CPU 系统的处理能力。Java 可在运行期自动协调多个 CPU 的运行。你需要做的所有事情仅仅是将串行流转换为并行流。

从语法上讲，有两种方法来实现流的转换。我复制一份串行流类。在包视图窗口，我复制并粘贴该类，然后对它重命名，ParallelStream，打开这个 新的类。在这个版本中，删除了注释的代码。我不再需要这些注释了。现在就可以通过两种方式创建并行流。第一种方式是调用集合中的 parallelStream()方法。现在我就拥有一个可以自动分配处理器的流了。

private static void displayPeople(List<person> people, Predicate<person> pred) {     System.out.println("Selected:");     people.parallelStream()             .filter(pred)             .forEach(p -> System.out.println(p.getName())); }

运行这段代码，就可以看到完全一致的结果，过滤然后返回数据。

Selected:Mohamed

第二种创建并行流的方式。再次调用 stream() 方法，然后在 stream 方法的基础上调用 parallel() 方法，其本质上做的事情是一样的。开始是一个串行的流，然后再将其转换为并行流。但是它仍然是一个流。可以过滤，可以用之前的一样方式去处理。只是现在的 流可以分解到多个处理起来处理。

people.stream()      .parallel()      .filter(pred)      .forEach(p -> System.out.println(p.getName()));

总结

现在还没有一个明确的规定来说明在什么情况下并行流优于串行流。这个依赖于数据的大小和复杂性以及硬件的处理能力。还有你运行的多 CPU 系统。我可以给你的唯一建议是测试你的应用和数据。建立一个基准的、计时的操作。然后分别使用串行流和并行流，看哪一个更适合于你。

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从集合或数组创建流

简介

Java SE 8’s stream API 是为了帮助管理数据集合而设计的，这些对象是指集合框架中的对象，例如数组列表或哈希表。但是，你也可以直接从数组创建流。

如何工作？

在 Java8Features 项目中的 eg.com.tm.java8.features.stream.creating 包下，我创建了一个名为ArrayToStream的类。在这个类的 main 方法中，我创建了一个包含三个元素的数组。每个元素都是Person类的一个实例对象。

public static void main(String args[]) {    Person[] people = {        new Person("Mohamed", 69),        new Person("Doaa", 25),        new Person("Malik", 6)};    for (int i = 0; i < people.length; i++) {        System.out.println(people[i].getInfo());    }}

该类中为私有成员创建了 setters 和 getters 方法，以及 getInfo() 方法，该方法返回一个拼接的字符串。

public String getInfo() {    return name + " (" + age + ")";}

现在，如果想使用流来处理这个数组，你可能认为需要先将数组转为数组列表，然后从这个列表创建流。但是，实际上你可以有两种方式直接从数组创建流。第一方式，我不需要处理数据的那三行代码，所以先注释掉。然后，在这个下面，我声明一个流类型的对象。

Stream 是 java.util.stream 下的一个接口。当我按下 Ctrl+Space 并选取它的时候，会提示元素的泛型，这就是流管理的类型。在这里，元素的类型即为Person，与数组元素本身的类型是一致的。我将我新的流对象命名为 stream，所有的字母都是小写的。这就是第一种创建流的方法，使用流的接口，调用 of() 方法。注意，该方法存在两个不同版本。

第一个是需要单个对象，第二个是需要多个对象。我使用一个参数的方法，所以传递一个名为 people 的数组，这就是我需要做的所有事情。Stream.of() 意思就是传入一个数组，然后将该数组包装在流中。现在，我就可以使用 lambda 表达式、过滤、方法引用等流对象的方法。我将调用流的 for each 方法，并传入一个 lambda 表达式，将当前的 person 对象和 lambda 操作符后传入后，就能获取到 person 对象的信息。该信息是通过对象的 getInfo() 方法获取到的。

Person[] people = {        new Person("Mohamed", 69),        new Person("Doaa", 25),        new Person("Malik", 6)};//        for (int i = 0; i < people.length; i++) {//            System.out.println(people[i].getInfo());//        }        Stream<Person> stream = Stream.of(people);        stream.forEach(p -> System.out.println(p.getInfo()));

保存并运行这段代码，就可获取到结果。输出的元素的顺序与我放入的顺序是一致的。这就是第一种方式：使用 Stream.of() 方法。

Mohamed (69)Doaa (25)Malik (6)

另一种方式与上面的方式实际上是相同的。复制上面的代码，并注释掉第一种方式。这次不使用 Stream.of() 方法，我们使用名为 Arrays 的类，该类位于 java.util 包下。在这个类上，可以调用名为 stream 的方法。注意，stream 方法可以包装各种类型的数组，包括基本类型和复合类型。

