(超级详细)JAVA之Stream流分析-------持续更新喔！！！

学习目标：

  • 掌握 Java Stream流的相关api
  • 掌握 Java Stream流的基本实现
  • 掌握 java Stream流的使用场景
  • 代码已经整理上传到了gitee中，有需要的小伙伴可以取查看一下源码点个小心心喔

大家也可以帮我提交一点案例喔！！！！！
大家一起交流学习！
https://gitee.com/Aoyuan-210902/JAVAStreamDemo.git

点个赞嘛！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
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JAVA Stream流

概述

Java Stream API 是 Java 8 中引入的一个功能强大的新库，它提供了一种高效且声明式的处理数据集合的方法。通过使用 Streams，开发者可以写出简洁且易于理解的代码，用于对数据执行复杂的查询和聚合操作。

什么是Stream流，Stream流的特点是什么？

  • 含义
    在 Java 中，Stream 是对集合（Collection）对象功能的一个补充，它支持顺序和并行的聚集操作。Streams 不存储数据，它们只在需要时从源（如集合或数组）中获取数据。

  • 主要特点
    声明式：相比于传统的迭代方式，stream 提供了一种声明式的方法来表达数据处理任务。
    可组合：stream 操作可以链接起来，形成一个大的流水线，这样可以表达复杂的数据处理策略（比如筛选，排序等）。
    并行能力：Streams 可以透明地并行处理，利用多核架构而无需编写特定的多线程代码。

常见操作

Stream 操作分为中间操作和终端操作两种：

中间操作：如 filter、map、sorted 等，它们返回一个新的 Stream，可以连接多个中间操作。
终端操作：如 forEach、collect、reduce 等，它们输出结果或者产生副作用（例如输出到屏幕），并且关闭 Stream。

一些Stream的特性

  • 函数式编程： 通过Stream流可以代替复繁琐难懂的for循环等代码，对数据进行操作。
  • Stream流不会直接得出结果，而是在调用终端操作的时候，才会运行中间操作。

Optional类

在Java中，Optional是一个容器类，它可以包含也可以不包含非空值。Optional类主要用于防止NullPointerException异常的发生，它提供了一种更优雅的方法来处理可能为null的对象。使用Optional可以显式地要求调用者处理空值情况。

Optional提供了多种方法来检查、获取和转换包含的值：

isPresent()：检查Optional是否有值。
get()：获取Optional的值，如果Optional为空，则抛出NoSuchElementException。
orElse()：如果Optional有值则返回该值，否则返回传递给orElse的参数。
ifPresent()：如果值存在，执行给定的操作。 map()和flatMap()：对Optional的值应用函数。
Optional常用于新的Java API中，如Stream的终端操作，返回一个Optional类型的结果

。

Stream流的操作

distinct

package distinctStream;import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class DistincrtStrream {public static void main(String[] args) {//distint主要是去除掉集合中重复的代码List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6);List<Integer> collect = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());collect.forEach(System.out::println);}
}
运行实例

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filter筛选操作

示例1

package filterStream;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class FilterDemo01 {//找到集合中元素大于5的数public static void main(String[] args) {List<Integer> demo01 = new ArrayList<>();demo01.add(1);demo01.add(5);demo01.add(7);demo01.add(8);demo01.add(9);System.out.println("没有进行筛选之前的数据");demo01.forEach(System.out::println);System.out.println("筛选之后的数据");demo01.stream().filter(x -> x > 5).forEach(System.out::println);}
}

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示例2

package filterStream;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class FilterDemo02 {public String username;public String password;public FilterDemo02() {}public FilterDemo02(String username, String password) {this.username = username;this.password = password;}public String getUsername() {return username;}public void setUsername(String username) {this.username = username;}public String getPassword() {return password;}public void setPassword(String password) {this.password = password;}@Overridepublic String toString() {return "FilterDemo02{" +"username='" + username + '\'' +", password='" + password + '\'' +'}';}public static void main(String[] args) {FilterDemo02 user01 = new FilterDemo02("aoyuan","123");FilterDemo02 user02 = new FilterDemo02("yuan","234");FilterDemo02 user03 = new FilterDemo02("ao","345");List<FilterDemo02> list  = new ArrayList<>();list.add(user01);list.add(user02);list.add(user03);//查找username = aoyuan的List<FilterDemo02> collect = list.stream().filter(n -> n.getUsername().equals("aoyuan")).collect(Collectors.toList());collect.forEach(System.out::println);System.out.println("------------------------------------------------------------------------------");//查找username =aoList<FilterDemo02> collect01 = list.stream().filter(n -> n.getUsername().equals("ao")).collect(Collectors.toList());collect01.forEach(System.out::println);System.out.println("------------------------------------------------------------------------------");List<FilterDemo02> collect02 = list.stream().filter(n -> n.getPassword() != "123").collect(Collectors.toList());collect02.forEach(System.out::println);}
}
运行示例

