目录

一、 引言

二、 Stream流概述

三、Stream流的使用步骤

 1.  获取Stream流

1.1  单列集合

1.2  双列集合

1.3  数组

1.4  零散数据

2. Stream流的中间方法

3. Stream流的终结方法

四、 练习

1.  数据过滤

2.  数据操作 - 按年龄筛选

3. 数据操作 - 演员信息要求筛选

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一、 引言

初识Stream流的作用：

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

 通过下面代码，显然我们清晰的看到使用Stream流更为方便，而使用不同的集合遍历就有些复杂。

public class Test01 {public static void main(String[] args) {ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>();list1.add("张无忌");list1.add("周正若");list1.add("赵斌");list1.add("张强");list1.add("张三丰");// Stream流list1.stream().filter(name -> name.startsWith("张")).filter(name -> name.length() == 3).forEach(name -> System.out.println(name));// 张无忌// 张三丰// 1.把所有“张”姓开头元素存储到新集合ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>();for (String name : list1) {if (name.startsWith("张")) {list2.add(name);}}System.out.println(list2); // [张无忌, 张强, 张三丰]// 2.把所有“张”姓开头且长度为3的元素存储到新集合ArrayList<String> list3 = new ArrayList<>();for (String name : list2) {if (name.length() == 3) {list3.add(name);}}System.out.println(list3); // [张无忌, 张三丰]}
}

二、 Stream流概述

例如上面的小例子，Stream流的思想如下：

顺序筛选

 Stream流的作用：

 结合了Lambda表达式，简化集合、数字的操作。

三、Stream流的使用步骤

1. 先得到一条Stream流（流水线），并把数据放上去。
2. 使用中间方法对流水线上的数据进行操作。
3. 使用终结方法对流水线上的数据进行操作。

过滤、转换	中间方法	方法调用完毕之后，还可以调用其他方法
统计、打印	终结方法	最后一步，调用完毕之后，不能调用其他方法

 1.  获取Stream流

获取方式	方法名	说明
单列集合	default  Stream<E>  stream()	Collection中的默认方法
双列集合	无	无法直接使用stream流，需要通过keySet()或者entrySet()变成单列集合
数组	public  static <T>  Stream <T>  stream(T [ ] array)	Arrays工具类中的静态方法
一堆零散数据	public  static <T>  Stream <T>  of(T... values)	stream接口中的静态方法

1.1  单列集合

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {//单列集合获取Stream流ArrayList<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list, "a","b","c","d","e");//获取到一个流水线，并把集合中的数据方法流水线上//Stream<String> stream1 = list.stream();//使用终结方法打印流水线上数据//stream1.forEach( s ->System.out.println(s) );list.stream().forEach(s -> System.out.println(s));}
}

1.2  双列集合

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {//双列集合获取Stream流 //1. 创建双列集合HashMap<String, Integer> hm = new HashMap<>();//2. 添加数据hm.put("aaa", 111);hm.put("bbb", 222);hm.put("ccc", 333);//3.1 获取Stream流方法一： keySet()//键hm.keySet().stream().forEach(s -> System.out.println(s));//3.2 获取Stream流方法二：entrySet()//键值对hm.entrySet().stream().forEach(s -> System.out.println(s));	 }
}

1.3  数组

Stream接口中静态方法of的细节：

• 方法的形参是一个可变参数，可以传递一堆零散数据，也可以传递数组。
• 但是数组必须是引用数据类型。
• 如果传递的是基本数据类型，是会把整个数组相当做一个元素，放到一个stream流当中。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {//数组获取Stream流 //1.创建基本数据类型数组int[] arr1 = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};//获取streamArrays.stream(arr1).forEach(s -> System.out.println(s));//2.创建引用数据类型数组String[] arr2 = {"a","b","c"};//获取streamArrays.stream(arr2).forEach(s -> System.out.println(s));//方式是错误的!!!//Stream接口中静态方法of的细节//方法的形参是一个可变参数，可以传递一堆零散数据，也可以传递数组//但是数组必须是引用数据类型//如果传递的是基本数据类型，是会把整个数组相当做一个元素，放到一个stream流当中Stream.of(arr2).forEach(s -> System.out.println(s));Stream.of(arr1).forEach(s -> System.out.println(s)); //[I@1b28cdfa}
}

1.4  零散数据

细节： 一堆零散数据需要是相同的数据类型。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {//零散数据获取Stream流 //基本数据类型Stream.of(1,2,3,4,5).forEach(s -> System.out.println(s));//引用数据类型Stream.of("a","b","c","d","e").forEach(s -> System.out.println(s));}
}

