【Java基础增强】Stream流

1.Stream流

1.1体验Stream流【理解】

  • 案例需求

    按照下面的要求完成集合的创建和遍历

    • 创建一个集合,存储多个字符串元素

    • 把集合中所有以"张"开头的元素存储到一个新的集合

    • 把"张"开头的集合中的长度为3的元素存储到一个新的集合

    • 遍历上一步得到的集合

  • 原始方式示例代码

    public class MyStream1 {
        public static void main(String[] args) {
            //集合的批量添加
            ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>(List.of("张三丰","张无忌","张翠山","王二麻子","张良","谢广坤"));
            //list.add()
    
            //遍历list1把以张开头的元素添加到list2中。
            ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>();
            for (String s : list1) {
                if(s.startsWith("张")){
                    list2.add(s);
                }
            }
            //遍历list2集合,把其中长度为3的元素,再添加到list3中。
            ArrayList<String> list3 = new ArrayList<>();
            for (String s : list2) {
                if(s.length() == 3){
                    list3.add(s);
                }
            }
            for (String s : list3) {
                System.out.println(s);
            }      
        }
    }
  • 使用Stream流示例代码

    public class StreamDemo {
        public static void main(String[] args) {
            //集合的批量添加
            ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>(List.of("张三丰","张无忌","张翠山","王二麻子","张良","谢广坤"));
    
            //Stream流
            list1.stream().filter(s->s.startsWith("张"))
                    .filter(s->s.length() == 3)
                    .forEach(s-> System.out.println(s));
        }
    }
  • Stream流的好处

    • 直接阅读代码的字面意思即可完美展示无关逻辑方式的语义:获取流、过滤姓张、过滤长度为3、逐一打印

    • Stream流把真正的函数式编程风格引入到Java中

    • 代码简洁

1.2Stream流的常见生成方式【应用】

  • Stream流的思想

  • Stream流的三类方法

    • 获取Stream流

      • 创建一条流水线,并把数据放到流水线上准备进行操作

    • 中间方法

      • 流水线上的操作

      • 一次操作完毕之后,还可以继续进行其他操作

    • 终结方法

      • 一个Stream流只能有一个终结方法

      • 是流水线上的最后一个操作

  • 生成Stream流的方式

    • Collection体系集合

      使用默认方法stream()生成流, default Stream<E> stream()

    • Map体系集合

      把Map转成Set集合,间接的生成流

    • 数组

      通过Arrays中的静态方法stream生成流

    • 同种数据类型的多个数据

      通过Stream接口的静态方法of(T... values)生成流

  • 代码演示

    public class StreamDemo {
        public static void main(String[] args) {
            //Collection体系的集合可以使用默认方法stream()生成流
            List<String> list = new ArrayList<String>();
            Stream<String> listStream = list.stream();
    
            Set<String> set = new HashSet<String>();
            Stream<String> setStream = set.stream();
    
            //Map体系的集合间接的生成流
            Map<String,Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
            Stream<String> keyStream = map.keySet().stream();
            Stream<Integer> valueStream = map.values().stream();
            Stream<Map.Entry<String, Integer>> entryStream = map.entrySet().stream();
    
            //数组可以通过Arrays中的静态方法stream生成流
            String[] strArray = {"hello","world","java"};
            Stream<String> strArrayStream = Arrays.stream(strArray);
          
          	//同种数据类型的多个数据可以通过Stream接口的静态方法of(T... values)生成流
            Stream<String> strArrayStream2 = Stream.of("hello", "world", "java");
            Stream<Integer> intStream = Stream.of(10, 20, 30);
        }
    }

1.3Stream流中间操作方法【应用】

  • 概念

    中间操作的意思是,执行完此方法之后,Stream流依然可以继续执行其他操作

  • 常见方法

    方法名说明
    Stream<T> filter(Predicate predicate)用于对流中的数据进行过滤
    Stream<T> limit(long maxSize)返回此流中的元素组成的流,截取前指定参数个数的数据
    Stream<T> skip(long n)跳过指定参数个数的数据,返回由该流的剩余元素组成的流
    static <T> Stream<T> concat(Stream a, Stream b)合并a和b两个流为一个流
    Stream<T> distinct()返回由该流的不同元素(根据Object.equals(Object) )组成的流
  • filter代码演示

    public class MyStream3 {
        public static void main(String[] args) {
    //        Stream<T> filter(Predicate predicate):过滤
    //        Predicate接口中的方法	boolean test(T t):对给定的参数进行判断,返回一个布尔值
    
            ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
            list.add("张三丰");
            list.add("张无忌");
            list.add("张翠山");
            list.add("王二麻子");
            list.add("张良");
            list.add("谢广坤");
    
            //filter方法获取流中的 每一个数据.
            //而test方法中的s,就依次表示流中的每一个数据.
            //我们只要在test方法中对s进行判断就可以了.
            //如果判断的结果为true,则当前的数据留下
            //如果判断的结果为false,则当前数据就不要.
    //        list.stream().filter(
    //                new Predicate<String>() {
    //                    @Override
    //                    public boolean test(String s) {
    //                        boolean result = s.startsWith("张");
    //                        return result;
    //                    }
    //                }
    //        ).forEach(s-> System.out.println(s));
    
            //因为Predicate接口中只有一个抽象方法test
            //所以我们可以使用lambda表达式来简化
    //        list.stream().filter(
    //                (String s)->{
    //                    boolean result = s.startsWith("张");
    //                        return result;
    //                }
    //        ).forEach(s-> System.out.println(s));
    
            list.stream().filter(s ->s.startsWith("张")).forEach(s-> System.out.println(s));
    
        }
    }
  • limit&skip代码演示

    public class StreamDemo02 {
        public static void main(String[] args) {
            //创建一个集合,存储多个字符串元素
            ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
    
            list.add("林青霞");
            list.add("张曼玉");
            list.add("王祖贤");
            list.add("柳岩");
            list.add("张敏");
            list.add("张无忌");
    
            //需求1:取前3个数据在控制台输出
            list.stream().limit(3).forEach(s-> System.out.println(s));
            System.out.println("--------");
    
            //需求2:跳过3个元素,把剩下的元素在控制台输出
            list.stream().skip(3).forEach(s-> System.out.println(s));
            System.out.println("--------");
    
            //需求3:跳过2个元素,把剩下的元素中前2个在控制台输出
            list.stream().skip(2).limit(2).forEach(s-> System.out.println(s));
        }
    }
  • concat&distinct代码演示

    public class StreamDemo03 {
        public static void main(String[] args) {
            //创建一个集合,存储多个字符串元素
            ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
    
            list.add("林青霞");
            list.add("张曼玉");
            list.add("王祖贤");
            list.add("柳岩");
            list.add("张敏");
            list.add("张无忌");
    
            //需求1:取前4个数据组成一个流
            Stream<String> s1 = list.stream().limit(4);
    
            //需求2:跳过2个数据组成一个流
            Stream<String> s2 = list.stream().skip(2);
    
            //需求3:合并需求1和需求2得到的流,并把结果在控制台输出
    //        Stream.concat(s1,s2).forEach(s-> System.out.println(s));
    
            //需求4:合并需求1和需求2得到的流,并把结果在控制台输出,要求字符串元素不能重复
            Stream.concat(s1,s2).distinct().forEach(s-> System.out.println(s));
        }
    }

1.4Stream流终结操作方法【应用】

  • 概念

    终结操作的意思是,执行完此方法之后,Stream流将不能再执行其他操作

  • 常见方法

    方法名说明
    void forEach(Consumer action)对此流的每个元素执行操作
    long count()返回此流中的元素数
  • 代码演示

    public class MyStream5 {
        public static void main(String[] args) {
            ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
            list.add("张三丰");
            list.add("张无忌");
            list.add("张翠山");
            list.add("王二麻子");
            list.add("张良");
            list.add("谢广坤");
    
            //method1(list);
            
    //        long count():返回此流中的元素数
            long count = list.stream().count();
            System.out.println(count);
        }
    
        private static void method1(ArrayList<String> list) {
            //  void forEach(Consumer action):对此流的每个元素执行操作
            //  Consumer接口中的方法void accept(T t):对给定的参数执行此操作
            //在forEach方法的底层,会循环获取到流中的每一个数据.
            //并循环调用accept方法,并把每一个数据传递给accept方法
            //s就依次表示了流中的每一个数据.
            //所以,我们只要在accept方法中,写上处理的业务逻辑就可以了.
            list.stream().forEach(
                    new Consumer<String>() {
                        @Override
                        public void accept(String s) {
                            System.out.println(s);
                        }
                    }
            );
          
            System.out.println("====================");
            //lambda表达式的简化格式
            //是因为Consumer接口中,只有一个accept方法
            list.stream().forEach(
                    (String s)->{
                        System.out.println(s);
                    }
            );
            System.out.println("====================");
            //lambda表达式还是可以进一步简化的.
            list.stream().forEach(s->System.out.println(s));
        }
    }

1.5Stream流的收集操作【应用】

  • 概念

    对数据使用Stream流的方式操作完毕后,可以把流中的数据收集到集合中

  • 常用方法

    方法名说明
    R collect(Collector collector)把结果收集到集合中
  • 工具类Collectors提供了具体的收集方式

    方法名说明
    public static <T> Collector toList()把元素收集到List集合中
    public static <T> Collector toSet()把元素收集到Set集合中
    public static Collector toMap(Function keyMapper,Function valueMapper)把元素收集到Map集合中
  • 代码演示

    // toList和toSet方法演示 
    public class MyStream7 {
        public static void main(String[] args) {
            ArrayList<Integer> list1 = new ArrayList<>();
            for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                list1.add(i);
            }
    
            list1.add(10);
            list1.add(10);
            list1.add(10);
            list1.add(10);
            list1.add(10);
    
            //filter负责过滤数据的.
            //collect负责收集数据.
                    //获取流中剩余的数据,但是他不负责创建容器,也不负责把数据添加到容器中.
            //Collectors.toList() : 在底层会创建一个List集合.并把所有的数据添加到List集合中.
            List<Integer> list = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
                    .collect(Collectors.toList());
    
            System.out.println(list);
    
        Set<Integer> set = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
                .collect(Collectors.toSet());
        System.out.println(set);
    }
    }
    /**
    Stream流的收集方法 toMap方法演示
    创建一个ArrayList集合,并添加以下字符串。字符串中前面是姓名,后面是年龄
    "zhangsan,23"
    "lisi,24"
    "wangwu,25"
    保留年龄大于等于24岁的人,并将结果收集到Map集合中,姓名为键,年龄为值
    */
    public class MyStream8 {
    	public static void main(String[] args) {
          	ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
            list.add("zhangsan,23");
            list.add("lisi,24");
            list.add("wangwu,25");
    
            Map<String, Integer> map = list.stream().filter(
                    s -> {
                        String[] split = s.split(",");
                        int age = Integer.parseInt(split[1]);
                        return age >= 24;
                    }
    
             //   collect方法只能获取到流中剩余的每一个数据.
             //在底层不能创建容器,也不能把数据添加到容器当中
    
             //Collectors.toMap 创建一个map集合并将数据添加到集合当中
    
              // s 依次表示流中的每一个数据
    
              //第一个lambda表达式就是如何获取到Map中的键
              //第二个lambda表达式就是如何获取Map中的值
            ).collect(Collectors.toMap(
                    s -> s.split(",")[0],
                    s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1]) ));
    
            System.out.println(map);
    	}
    }

1.6Stream流综合练习【应用】

  • 案例需求

    现在有两个ArrayList集合,分别存储6名男演员名称和6名女演员名称,要求完成如下的操作

    • 男演员只要名字为3个字的前三人

    • 女演员只要姓林的,并且不要第一个

    • 把过滤后的男演员姓名和女演员姓名合并到一起

    • 把上一步操作后的元素作为构造方法的参数创建演员对象,遍历数据

    演员类Actor已经提供,里面有一个成员变量,一个带参构造方法,以及成员变量对应的get/set方法

  • 代码实现

    演员类

    public class Actor {
        private String name;
    
        public Actor(String name) {
            this.name = name;
        }
    
        public String getName() {
            return name;
        }
    
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
    }

    测试类

    public class StreamTest {
        public static void main(String[] args) {
            //创建集合
            ArrayList<String> manList = new ArrayList<String>();
            manList.add("周润发");
            manList.add("成龙");
            manList.add("刘德华");
            manList.add("吴京");
            manList.add("周星驰");
            manList.add("李连杰");
      
            ArrayList<String> womanList = new ArrayList<String>();
            womanList.add("林心如");
            womanList.add("张曼玉");
            womanList.add("林青霞");
            womanList.add("柳岩");
            womanList.add("林志玲");
            womanList.add("王祖贤");
      
            //男演员只要名字为3个字的前三人
            Stream<String> manStream = manList.stream().filter(s -> s.length() == 3).limit(3);
      
            //女演员只要姓林的,并且不要第一个
            Stream<String> womanStream = womanList.stream().filter(s -> s.startsWith("林")).skip(1);
      
            //把过滤后的男演员姓名和女演员姓名合并到一起
            Stream<String> stream = Stream.concat(manStream, womanStream);
      
          	// 将流中的数据封装成Actor对象之后打印
          	stream.forEach(name -> {
                Actor actor = new Actor(name);
                System.out.println(actor);
            }); 
        }
    }