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limit截取操作

示例1

package limitStream;import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;public class LimitDemo01 {public static void main(String[] args) {//limit是截取第n个元素List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);Stream<Integer> limit1 = list.stream().limit(2);Stream<Integer> limit2 = list.stream().limit(6);System.out.println("----------------截取第2个---------------");limit1.forEach(System.out::println);System.out.println("-----------------截取6个---------------------");limit2.forEach(System.out::println);}
}
运行示例

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示例2

package limitStream;import java.util.stream.Stream;public class LimitDemo02 {public static void main(String[] args) {//interage迭代器会一直进行下去，所以由inerate创建的流是无限流，需要limit方法截断Stream<Integer> demo03 = Stream.iterate(0, n -> n+2).limit(6);demo03.forEach(System.out::println);System.out.println("limit起到了什么作用呢？起到了截断的作用");Stream<Integer>  demo04 = Stream.iterate(0,n -> n+2).limit(7);demo04.forEach(System.out::println);System.out.println("generate方法");//generate方法Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(5);generateStream.forEach(System.out::println);}
}
运行示例

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map映射操作

User类

package mapStream;public class User {private String username;private Integer id;private String address;public User() {}public User(String username, Integer id, String address) {this.username = username;this.id = id;this.address = address;}public String getUsername() {return username;}public void setUsername(String username) {this.username = username;}public Integer getId() {return id;}public void setId(Integer id) {this.id = id;}public String getAddress() {return address;}public void setAddress(String address) {this.address = address;}@Overridepublic String toString() {return "User{" +"username='" + username + '\'' +", id=" + id +", address='" + address + '\'' +'}';}
}

userdao类

package mapStream;public class UserDao {private String username;private String address;public UserDao() {}public UserDao(String username, String address) {this.username = username;this.address = address;}public String getUsername() {return username;}public void setUsername(String username) {this.username = username;}public String getAddress() {return address;}public void setAddress(String address) {this.address = address;}@Overridepublic String toString() {return "UserDao{" +"username='" + username + '\'' +", address='" + address + '\'' +'}';}
}

示例1

package mapStream;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class FilterDemo01 {public static void main(String[] args) {List<User>  userList= new ArrayList<>();userList.add(new User("aoyuan",1,"baotou"));userList.add(new User("aoyuan01",2,"bao"));userList.add(new User("aoyuan02",3,"tou"));//拿到用户集合中的数据并将用户名转化为大写List<String> collect = userList.stream().map(x -> x.getUsername().toUpperCase()).collect(Collectors.toList());collect.forEach(System.out::println);//拿到user集合选择数据存储在新的userDao集合中List<UserDao> collect1 = userList.stream().map(x -> {UserDao userDao = new UserDao();userDao.setUsername(x.getUsername());userDao.setAddress(x.getAddress());return userDao;}).collect(Collectors.toList());collect1.forEach(System.out::println);}
}
运行示例

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示例2

package mapStream;import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class FilterDmeo02 {public static void main(String[] args) {List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);List<Integer> collect = list.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());collect.forEach(System.out::println);}}
运行示例

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取max和min的相关操作

示例1

package maxStream;import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;public class Demo {public static void main(String[] args) {//自定义排序List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);//从大到小排序Optional<Integer> max = list.stream().max((o1, o2) -> o1 - o2);System.out.println("最大值为+"+ max.get());}
}

运行示例

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示例2

package maxStream;import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;public class Demo01 {public static void main(String[] args) {List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);System.out.println("最大值为+："+ max);}
}

运行示例

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示例3

package maxStream;import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.Optional;public class Demo02 {public static void main(String[] args) {List<String> strings = Arrays.asList("aoyuan", "aoyuanao", "aoyuanaoyuan");Optional<String> max = strings.stream().max(Comparator.comparing(String::length));System.out.println("最长的字符串为" + max);}}