2. Stream流的中间方法

方法名称	说明
Stream<T> filter ( Predicate<? super T>  predicate )	过滤
Stream<T> limit ( long  maxSize)	获取前几个元素
Stream<T> skip ( long  n )	跳过前几个元素
Stream<T> distinct ( )	元素去重，依赖(hashCode和equals方法)
static <T> Stream<T> concat ( Stream a ,  Stream b )	合并a和b两个流为一个流
Stream<R> map ( Function<T ,R>  mapper )	转换流中的数据类型

注意一：中间方法，返回新的Stream流，原来的Stream流只能使用一次，建议使用链式编程。

注意二：修改Stream流中的数据，不会影响原来集合或者数组中的数据。

public class StreamTest01 {public static void main(String[] args) {//1.过滤:把开头的留下，其余数据过滤不要ArrayList<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list, "张三","李四","王五","赵六","张七");ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>();Collections.addAll(list2, "张三","李四","王五","赵六","张三");ArrayList<String> list3 = new ArrayList<>();Collections.addAll(list3, "孙七","钱八");ArrayList<String> list4 = new ArrayList<>();Collections.addAll(list2, "张三-23","李四-24","王五-25");list.stream().filter(new Predicate<String>() {//匿名内部类太麻烦 需要缩写@Overridepublic boolean test(String s) {//如果返回值为true,表示当前数据留下//如果返回值为false,表示当前数据舍弃return s.startsWith("张");}}).forEach(s -> System.out.println(s)); //张三 张七list.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).forEach(s -> System.out.println(s));//2. 获取前几个元素  list.stream().limit(3).forEach(s -> System.out.println(s));  //张三 李四 王五//3. 跳过list.stream().skip(4).forEach(s -> System.out.println(s));  //张七//4.去重list2.stream().distinct().forEach(s -> System.out.println(s)); //张三 李四 王五 赵六//5. 合并Stream.concat(list2.stream(), list3.stream()).forEach(s -> System.out.println(s));//6.转换数据类型//只能获取集合里面的年龄并打印//第一个类型：流中原本的数据类型//第二个类型：将要转变成为的数据类型list4.stream().map(new Function<String,Integer>() {@Override//apply: 依次表示流中的每一盒数据//返回值：表示转化之前的数据public Integer apply(String s) {String[] arr = s.split("-");String ageString = arr[1];int age = Integer.parseInt(ageString);return age;}}).forEach(s -> System.out.println(s));list.stream().map(s ->Integer.parseInt(s.split("-")[1])).forEach(s -> System.out.println(s));}
}

3. Stream流的终结方法

方法名称	说明
void forEach ( Consumer action )	遍历
long count ( )	统计
toArray ( )	收集流中的数据，放到数组中
collect ( Collector collector )	收集流中的数据，放到集合中

public class StreamTest02 {public static void main(String[] args) {ArrayList<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list, "张三", "李四", "王五", "赵六");// 遍历// Consumer的泛型：表示流中的数据类型// accept方法的形参s：依次表示流中的每一个数据//list.stream().forEach(new Consumer<String>() {@Overridepublic void accept(String s) {System.out.println(s);}});list.stream().forEach(s -> System.out.println(s)); // 张三 李四 王五 赵六// 统计long count = list.stream().count();System.out.println(count); // 4// 收集数据放进数组Object[] arr1 = list.stream().toArray();System.out.println(Arrays.toString(arr1)); // [张三, 李四, 王五, 赵六]// 指定数据类型// Infunction的泛型：具体类型的数组// apply中形参：流中数据的个数，要跟数组长度一致// apply的返回值：具体类型的数组String[] arr2 = list.stream().toArray(new IntFunction<String[]>() {@Overridepublic String[] apply(int value) {return new String[value];}});// toArray方法中的参数：只是创建一个指定类型的数组// toArray底层： 会此意得到流中的每一个数据，并把数据放到数组中// toArray的返回值：是一个装着流里面所有数据的数组System.out.println(Arrays.toString(arr2));// lambda表达式String[] arr3 = list.stream().toArray(value -> new String[value]);System.out.println(Arrays.toString(arr3));}
}

