Person 类包含年龄和姓名两个成员变量
- stream() / parallelStream()
最常用到的方法,将集合转换为流
而 parallelStream() 是并行流方法,能够让数据集执行并行操作
- filter(T -> boolean)
保留 boolean 为 true 的元素
collect(toList()) 可以把流转换为 List 类型
- distinct()
去除重复元素,这个方法是通过类的 equals 方法来判断两个元素是否相等的
如例子中的 Person 类,需要先定义好 equals 方法,不然类似[Person{name=‘jack‘, age=20}, Person{name=‘jack‘, age=20}] 这样的情况是不会处理的
- sorted() / sorted((T, T) -> int)
如果流中的元素的类实现了 Comparable 接口,即有自己的排序规则,那么可以直接调用 sorted() 方法对元素进行排序,如 Stream<Integer>
反之, 需要调用 sorted((T, T) -> int) 实现 Comparator 接口
当然这个可以简化为
- limit(long n)
返回前 n 个元素
- skip(long n)
去除前 n 个元素
tips:
用在 limit(n) 前面时,先去除前 m 个元素再返回剩余元素的前 n 个元素
limit(n) 用在 skip(m) 前面时,先返回前 n 个元素再在剩余的 n 个元素中去除 m 个元素
- map(T -> R)
将流中的每一个元素 T 映射为 R(类似类型转换)
newlist 里面的元素为 list 中每一个 Person 对象的 name 变量
- flatMap(T -> Stream<R>)
将流中的每一个元素 T 映射为一个流,再把每一个流连接成为一个流
上面例子中,我们的目的是把 List 中每个字符串元素以" "分割开,变成一个新的 List<String>。
首先 map 方法分割每个字符串元素,但此时流的类型为 Stream<String[ ]>,因为 split 方法返回的是 String[ ] 类型;所以我们需要使用 flatMap 方法,先使用Arrays::stream将每个 String[ ] 元素变成一个 Stream<String> 流,然后 flatMap 会将每一个流连接成为一个流,最终返回我们需要的 Stream<String>
- anyMatch(T -> boolean)
流中是否有一个元素匹配给定的 T -> boolean 条件
是否存在一个 person 对象的 age 等于 20:
- allMatch(T -> boolean)
流中是否所有元素都匹配给定的 T -> boolean 条件
- noneMatch(T -> boolean)
流中是否没有元素匹配给定的 T -> boolean 条件
- findAny() 和 findFirst()
findAny():找到其中一个元素 (使用 stream() 时找到的是第一个元素;使用 parallelStream() 并行时找到的是其中一个元素)
findFirst():找到第一个元素
值得注意的是,这两个方法返回的是一个 Optional<T> 对象,它是一个容器类,能代表一个值存在或不存在,这个后面会讲到
- reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T)
用于组合流中的元素,如求和,求积,求最大值等
其中,reduce 第一个参数 0 代表起始值为 0,lambda (a, b) -> a + b 即将两值相加产生一个新值
同样地:
当然也可以
即不接受任何起始值,但因为没有初始值,需要考虑结果可能不存在的情况,因此返回的是 Optional 类型
- count()
返回流中元素个数,结果为 long 类型
- collect()
收集方法,我们很常用的是 collect(toList()),当然还有 collect(toSet()) 等,参数是一个收集器接口,这个后面会另外讲
- forEach()
返回结果为 void,很明显我们可以通过它来干什么了,比方说:
再比如说 MyBatis 里面访问数据库的 mapper 方法: