Stream API:Java 8 编程的秘密武器,轻松驾驭数据流!

开发 前端
Stream API是Java 8中最重要的新特性之一,它提供了一种简单、灵活和可读的方式来处理集合和数组中的元素,使得代码更加简洁、高效和易于维护。

哈喽,大家好,我是了不起。

Stream API 是 Java 8 中最重要的新特性之一,它是处理集合和数组的一种新方式。它提供了一种简单、灵活和可读的方式来处理集合和数组中的元素,从而使代码更加简洁、高效和易于维护。

1. 原理介绍

Stream API 的核心是 Stream 接口,它表示一组元素的序列,可以按需进行计算。Stream 接口提供了大量的中间操作和终端操作,可以用于过滤、映射、排序、聚合等各种操作。

Stream API 的实现原理是基于两个核心概念:流和操作。

流(Stream)是一个数据序列,它可以由一个或多个操作组成。

流的操作可以分为两类:

  1. 中间操作:是指对流进行处理但不产生最终结果的操作;
  2. 终端操作:是指对流进行处理并返回最终结果的操作。

操作

操作(Operation)是对流进行处理的方法,操作可以分为中间操作和终端操作。

Stream API 提供了多种中间操作方法和终端操作方法,常用的中间操作方法包括 filter、map、sorted、distinct、limit 等,

常用的终端操作方法包括 forEach、collect、reduce 等。这些方法可以组合使用,构成一个操作链,最终返回一个最终结果。

操作链的执行是惰性求值的,即只有在需要计算结果时才进行计算。这种方式可以避免不必要的计算,并提高代码的执行效率。

语法介绍

Stream API 的语法基于一组接口和操作符,其中最常用的是 Stream 接口和它的中间操作方法和终端操作方法。以下是 Stream API 的基本语法。

创建 Stream 对象

可以通过集合、数组、IO 流、生成器等多种方式来创建 Stream 对象。

其中最常用的方式是通过集合创建 Stream 对象,例如:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = numbers.stream();

中间操作方法

Stream 对象提供了多种中间操作方法,可以对 Stream 对象进行过滤、映射、排序、去重、限制等操作,常用方法包括:

  • filter:根据条件过滤 Stream 对象中的元素。
  • map:将 Stream 对象中的元素映射到新的值。
  • sorted:对 Stream 对象中的元素进行排序。
  • distinct:去重 Stream 对象中的元素。
  • limit:限制 Stream 对象中元素的数量。

例如:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
                                    .filter(n -> n % 2 == 0)
                                    .sorted()
                                    .limit(2)
                                    .collect(Collectors.toList());

这里,首先使用 filter() 方法过滤出所有偶数,然后使用 sorted() 方法将它们排序,使用 limit() 方法限制数量,最后使用 collect() 方法将它们收集到一个列表中。

终端操作方法

Stream 对象提供了多种终端操作方法,可以将 Stream 对象转换为集合、数组、Map 对象,或者进行聚合操作,常用方法包括:

  • collect:将 Stream 对象中的元素收集到集合、数组、Map 对象等中。
  • reduce:对 Stream 对象中的元素进行聚合操作。
  • forEach:对 Stream 对象中的元素进行遍历操作。

例如:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
                    .reduce(0, (a, b) -> a + b);

这里,使用 reduce() 方法对 Stream 对象中的所有元素进行求和操作。

综上所述,Stream API 的语法非常简单、直观,并且非常灵活,可以用于各种不同的编程任务,使得代码更加简洁、高效和易于维护。

优缺点

Stream API 它基于函数式编程思想,提供了一种简单、灵活、可读性极高的方式来处理集合和数组中的元素。

Stream API 的特点和优点包括:

  1. 简洁、高效、易于维护:Stream API 的方法链式调用,可以使代码更加简洁、易于阅读和维护。
  2. 支持并行处理:Stream API 支持对集合和数组中的元素进行并行处理,提高了处理效率。
  3. 支持惰性求值:Stream API 的操作是惰性求值的,只有在需要计算结果时才进行计算,避免了不必要的计算。
  4. 支持多种数据源:Stream API 可以处理多种不同类型的数据源,例如集合、数组、IO 流、生成器等。
  5. 支持多种操作:Stream API 提供了多种中间操作方法和终端操作方法,可以对数据进行过滤、映射、排序、去重、聚合等操作。
  6. 提高代码可读性:Stream API 的方法名和参数都非常直观,可以使代码更加可读性高。
  7. 可以组合使用:Stream API 的操作可以组合使用,构成一个操作链,最终返回一个最终结果。

不过,Stream API 也有一些缺点,例如学习成本较高、性能问题、代码可读性问题等。因此,在使用 Stream API 时需要根据实际情况进行选择。

使用示例

以下是一些常见的 Stream API 的用例:

过滤

使用filter()方法根据指定的条件过滤集合中的元素。例如,以下代码过滤出一个整数列表中的所有偶数:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
                                    .filter(n -> n % 2 == 0)
                                    .collect(Collectors.toList());

映射

使用map()方法将集合中的元素映射到新的值。例如,以下代码将一个字符串列表中的每个字符串转换为大写:

List<String> strings = Arrays.asList("hello", "world");
List<String> upperCaseStrings = strings.stream()
                                        .map(String::toUpperCase)
                                        .collect(Collectors.toList());

排序

使用sorted()方法根据指定的排序方式对集合中的元素进行排序。例如,以下代码将一个整数列表按照从小到大的顺序排序:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5);
List<Integer> sortedNumbers = numbers.stream()
                                        .sorted()
                                        .collect(Collectors.toList());

聚合

使用reduce()方法对集合中的元素进行聚合操作。例如,以下代码计算一个整数列表中的所有元素的总和:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
                    .reduce(0, (a, b) -> a + b);

Stream API 还支持并行处理集合和数组中的元素,从而提高了处理效率。可以使用parallelStream()方法将一个集合或数组转换为一个并行流,使得处理过程可以在多个线程上并行执行。

总结

Stream API是Java 8中最重要的新特性之一,它提供了一种简单、灵活和可读的方式来处理集合和数组中的元素,使得代码更加简洁、高效和易于维护。


责任编辑:武晓燕 来源: Java技术指北
相关推荐

2023-07-26 00:20:20

Java 8数组方式

2013-10-16 09:28:14

亚马逊AWSSDN

2011-08-11 17:05:26

2019-11-27 10:40:34

数据工具CIO

2019-11-27 10:38:37

数据分析数据准备工具

2013-10-16 09:33:36

亚马逊AWSSDN

2018-11-28 13:23:19

Kagglefeatexp特征

2024-03-15 08:32:20

JavaScriptRust系统编程

2014-01-07 10:46:39

2024-07-11 08:34:48

2010-09-02 16:09:43

Linux

2022-02-11 10:47:17

CIOIT团队企业

2021-09-14 10:39:16

入侵检测数据泄露日志文件

2023-05-08 14:54:00

AI任务HuggingGPT

2009-07-28 10:36:58

云计算Google秘密武器

2023-02-24 10:26:34

语音AI人工智能

2011-06-02 10:24:11

iTravel苹果

2024-09-26 17:47:41

2015-03-30 16:58:05

秘密武器华为

2015-06-08 09:50:07

Android M谷歌
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号