 collect方法：

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {ArrayList<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list, "张三-男-23", "李四-男-24", "王五-男-25", "赵六-女-27", "孙八-女-28");//收集到List集合当中//需求：//将所有的男性收集起来List<String> newList = list.stream().filter(s-> "男".equals(s.split("-")[1])).collect(Collectors.toList());System.out.println(newList);  //[张三-男-23, 李四-男-24, 王五-男-25]//收集到Set集合当中Set<String> newSet = list.stream().filter(s-> "男".equals(s.split("-")[1])).collect(Collectors.toSet());System.out.println(newSet);//收集到Map集合当中//键： 姓名  值： 年龄//toMap：//参数一表示键的生成规则  参数二表示值得生成规则//参数一：  //Function泛型一：表示流中每一个数据的类型 ；//        泛型二：表示Map集合中键的数据类型//方法apply 形参：一次表示流里面的每一个数据//        方法体：生成键的代码 //        返回值：已生成的键//参数二：//Function泛型一：表示流中每一个数据的类型 ；//        泛型二：表示Map集合中值的数据类型//方法apply 形参：一次表示流里面的每一个数据//        方法体：生成值的代码 //        返回值：已生成的值Map<String, Integer> newMap = list.stream().filter(s-> "男".equals(s.split("-")[1])).collect(Collectors.toMap(new Function<String, String>() {@Overridepublic String apply(String s) {return s.split("-")[0];}}, new Function<String, Integer >() {@Overridepublic Integer apply(String s) {return Integer.parseInt(s.split("-")[2]);}}));System.out.println(newMap);  //{李四=24, 张三=23, 王五=25}//lambda表达式Map<String, Integer> newMap1 = list.stream().filter(s-> "男".equals(s.split("-")[1])).collect(Collectors.toMap( s-> s.split("-")[0], s-> Integer.parseInt(s.split("-")[2])));System.out.println(newMap1);}
}

四、 练习

1.  数据过滤

需求：

定义一个集合，并添加一些整数1，2，3，4，5，6，7，8，9，10

过滤奇数，只留下偶数。
并将结果保存起来

public class StreamDemo {public static void main(String[] args) {// 1.定义一个集合ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();// 2.添加数据Collections.addAll(list, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);// 3.过滤奇数，只留偶数// 进行判断，如果是偶数，返回trueList<Integer> list2 = list.stream().filter(n -> n % 2 == 0).collect(Collectors.toList());System.out.println(list2); //[2, 4, 6, 8, 10]}
}

2.  数据操作 - 按年龄筛选

需求：
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 StreamDemo {public static void main(String[] args) {// 1.定义一个集合ArrayList<String> list = new ArrayList<>();//2.集合添加字符串list.add( "zhangsan,23");list.add("lisi,24");list.add("wangwu,25");//3.保留年龄大于24岁的人Map<String, Integer> map = list.stream().filter(s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1]) >= 24).collect(Collectors.toMap(s -> s.split(",")[0], s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1])));System.out.println(map);  //{lisi=24, wangwu=25}}
}

3. 数据操作 - 演员信息要求筛选

现在有两个ArrayList集合，
第一个集合中：存储6名男演员的名字和年龄。第二个集合中:存储6名女演员的名字和年龄。姓名和年龄中间用逗号隔开。比如：张三，23
要求完成如下的操作:

1. 男演员只要名字为3个字的前两人
2. 女演员只要姓杨的，并且不要第一个
3. 把过滤后的男演员姓名和女演员姓名合并到一起
4. 将上一步的演员信息封装成Actor对象。
5. 将所有的演员对象都保存到List集合中。

备注：演员类Actor，属性有：name,age

public class StreamDemo {public static void main(String[] args) {// 1.定义两个集合ArrayList<String> manList = new ArrayList<>();ArrayList<String> womenList = new ArrayList<>();// 2.添加数据Collections.addAll(manList, "蔡坤坤,24", "叶购成,23", "刘不甜,22", "吴签,24", "谷嘉,30", "肖梁梁,27");Collections.addAll(womenList, "赵小颖,35", "杨颖,36", "高元元,43", "张天天,31", "刘诗,35", "杨小幂,33");// 3. 男演员只要名字为3个字的前两个人Stream<String> stream1 = manList.stream().filter(s -> s.split(",")[0].length() == 3).limit(2);
//		.forEach(s -> System.out.println(s)); // 蔡坤坤,24  叶购成,23// 叶购成,23//4.女演员只要姓杨的 并且不要第一个Stream<String> stream2 = womenList.stream().filter(s -> s.split(",")[0].startsWith("杨")).skip(1);
//		.forEach(s -> System.out.println(s));  //杨小幂,33//5.把过滤的男演员和女演员信息合并在一起//演员信息封装进Actor对象//String -> Actor对象（类型转换）List<Actor> list = Stream.concat(stream1, stream2).map(s -> new Actor(s.split(",")[0],Integer.parseInt(s.split(",")[1]))).collect(Collectors.toList());System.out.println(list);}
}