Java8-Stream-中间操做

注意：流一旦使用了终止操做流就关闭了，若是要继续使用一样的数据源，则需从新获取流

筛选与切片

        filter(Predicate p) : 接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
        distinct()          : 筛选，经过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素，因此要根据实际状况编写这两个方法
        limit(long maxSize) : 截断流，使其元素不超过给定数量。找到知足条件的数据就会终止内循环
        skip(long n)        : 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补
        sorted(comparator c): 对流中的元素进行排序

举例

List<Cust> custs = Arrays.asList(
			new Cust(101,"梅西",30,33000000L),
			new Cust(102,"伊布",35,23000000L),
			new Cust(103,"哈维",34,20000000L),
			new Cust(104,"伊列斯塔",33,18000000L),
			new Cust(105,"小罗",37,15000000L),
			new Cust(106,"内马尔",27,32000000L),
			new Cust(106,"内马尔",27,32000000L),
			new Cust(106,"姆巴佩",23,30500000L)
			);
	public void test2() {
		//找出工资排名前三位的不重复的人，且年龄要小于等于30
		Stream<Cust> sm1 = custs.stream();
		sm1.filter((x)->x.getAge()<=30)
		  .sorted((x,y)->{
			  if(x.getSalary()>y.getSalary())
				  return 1;
			  else if(x.getSalary()<y.getSalary())
				  return 0;
			  else 
				  return -1;
		  })
		  .distinct()
		  .limit(3)
		  .forEach(System.out::println);
		
		System.out.println("######################");
		
		//找出工资排名第二和第三位不重复的人，且年龄要小于等于30
		Stream<Cust> sm2 = custs.stream();
		sm2.filter((x)->x.getAge()<=30)
		  .sorted((x,y)->{
			  if(x.getSalary()>y.getSalary())
				  return 1;
			  else if(x.getSalary()<y.getSalary())
				  return 0;
			  else 
				  return -1;
		  })
		  .distinct()
		  .skip(1)
		  .limit(2)
		  .forEach(System.out::println);
	}

真的好强大，之前要写多少代码才能够完成的事情，只须要一句就搞定。

filter((x)->x.getAge()<=30)

过滤年龄大于30的元素

sorted((x,y)->{
              if(x.getSalary()>y.getSalary())
                  return 1;
              else if(x.getSalary()<y.getSalary())
                  return 0;
              else 
                  return -1;
          })

对过滤的结果按照工资降序排序

distinct()

对有序的结果集排重

limit(3)

只取结果集的前三个元素

foreach(System.out::println)

终止操做，使用方法引用（对象::实例方法名）打印出结果集

 

映射

map

map(Function f)                                 ：接收一个函数做为参数，该函数会被应用到每一个元素上，并将其映射成一个新的元素。
mapToDouble(ToDoubleFunction f)  ：接收一个函数做为参数，该函数会被应用到每一个元素上，产生一个新的 DoubleStream。
mapToInt(ToIntFunction f)                 ： 接收一个函数做为参数，该函数会被应用到每一个元素上，产生一个新的 IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f)          ：接收一个函数做为参数，该函数会被应用到每一个元素上，产生一个新的 LongStream。

@Test
	public void test3() {
		//map类型:将每一个元素通过处理转换成另一个类型（能够是同类型）
		List<String> names = Arrays.asList("姚明","科比","乔丹","詹姆斯");
		names.stream().map(Cust::new).forEach(System.out::println);
		System.out.println("###################################");
		List<String> dbls = Arrays.asList("11","22","33","44");
		dbls.stream().mapToDouble(Double::parseDouble).forEach(System.out::println);
		System.out.println("###################################");
		dbls.stream().mapToInt(Integer::parseInt).forEach(System.out::println);
		System.out.println("###################################");
		dbls.stream().mapToLong(Long::parseLong).forEach(System.out::println);
		System.out.println("###################################");
	}

flatMap

flatMap(Function f)                           ： 接收一个函数做为参数，将流中的每一个值都换成另外一个流，而后把全部流链接成一个流

一样还有flatMapToInt(),flatMapToLong(),flagMapToDouble()，用法和flatMap一致，只是要求最终处理出来的元素是对应的Int,Long,Double

@Test
	public void test4() {
		//flatMap类型：将为每一个元素建立一个流，并最终合并成一个流
		List<List> lp = new ArrayList();
		for(int i=0;i<3;i++) {
			List<Double> lc = new ArrayList();
			for(int j=0;j<10;j++) {
				lc.add(Math.random());
			}
			lp.add(lc);
		}
		lp.stream().flatMap((x)->x.stream()).forEach(System.out::println);
	}