这篇文章主要介绍“Java8 Stream API有什么作用”，在日常操作中，相信很多人在Java8 Stream API有什么作用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Java8 Stream API有什么作用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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Stream API 作用
为集合而生，简化集合操作、支持集合并发操作。
从迭代器到Stream
String contents = new String(Files.readAllBytes(Paths.get(alice.txt)), StandardCharsets.UTF_8);
List words = Arrays.asList(contents.split("[\\P{L}]+"));
迭代器
int count = 0;
for (String w : words) {
if (w.length() > 12) count++;
}Stream
long count = words.stream().filter(w -> w.length() > 12).count();
// 并发统计很容易，如下只需要将stream()换成parallelStream()即可：
long count = words.parallelStream().filter(w -> w.length() > 12).count();
Stream与集合的区别
Stream自己不会存储元素，元素被存放于底层集合中或者根据需要被产生出来；
Stream操作符不会改变源Stream对象，它会返回一个持有结果新Stream对象；
Stream操作符可能是延迟执行的，这意味着它们会等到需要结果的时候才执行。例如只需要前5个长单词，那么filter方法将在第5次匹配后停止过滤。
Stream使用流程
创建一个Stream（从集合、数组、迭代器、生成器等数据结构）；
通过一个或者多个Stream操作符，将初始Stream转换为另一个Stream；
使用一个Stream终止操作符来产生一个结果，该操作会强制它之前的操作立即执行，且在此之后，该Stream就不会再被使用了。
创建Stream
集合：Collection的stream()方法，会产生一个Stream对象；
数组：Stream.of(T... values) 接受一个可变长度参数列表，参数可以是一个数组或者多个同类型独立元素，产生一个Stream对象；
Arrays.stream(array, from, to)将数组的一部分转化为Stream；
空Stream：Stream silence = Stream.empty();
无限Stream：
Stream echos = Stream.generate(() -> "Echo");
Stream randoms = Stream.generate(Math::random);
Stream integers = Stream.iterate(BigInteger.ZERO, n -> n.add(BigInteger.ONE));
JDK示例：
Stream words = Pattern.compile("[\\P{L}]+").splitAsStream(contents);
Stream lines = Files.lines(path);
操作Stream
常见Stream操作函数
示例
// filter：只获取长单词
List wordList = ... ;
Stream words = wordList.stream();
Stream longWords = words.filter(w -> w.length() > 12);
// map：将所有单词转换为小写
Stream lowercaseWords = words.map(w -> w.toLowerCase());
// 或者使用方法引用
Stream lowercaseWords = words.map(String::toLowerCase());
// 获取每个单词的首字母
Stream firstChars = words.map(w -> w.charAt(0));
// flatMap：获取每个单词中的字母
Stream letters = words.flatMap(w -> Arrays.stream(s.toCharArray()));
Stream提取与组合
Stream.limit(n)，返回一个包含源Stream前n个元素的新Stream，如果源Stream长度m小于n则返回前m个元素；
Stream.skip(n)，丢弃掉源Stream的前n个元素，返回包含剩余元素的新Stream；
组合两个Stream为一个新的Stream，假设stream1和stream2为两个Character的Stream：Stream combined = Stream.concat(stream1, stream2);
Stream.peek(action)，会产生另一个与源Stream具有相同元素的Stream，但是在获取每个元素时，都会调用action参数指定的函数，这样是为了便于调试。
Stream有状态转换
Stream的filter和map、flatMap等操作都是无状态的转换，因为在转换每一个元素时无需考虑之前转换过的元素；
Stream的distinct操作，会根据源Stream中的元素，返回一个元素顺序相同，但是没有重复元素的新Stream，是有状态的转换，因为它在转换每个元素时都需要检查该元素是否之前已读取过。
Stream聚合操作
Stream的聚合操作会将Stream聚合成为一个值，以便程序中使用，例如Stream.count()、Stream.max()、Stream.min()、Stream.findFirst()、Stream.findAny()等。
聚合方法都是终止操作，执行后流就关闭了，不能再应用其它操作了。
聚合操作示例：
Optional longest = words.max(String::compareToIgnoreCase);
if (longest.isPresent()) {
Sysout.out.println(longest.get());
}
Optional startWithQ = words.filter(s -> s.startsWith("Q")).findFirst();
// 并行提高执行效率
Optional startWithQ = words.parallel().filter(s -> s.startsWith("Q")).findAny();
// 并行提高执行效率
Optional startWithQ = words.parallel().anyMatch(s -> s.startsWith("Q"));
终止Stream
一个Stream对象在执行终止操作后，就不能再执行其他操作了。
Optional类型
Optional对象是对T类型对象的封装，或者表示不是任何对象。
Optional类本身实现非常简单，常用操作有：
of(T value)
ofNullable(T value)
isPresent()
ifPresent(consumer)
orElse(T other)
orElseGet(Supplier other)
map(Function mapper)
flatMap(Function mapper)用于组合可选函数，例如，如果f()返回Optional，T有一个返回Optional的方法g()，就可以组合调用：Optional op = f().flatMap(T::g)
用法和其余的看源码最直观。
Stream聚合操作
聚合，即将Stream中的元素聚合成为一个值，例如：求和、求积、计数、字符串追加、最大值、最小值、并积、交积等，只要操作数x,y,z之间有一个操作op，满足(x op y) op z = x op (y op z)，那么op操作就是可聚合的；
聚合示例
// 求和
Stream values = ...;
Optional sum = values.reduce((x, y) -> x + y)；
// 如果有一个标识e，使得e op x = x，那么标识e就可以作为计算的起点，对于加法来说0就是这个标识，所以另外一种形式：
Optional sum = values.reduce(0, (x, y) -> x + y)；
// 或者
Optional sum = values.reduce(0, Integer::sum)；
// 求字符串Stream中所有字符串总长度
Stream words = ...;
Optional sum = words.reduce(0, (total, word) -> total + word.length(), (total1, total2) - > total1 + total2)；
// 第二个参数accumulator，是为了聚合计算；
// 第三个参数combiner，是为了并行聚合计算后，对并行结果进行再聚合；
Stream收集结果
流处理完成以后，我们对于处理结果有两种用途：
第二种“收集Stream处理结果”，由两种操作：
R collect(Collector collector); // 使用一个现成的预定义的Collector进行收集，Collectors工具类还为各种常用的收集类型提供了各个工厂方法。
示例1：
Stream stream = ...;
List list = stream.collect(Collectors.toList());
Set set = stream.collect(Collectors.toSet());
TreeSet treeSet = stream.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));//控制得到的set类型
String result = stream.collect(Collectors.join());//将Stream中所有字符串拼接
String result = stream.collect(Collectors.join(“, ”));//将Stream中所有字符串拼接且以", " 分隔
// 将Stream结果聚合成为一个包含总和、最大值、最小值、平均值的结果，可以使用Collectors.summaring{Int | Long | Double}方法中的一种，这些方法会接受一个将Stream对象的元素映射为一个数字的函数，并产生一个{Int | Long | Double}SummaryStatistics类型的结果，其中包含了获取总和、最大值、最小值、平均值：
IntSummaryStatistics summary = words.collect(Collectors.summarizingInt(String::length));
double arerageWordLength = summary.getAverage();
double maxWordLength = summary.getMax();
R collect(Supplier supplier, BiConsumer accumulator, BiConsumer combiner); // 自定义supplier、accumulator、combiner
supplier– a function that creates a new result container. For a parallel execution, this function may be called multiple times and must return a fresh value each time.
accumulator– an associative, non-interfering, stateless function for incorporating an additional element into a result.
combiner– an associative, non-interfering, stateless function for combining two values, which must be compatible with the accumulator function.