//      Stream<person> stream = Stream.of(people);        Stream<person> stream = Arrays.stream(people);        stream.forEach(p -> System.out.println(p.getInfo()));

保存并运行上面的代码，流完成的事情与之前实质上是一致的。

Mohamed (69)Doaa (25)Malik (6)

结论

所以，无论是 Stream.of() 还是 Arrays.stream()，所做的事情实质上是一样的。都是从一个基本类型或者复合对象类型的数组转换为流对象，然后就可以使用 lambda 表达式、过滤、方法引用等功能了。

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聚合流的值

简介

之前，我已经描述过怎么使用一个流来迭代一个集合。你也可以使用流来聚合集合中的每一项。如计算总和、平均值、总数等等。当你做这些操作的时候，弄明白并行流特性就非常重要。

如何工作？

我会在 Java8Features 项目的 eg.com.tm.java8.features.stream.aggregating 包下进行演示。首先我们使用 ParallelStreams 类。在这个类的 main 方法中，我创建了一个包含字符串元素的数组列表。我简单地使用循环在列表中添加了10000个元素。然后在35和36行，我创建了一个流对象，并通过 for each 方法挨个输出流中每一项。

public static void main(String args[]) {    System.out.println("Creating list");    List<string> strings = new ArrayList<>();    for (int i = 0; i < 10000; i++) {        strings.add("Item " + i);    }    strings.stream()           .forEach(str -> System.out.println(str));}

运行这段代码后，就获得了一个我所预期的结果。在屏幕上输出的顺序与添加到列表中的顺序是一致的。

.........Item 9982Item 9983Item 9984Item 9985Item 9986Item 9987Item 9988Item 9989Item 9990Item 9991Item 9992Item 9993Item 9994Item 9995Item 9996Item 9997Item 9998Item 9999

现在，让我们看一下当转换成并行流后会发生什么。正如我之前所描述的，我即可以调用parallelStream方法，也可以在流上调用parallel方法。

我将采用第二种方法。现在，我就可以使用并行流了，该流可以根据负载分配到多个处理器来处理。

strings.stream()       .parallel()       .forEach(str -> System.out.println(str));

再次运行该段代码，然后观察会发生什么。注意，现在最后打印的元素不是列表中最后一个元素，最后一个元素应该是9999。如果我滚动输出结果，就能发现处理过程以某种方式在循环跳动。这是因为在运行时将数据划分成了多个块。

.........Item 5292Item 5293Item 5294Item 5295Item 5296Item 5297Item 5298Item 5299Item 5300Item 5301Item 5302Item 5303Item 5304Item 5305Item 5306Item 5307Item 5308Item 5309Item 5310Item 5311

然后，将数据块分配给合适的处理器去处理。只有当所有块都处理完成了，才会执行之后的代码。本质上讲，这是在调用 forEach() 方法时，将整个过程是根据需要来进行划分了。现在，这么做可能会提高性能，也可能不会。这依赖于数据集的大小以及你硬件的性能。通过这个例子，也可以看 出，如果需要按照添加的顺序挨个处理每一项，那么并行流可能就不合适了。

串行流能保证每次运行的顺序是一致的。但并行流，从定义上讲，是一种更有效率的方式。所以并行流在聚合操作的时候非常有效。很适合将集合作为一个整体考虑，然后在该集合上进行一些聚合操作的情况。我将会通过一个例子来演示集合元素的计数、求平均值及求和操作。

我们在这个类的 main 方法中来计数，开始还是用相同的基础代码。创建10,000个字符串的列表。然后通过一个 for each 方法循环处理每一项。

public static void main(String args[]) {    System.out.println("Creating list");    List<string> strings = new ArrayList<>();    for (int i = 0; i < 10000; i++) {        strings.add("Item " + i);    }    strings.stream()           .forEach(str -> System.out.println(str));}

在这个例子中，我想直接对集合元素进行计数，而不是挨个来处理。所以，我注释掉原来的代码，使用下面的代码。因为不能准确的知道该集合到底有多少个元素。所以我使用长整型变量来存储结果。

我将这个变量命名为count，通过调用集合strings的.stream(), .count()方法，返回一个长整型的值。然后将这个值与“count:”拼接起来，再通过system的output来打印。

//      strings.stream()//             .forEach(str -> System.out.println(str));        long count = strings.stream().count();        System.out.println("Count: " + count);