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在css中设计好看的阴影 在本文中&#xff0c;我们将学习如何将典型的盒子阴影转换为更好看的的阴影。 统一角度 当我们想要一个元素有阴影时&#xff0c;会添加box-shadow属性并修改其中的数字&#xff0c;直到满意为止。 问题是&#xff0c;通过像这样单独创建每个阴影&…

22-扩展

一 进程与线程;同步与异步任务;宏任务与微任务 一、进程与线程 一个程序只有一个进程,一个进程包含多个线程,单线程和多线程 二、同步与异步任务 同步任务:是指在主线程上排队执行的任务,只有前一个任务执行完毕,才能继续执行下一个任务。按顺序执行,可以看做单线程,…

C++之“00000001“和“\x00\x00\x00\x01“用法区别(一百八十六)

简介&#xff1a; CSDN博客专家&#xff0c;专注Android/Linux系统&#xff0c;分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术&#xff0c;与大家一起成长&#xff01; 优质专栏&#xff1a;Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】&#x1f680; 人生格言&#xff1a; 人生…

入职字节外包一个月,我离职了

有一种打工人的羡慕&#xff0c;叫做“大厂”。 真是年少不知大厂香&#xff0c;错把青春插稻秧。 但是&#xff0c;在深圳有一群比大厂员工更庞大的群体&#xff0c;他们顶着大厂的“名”&#xff0c;做着大厂的工作&#xff0c;还可以享受大厂的伙食&#xff0c;却没有大厂…

基于Jenkins构建生产CICD环境(第二篇)

基于Jenkins自动打包并部署Tomcat环境 传统网站部署的流程 在运维过程中&#xff0c;网站部署是运维的工作之一。传统的网站部署的流程大致分为:需求分 析-->原型设计-->开发代码-->提交代码-->内网部署-->内网测试-->确认上线-->备份数据-->外网更新…

标准库STL容器使用值语义

C自学精简实践教程 目录(必读) 标准库STL的容器都是值语义的。 即&#xff0c;无法将一个变量放到容器里。容器里存放的只是我们放进去的变量的拷贝&#xff08;副本&#xff09;。 示例&#xff1a; #include <iostream> #include <vector> using namespace s…

2023年高教社杯 国赛数学建模思路 - 案例:最短时间生产计划安排

文章目录 0 赛题思路1 模型描述2 实例2.1 问题描述2.2 数学模型2.2.1 模型流程2.2.2 符号约定2.2.3 求解模型 2.3 相关代码2.4 模型求解结果 建模资料 0 赛题思路 &#xff08;赛题出来以后第一时间在CSDN分享&#xff09; https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog 最短时…

使用awvs进行web安全扫描

1、安装 docker pull secfa/docker-awvs docker run -it -d -name awvs -p 13443:3443 --cap-add LINUX_IMMUTABLE secfa/docker-awvs2、账号密码 # https://ip:13443/ # 用户名:adminadmin.com # 密码:Admin1233、使用 ps:需要征得甲方的同意

测试左移——代码审计SonarQube 平台搭建

一、sonarqube代码分析技术体系 1、代码分析工具 IDE 辅助功能 xcode、android studio阿里巴巴 java 开发手册 ide 插件支持 独立的静态分析工具 spotbugs、findbugs、androidlint、scan-build、Checkstyle、FindSecBugspmd 阿里巴巴 java 开发手册 pmd 插件 综合性的代码…

Quartus II安装下载驱动

Quartus II安装下载驱动 安装步骤&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;安装完quartus后会自带USB-Blaster的驱动程序&#xff0c;因此不用再去网上下载。 &#xff08;2&#xff09;右键点脑左下角win&#xff0c;找到设备管理器并进入。 &#xff08;3&#xff09;找到…

FFmpeg5.0源码阅读——FFmpeg大体框架

摘要&#xff1a;前一段时间熟悉了下FFmpeg主流程源码实现&#xff0c;对FFmpeg的整体框架有了个大概的认识&#xff0c;因此在此做一个笔记&#xff0c;希望以比较容易理解的文字描述FFmpeg本身的结构&#xff0c;加深对FFmpeg的框架进行梳理加深理解&#xff0c;如果文章中有…

说说构建流批一体准实时数仓

分析&回答 基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性&#xff0c;但由于它是离线的&#xff0c;延时很大。在一些对延时要求比较高的场景&#xff0c;需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓&#xff0c;将链路延时降低…