示例：
Stream stream = ...;
HashSet result = stream.collect(HashSet::new, HashSet::add, HashSet::addAll);
将结果收集到Map中：
// 普通toMap Collector，如果键冲突则会跑出IllegalStateException
Stream persons = ...;
Map idToName = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Person::getName));
Map idToPerson = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity()));
// 定义键冲突解决策略，保留旧值
Stream locales = Stream.of(Locale.getAvailableLocales());
Map languages = locales.collect(Collectors.toMap(lan - > lan.getDisplayCountry(),
lan -> lan.getDisplayLanguage(),
(existingValue, newValue) - > existingValue));
Map idToPerson = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity()));
// 定义键冲突解决策略，以Set方式保留所有值
Stream locales = Stream.of(Locale.getAvailableLocales());
Map languages = locales.collect(Collectors.toMap(lan - > lan.getDisplayCountry(),
lan -> Collections.singleton(lan.getDisplayLanguage(),
(existingValue, newValue) - > {
Set mergedSet = new HashSet<>(existingValue);
mergedSet.addAll(newValue);
return mergedSet;
};
));
// 通过指定第四个参数，将结果收集到TreeMap中去
Stream locales = Stream.of(Locale.getAvailableLocales());
Map languages = locales.collect(Collectors.toMap(lan - > lan.getDisplayCountry(),
lan -> lan.getDisplayLanguage(),
(existingValue, newValue) - > existingValue),
TreeMap::new));
分组和分片
预定义的分组分片
Collectors.groupingBy
Stream收集到Map过程中，通过分组，来简化相同键的合并问题，示例如下：
Map> countryToLocales = locales.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getCountry));
函数Locale::getCountry是进行分组的分类函数。
Collectors.partitioningBy
当分组函数是一个Prdicate函数时，即要将Stream中的元素分为是/非两组时，使用partitioningBy会更高效些，示例如下：
Map> englishAndOtherLocales = locales.collect(Collectors.partitioningBy(lan -> lan.getLanguage().equals("en")));
将元素分为两组：一组使用英语，一组使用其他语言。获取英语分组列表：
List englishLocales = englishAndOtherLocales.get(true);
Collectors.groupingByConcurrent
会获取一个并发Map，当用于并行流时可以并发地插入值。这与toConcurrentMap方法完全类似。
分组分片downstream处理
counting()
Map countryToLocaleCount = locales.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getCountry, Collectors.counting())); // 计算每个国家有多少种语言
summing{Int | Long | Double}(ToIntFunction mapper)
Map stateToCityPopucation = cities.collect(Collectors.groupingBy(City::getState, Collectors.summingInt(City::getPopulation()))); // 计算每个下属所有城市人数总和
maxBy(Comparator comparator) 和minBy(Comparator comparator)
Map stateToLargestCity = cities.collect(Collectors.groupingBy(City::getState, Collectors.maxBy(Comparator.comparing(City::getPopulation)))); // 计算每个州中人口最多的城市
mapping(Function mapper, Collector downstream)
Map> stateToLargestCityName = cities.collect(Collectors.groupingBy(City::getState, Collectors.mapping(City::getName, Collectors.maxBy(Comparator.comparing(String::length)))))// 找出每个州中，名字最长的城市名称
Map> countryToLanguages = locales.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getDisplayCountry, mapping(Locale::getDisplayLanguage, Collectors.toSet())))
如果grouping或者mapping函数的返回结果是int、long、double，可以将元素收集到summaryStatistics对象中：
Map statistics = locales.collect(Colloctors.groupingBy(Locale::getState, summarizingInt(City::getPopulation)));
reducing方法可对downstream元素进行一次普通聚合
Collector reducing(BinaryOperator op)
Collector reducing(identity, BinaryOperator op)
Collector reducing(identity, Function mapper, BinaryOperator op)
示例：
Map stateToCityNames = cities.collect(groupingBy(City:getState, reducing("", City::getName, (s, t) -> s.length == 0 ? t : s + "," + t)))
等价于：
Map stateToCityNames = cities.collect(groupingBy(City:getState, mapping( City::getName, joining(","))))；
原始类型流
背景
将整型收集到一个Stream的流中，需要将每个整数封装成一个包装对象，这是一个低效的做法，double/float/long/short/byte/boolean也一样，所以，Stream API专门设计了IntStream、LongStream、DoubleStream用于存放基本数据类型;
示例
创建IntStream，使用IntStream.of和Arrays.stream
IntStream stream = IntStream.of(1,1,2,3,5);
int[] array = new int[]{1,1,2,3,5};
stream = Arrays.stream(array, 0, array.length);
并行流
Collection.parallelStream()、Stream.parallel()。
到此，关于“Java8 Stream API有什么作用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
标题名称：Java8StreamAPI有什么作用
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