运行示例

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示例3

package minStream;import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;public class StreamMinExample01 {static class Person {String name;int age;Person(String name, int age) {this.name = name;this.age = age;}int getAge() {return age;}@Overridepublic String toString() {return name + ": " + age;}}public static void main(String[] args) {List<Person> people = Arrays.asList(new Person("Alice", 22),new Person("Bob", 20),new Person("Charlie", 30),new Person("David", 25));Optional<Person> youngest = people.stream().min((p1, p2) -> Integer.compare(p1.getAge(), p2.getAge()));youngest.ifPresent(person -> System.out.println("The youngest person is " + person));}
}

运行示例

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示例4

package minStream;import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;public class StreamMinExample {public static void main(String[] args) {List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, -1, 6, 7);// Using Stream.min() to find the minimum value in the listOptional<Integer> minNumber = numbers.stream().min(Integer::compare);// Checking and displaying the minimum numberif (minNumber.isPresent()) {System.out.println("The minimum number is " + minNumber.get());} else {System.out.println("List is empty.");}}
}

运行示例

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reduce归约

package reduce;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;public class ReduceStreamDemo {public static void main(String[] args) {List<Integer> demo = new ArrayList<>();demo.add(2);demo.add(4);demo.add(1);demo.add(5);
//x+y的和Optional<Integer> reduce = demo.stream().reduce((x, y) -> x + y);System.out.println(reduce.get());//求最大值Optional<Integer> reduce1 = demo.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);System.out.println(reduce1.get());}
}
运行示例

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排序

示例1

package sortStream;import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class StreamSortExample {static class Person {String name;int age;Person(String name, int age) {this.name = name;this.age = age;}String getName() {return name;}@Overridepublic String toString() {return name + ": " + age;}}public static void main(String[] args) {List<Person> people = Arrays.asList(new Person("Alice", 22),new Person("Charlie", 30),new Person("David", 25),new Person("Bob", 20));List<Person> sortedPeople = people.stream().sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName())).collect(Collectors.toList());sortedPeople.forEach(System.out::println);}
}
运行示例

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示例2

package sortStream;import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class StreamSortExample02 {static class Person {String name;int age;Person(String name, int age) {this.name = name;this.age = age;}int getAge() {return age;}public String getName() {return name;}@Overridepublic String toString() {return name + ": " + age;}}public static void main(String[] args) {List<Person> people = Arrays.asList(new Person("Alice", 22),new Person("Charlie", 30),new Person("David", 25),new Person("Bob", 20));// Sorting people by age using StreamList<Person> sortedByAge = people.stream()//自然排序.sorted((p1, p2) -> Integer.compare(p1.getAge(), p2.getAge())).collect(Collectors.toList());// Displaying the sorted listsortedByAge.forEach(System.out::println);System.out.println("------------------自定义排序--------------");//先根据年龄再根据姓名排序List<Person> collect = people.stream().sorted((p1, p2) -> {if (p1.getAge() == p2.getAge()) {return p1.getName().compareTo(p2.getName());} else {return p2.getAge() - p1.getAge();}}).collect(Collectors.toList());collect.forEach(System.out::println);}
}
运行示例

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总结

作用场景

Java Stream API 是用于处理集合和数据库的理想选择，它能够执行如排序、过滤或映射数据等聚合操作。Stream 支持并行处理，使得它能够有效地处理大型数据集。此外，Stream 在处理数据序列时能增强代码的可读性和减少样板代码，使编程更加表达和简洁。它在 Java 中的函数式编程模式中尤为有价值，帮助以声明方式操作集合。

优势和不足

优势
  1. 提高代码可读性和简洁性：通过流式表达式，可以用更少的代码完成复杂的集合处理，使代码更易于理解和维护。
  2. 支持并行处理：Stream API 设计支持并行执行，可以很容易地对数据进行并行处理，提高处理效率，尤其适用于处理大数据量。
  3. 函数式编程：支持函数式编程风格，有助于减少副作用，使程序更加稳定。
不足
  1. 性能开销：相对于传统的 for-loop，Stream 操作可能引入更多的性能开销，尤其是在小数据量或高性能场景中。
  2. 学习曲线：对于初学者，Stream API 的一些操作和概念可能比较难以理解，需要一定的学习投入。
  3. 调试困难：由于 Stream 操作的链式结构，调试可能比较复杂，特别是在流水线操作中定位问题可能比较困难。

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