# Stream初體驗 1. Stream是元素的集合，這點讓Stream看起來用些類似Iterator； 2. 可以支持順序和并行的對原Stream進行匯聚的操作； Stream相當于一個高級版本的Iterator。原始版本的Iterator，用戶只能一個一個的遍歷元素并對其執行某些操作；高級版本的Stream，用戶只要給出需要對其包含的元素執行什么操作，比如“過濾掉長度大于10的字符串”、“獲取每個字符串的首字母”等，具體這些操作如何應用到每個元素上，就給Stream就好了！ ``` List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,null,3,4,null,6); nums.stream().filter(num -> num != null).count(); ``` 上面這段代碼是獲取一個List中，元素不為null的個數。 [TOC] # Stream通用語法  圖片就是對于Stream例子的一個解析，可以很清楚的看見：原本一條語句被三種顏色的框分割成了三個部分。紅色框中的語句是一個Stream的生命開始的地方，負責創建一個Stream實例；綠色框中的語句是賦予Stream靈魂的地方，把一個Stream轉換成另外一個Stream，紅框的語句生成的是一個包含所有nums變量的Stream，進過綠框的filter方法以后，重新生成了一個過濾掉原nums列表所有null以后的Stream；藍色框中的語句是豐收的地方，把Stream的里面包含的內容按照某種算法來匯聚成一個值，例子中是獲取Stream中包含的元素個數。 總結一下使用Stream的基本步驟： 1. 創建Stream； 2. 轉換Stream，每次轉換原有Stream對象不改變，返回一個新的Stream對象（**可以有多次轉換**）； 3. 對Stream進行聚合（Reduce）操作，獲取想要的結果； # 創建Stream 最常用的創建Stream有兩種途徑： 1. 通過Stream接口的靜態工廠方法 2. 通過Collection接口的默認方法–stream()，把一個Collection對象轉換成Stream ## 使用Stream靜態方法來創建Stream 1. Stream.of方法：有兩個overload方法，一個接受變長參數，一個接口單一值? 。 ``` Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5); Stream<String> stringStream = Stream.of("taobao"); ``` 2. generator方法：生成一個無限長度的Stream，其元素的生成是通過給定的Supplier（這個接口可以看成一個對象的工廠，每次調用返回一個給定類型的對象） ``` Stream.generate(new Supplier<Double>() { @Override public Double get() { return Math.random(); } }); Stream.generate(() -> Math.random()); Stream.generate(Math::random); ``` 三條語句的作用都是一樣的，只是使用了lambda表達式和方法引用的語法來簡化代碼。每條語句其實都是生成一個無限長度的Stream，其中值是隨機的。這個無限長度Stream是懶加載，一般這種無限長度的Stream都會配合Stream的limit()方法來用。 3. iterate方法：也是生成無限長度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重復對給定的種子值(seed)調用用戶指定函數來生成的。其中包含的元素可以認為是：seed，f(seed), f(f(seed))無限循環 ``` Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println); ``` 這段代碼就是先獲取一個無限長度的正整數集合的Stream，然后取出前10個打印。千萬記住使用limit方法，不然會無限打印下去。 ## 通過Collection子類獲取Stream Collection接口有一個stream方法，所以其所有子類都都可以獲取對應的Stream對象。 ``` public interface Collection<E> extends Iterable<E> { //其他方法省略 default Stream<E> stream() { return StreamSupport.stream(spliterator(), false); } } ``` # 轉換Stream 轉換Stream其實就是把一個Stream通過某些行為轉換成一個新的Stream。Stream接口中定義了幾個常用的轉換方法。 1. distinct: 對于Stream中包含的元素進行去重操作（去重邏輯依賴元素的equals方法），新生成的Stream中沒有重復的元素；  2. filter: 對于Stream中包含的元素使用給定的過濾函數進行過濾操作，新生成的Stream只包含符合條件的元素；  3. map: 對于Stream中包含的元素使用給定的轉換函數進行轉換操作，新生成的Stream只包含轉換生成的元素。這個方法有三個對于原始類型的變種方法，分別是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。這三個方法也比較好理解，比如mapToInt就是把原始Stream轉換成一個新的Stream，這個新生成的Stream中的元素都是int類型。之所以會有這樣三個變種方法，可以免除自動裝箱/拆箱的額外消耗；  4. flatMap：和map類似，不同的是其每個元素轉換得到的是Stream對象，會把子Stream中的元素壓縮到父集合中；  5. peek: 生成一個包含原Stream的所有元素的新Stream，同時會提供一個消費函數（Consumer實例），新Stream每個元素被消費的時候都會執行給定的消費函數；  6. limit: 對一個Stream進行截斷操作，獲取其前N個元素，如果原Stream中包含的元素個數小于N，那就獲取其所有的元素；  7. skip: 返回一個丟棄原Stream的前N個元素后剩下元素組成的新Stream，如果原Stream中包含的元素個數小于N，那么返回空Stream；  8.連續使用 ``` Stream<Integer> nums = Stream.of(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10); System.out.println(“sum is:”+nums.filter(num -> num != null). distinct().mapToInt(num -> num * 2). peek(System.out::println).skip(2).limit(4).sum()); ``` 這段代碼演示了上面介紹的所有轉換方法（除了flatMap），簡單解釋一下這段代碼的含義：給定一個Integer類型的Stream對象，然后進行過濾掉null，再去重，再每個元素乘以2，再每個元素被消費的時候打印自身，在跳過前兩個元素，最后取四個元素進行加和運算。 # Reduce Stream Reduce Stream 接受一個元素序列為輸入，反復使用某個合并操作，把序列中的元素合并成一個匯總的結果。