保存并运行该段代码，下面是输出结果。集合中元素数量的统计几乎是瞬间完成。

Creating listCount: 10000

现在对上面的代码做一点小小的改动，增加两个0。现在，开始处理1000,000个字符串。我再次运行这段代码，也很快就返回结果了。

Creating listCount: 1000000

现在，我使用并行流来处理，看会发生什么。我在下面增加 parallel 方法：

//      strings.stream()//             .forEach(str -> System.out.println(str));        long count = strings.stream().parallel().count();        System.out.println("Count: " + count);

然后我运行这段代码，发现花费的时间更长一点了。现在，我做一个基准测试，通过抓取操作前后的时间戳来观察发生了什么。然后做一点数学的事情。不同的系统 上，得到的结果可能不同。但是根据我的经验来说，这种包含简单类型的简单集合，使用并行流并没有太多的优势。不过，我还是鼓励你去自己做基准测试，虽然有 点麻烦。 不过这也要你是如何去做的。

再让我们看一下求和及求均值。我将使用 SumAndAverage 类。这次，我有一个包含三个 person 对象的列表，每个 person 对象的有不同的年龄值。我的目的是求三个年龄的和及年龄的平均值。我在所有的 person 对象都加入到列表之后加入了一行新的代码。然后，我创建了一个名为sum的整型变量。

首先，我通过 pepole.stream() 方法获取一个流。在这个流基础上，我可以调用 mapToInt() 方法。注意，还有两个类似的 Map Method：mapToDouble() 和 mapToLong()。这些方法的目的就是，从复合类型中获取简单的基本类型数据，创建流对象。你可以用 lambda 表达式来完成这项工作。所以，我选择 mapToInt() 方法，因为每个人的年龄都是整数。

关于 Lambda 表达式，开始是一个代表当前 person 的变量。然后，通过 Lambda 操作符和 Lambda 表达式（p.getAge()）返回一个整数。这种返回值，我们有时也叫做int字符串。也可以返回double字符串或其它类型。现在，由于已经知道它 是一个数字类型的值，所以我可以调用 sum() 方法。现在，我就已经将所有集合中 person 对象的年龄值全部加起来了。通过一条语句，我就可以用 System Output 来输出结果了。我将求和的结果与“Total of ages”连接在一起输出。

List<person> people = new ArrayList<>();        people.add(new Person("Mohamed", 69));        people.add(new Person("Doaa", 25));        people.add(new Person("Malik", 6));        int sum = people.stream()                  .mapToInt(p -> p.getAge())                  .sum();        System.out.println("Total of ages " + sum);

保存并运行上面的代码。三个年龄的总和是100。

Total of ages 100

求这些值的平均值非常类似。但是，求平均值需要做除法操作，所以需要考虑除数为0的问题，因此，当你求平均值的时候，可以返回一个Optional的变量。

你可以使用多种数据类型。在计算平均值的时候，我想获得一个 doule 类型的值。所以，我创建了一个 OptionalDouble 类型的变量。注意，还存在 Optional Int 和 Optional Long。我将平均值命名为 avg，使用的代码与求和的代码也是一致的，开始用 people.stream()。在这个基础上，再次使用 mapToInt()。并且传递了相同的 lambda 表达式，最后，调用 average 方法。

现在，获得了一个OptionalDouble类型的变量。在处理这个变量前，你可以通过 isPresent() 来确保它确实是一个double值。所以，我使用了一段 if/else 的模板代码来处理。判定的条件是 avg.isPresent()。如果条件为真，就使用 System Output 输出“Average”标签和平均值。在 else 子句中，我简单地打印“average wasn’t calculated”。

OptionalDouble avg = people.stream()                .mapToInt(p -> p.getAge())                .average();if (avg.isPresent()) {    System.out.println("Average: " + avg);} else {    System.out.println("average wasn't calculated");}

现在，在这个例子中，我知道能成功，因为我给三个人的年龄都赋值了。但是，情况不总是这样的。正如我前面说的，存在除0的情况，这时你就不能获取到一个 double 类型返回值。我保存并运行这段代码，请注意 optional double 类，它是一个复合对象。

Total of ages 100Average: OptionalDouble[33.333333333333336]

所以，真实的值被包含在该类型中，回到这段代码，直接引用该对象，并调用 getAsDouble() 方法。

if (avg.isPresent()) {    System.out.println("Average: " + avg.getAsDouble());} else {    System.out.println("average wasn't calculated");}

现在，我就可以获得 double 类型的值。我再次运行这段代码，输出结果如下：

Total of ages 100Average: 33.333333333333336

结论

通过流和 lambda 表达式，你可以用非常非常少的代码就可以完成集合的聚合计算。

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原文地址：
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