比如查找一個數字列表的總和或者最大值，或者把這些數字累積成一個List對象。Stream接口有一些通用的匯聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的匯聚操作，比如sum(),max()和count()。 注意：sum方法不是所有的Stream對象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是實例才有。 ## 可變匯聚 可變匯聚對應的只有一個方法：collect，它可以把Stream中的要有元素收集到一個結果容器中（比如Collection）。先看一下最通用的collect方法的定義（還有其他override方法）： ``` <R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner); ``` 先來看看這三個參數的含義：Supplier supplier是一個工廠函數，用來生成一個新的容器；BiConsumer accumulator也是一個函數，用來把Stream中的元素添加到結果容器中；BiConsumer combiner還是一個函數，用來把中間狀態的多個結果容器合并成為一個（并發的時候會用到）。 ``` Stream<Integer> nums = Stream.of(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10); List<Integer> numsWithoutNull = nums.filter(num -> num != null). collect(() -> new ArrayList<Integer>(), (list, item) -> list.add(item), (list1, list2) -> list1.addAll(list2)); ``` 上面這段代碼就是對一個元素是Integer類型的Stream，先過濾掉全部的null，然后把剩下的元素收集到一個新的List中。進一步看一下collect方法的三個參數，都是lambda形式的函數。 * 第一個函數生成一個新的ArrayList實例； * 第二個函數接受兩個參數，第一個是前面生成的ArrayList對象，二個是stream中包含的元素，函數體就是把stream中的元素加入ArrayList對象中。第二個函數被反復調用直到原stream的元素被消費完畢； * 第三個函數也是接受兩個參數，這兩個都是ArrayList類型的，函數體就是把第二個ArrayList全部加入到第一個中； 但是上面的collect方法調用也有點太復雜了，看一下collect方法另外一個override的版本。 ``` <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector); ``` Java8還給我們提供了Collector的工具類，其中已經定義了一些靜態工廠方法，比如：Collectors.toCollection()收集到Collection中,Collectors.toList()收集到List中和Collectors.toSet()收集到Set中。下面看看使用Collectors對于代碼的簡化： ``` List<Integer> numsWithoutNull = nums.filter(num -> num != null). collect(Collectors.toList()); ``` ## 其他匯聚 1. reduce方法：reduce方法非常的通用，后面介紹的count，sum等都可以使用其實現。reduce方法有三個override的方法，先來看reduce方法的第一種形式，其方法定義如下： ``` Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator); ``` 接受一個BinaryOperator類型的參數，在使用的時候我們可以用lambda表達式來。 ``` Stream<Integer> nums = Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); System.out.println("sum is:" + nums.reduce((sum, item) -> sum + item).get()); ``` 可以看到reduce方法接受一個函數，這個函數有兩個參數，第一個參數是上次函數執行的返回值（也稱為中間結果），第二個參數是stream中的元素，這個函數把這兩個值相加，得到的和會被賦值給下次執行這個函數的第一個參數。 要注意的是：**第一次執行的時候第一個參數的值是Stream的第一個元素，第二個參數是Stream的第二個元素**。這個方法返回值類型是Optional，這是Java8防止出現NullPointerException的一種可行方法。 > Java 8中所謂的Optional對象，即一個容器對象，該對象可以包含一個null或非null值。如果該值不為null，則調用isPresent()方法將返回true，且調用get()方法會返回該值。 可以使用orElse()方法給Optional對象設定默認值（當值為null時，會使用默認值 reduce方法還有一個很常用的變種： ``` T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator); ``` 這個定義上上面已經介紹過的基本一致，不同的是：它允許用戶提供一個循環計算的初始值，如果Stream為空，就直接返回該值。而且這個方法不會返回Optional，因為其不會出現null值。 ``` Stream<Integer> nums = Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); System.out.println("sum is:" + nums.reduce(0, (sum, item) -> sum + item).get()); ``` 2. count方法：獲取Stream中元素的個數 ``` Stream<Integer> nums = Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); System.out.println("count is:" + nums.count()); ``` 3. 搜索相關 * allMatch：是不是Stream中的所有元素都滿足給定的匹配條件 * anyMatch：Stream中是否存在任何一個元素滿足匹配條件 * findFirst: 返回Stream中的第一個元素，如果Stream為空，返回空Optional * noneMatch：是不是Stream中的所有元素都不滿足給定的匹配條件 * max和min：使用給定的比較器（Operator），返回Stream中的最大|最小值 ``` Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); System.out.printlnstream1 .allMatch(item -> item < 100)); Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); stream2 .max((o1, o2) ->o1.compareTo(o2)).ifPresent(System.out::println); ```