该内容已被发布者删除该内容被自由微信恢复。

文章于 2022年4月29日被检测为删除。

被用户删除

其他

20 个实例玩转 Java 8 Stream

点击关注 👉 鸭哥聊Java 2022-04-29

收录于合集 #鸭哥聊Java 316个

大家好，我是鸭哥。

先贴上几个案例，水平高超的同学可以挑战一下：

1. 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。

2. 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。

3. 将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。

4. 将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。

用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。

那么什么是Stream？

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。

Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

1. 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。

2. 终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

1. stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。

2. stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。

3. stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

Stream可以通过集合数组创建

1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");// 创建一个顺序流Stream<String> stream = list.stream();// 创建一个并行流Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};IntStream stream = Arrays.stream(array);

3、使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);

Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);stream2.forEach(System.out::println);

Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);stream3.forEach(System.out::println);

输出结果：

0 3 6 9
0.6796156909271994
0.1914314208854283
0.8116932592396652

stream和parallelStream的简单区分：stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：

Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。更详细说明请见：菜鸟教程Java 8 Optional类

接下来，大批代码向你袭来！我将用20个案例将Stream的使用整得明明白白，只要跟着敲一遍代码，就能很好地掌握。

案例使用的员工类

这是后面案例中使用的员工类：

List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));

class Person { private String name; // 姓名 private int salary; // 薪资 private int age; // 年龄 private String sex; //性别 private String area; // 地区

// 构造方法 public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) { this.name = name; this.salary = salary; this.age = age; this.sex = sex; this.area = area; } // 省略了get和set，请自行添加

}

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

// import已省略，请自行添加，后面代码亦是

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);

// 遍历输出符合条件的元素 list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println); // 匹配第一个 Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst(); // 匹配任意（适用于并行流） Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny(); // 是否包含符合特定条件的元素 boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6); System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get()); System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get()); System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch); }}

3.2 筛选（filter）

筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。

案例一：筛选出Integer集合中大于7的元素，并打印出来

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9); Stream<Integer> stream = list.stream(); stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println); }}

预期结果：

8 9

案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。形成新集合依赖collect（收集），后文有详细介绍。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<Person> personList = new ArrayList<Person>(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York")); personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList); }}

运行结果：

高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]

3.3 聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例一：获取String集合中最长的元素。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");

Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length)); System.out.println("最长的字符串：" + max.get()); }}

输出结果：

最长的字符串：weoujgsd

案例二：获取Integer集合中的最大值。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);

// 自然排序 Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo); // 自定义排序 Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o1.compareTo(o2); } }); System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get()); System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get()); }}

输出结果：

自然排序的最大值：11
自定义排序的最大值：11

案例三：获取员工工资最高的人。

Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary)); System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary()); }}

输出结果：

员工工资最大值：9500

案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数。

import java.util.Arrays;import java.util.List;

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);

long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count(); System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count); }}

输出结果：

list中大于6的元素个数：4

3.4 映射(map/flatMap)

映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：

map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" }; List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11); List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());

System.out.println("每个元素大写：" + strList); System.out.println("每个元素+3：" + intListNew); }}

输出结果：

每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]
每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14]

案例二：将员工的薪资全部增加1000。

// 不改变原来员工集合的方式 List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> { Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null); personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000); return personNew; }).collect(Collectors.toList()); System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());

    System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());

// 改变原来员工集合的方式 List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> { person.setSalary(person.getSalary() + 10000); return person; }).collect(Collectors.toList()); System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());

    System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());

}}

输出结果：

一次改动前：Tom–>8900
一次改动后：Tom–>18900
二次改动前：Tom–>18900
二次改动后：Tom–>18900

案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7"); List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> { // 将每个元素转换成一个stream String[] split = s.split(","); Stream<String> s2 = Arrays.stream(split); return s2; }).collect(Collectors.toList());

System.out.println("处理前的集合：" + list); System.out.println("处理后的集合：" + listNew); }}

输出结果：

处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5]
处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5]

3.5 归约(reduce)

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

案例一：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4); // 求和方式1 Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y); // 求和方式2 Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum); // 求和方式3 Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);

// 求乘积 Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);

// 求最大值方式1 Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y); // 求最大值写法2 Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);

System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3); System.out.println("list求积：" + product.get()); System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2); }}

输出结果：

list求和：29,29,29
list求积：2112
list求和：11,11

案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。

// 求工资之和方式1： Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum); // 求工资之和方式2： Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), (sum1, sum2) -> sum1 + sum2); // 求工资之和方式3： Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);

// 求最高工资方式1： Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), Integer::max); // 求最高工资方式2： Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);

System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3); System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2); }}

输出结果：

工资之和：49300,49300,49300
最高工资：9500,9500

3.6 收集(collect)

collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。

下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20); List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList()); Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());

List<Person> personList = new ArrayList<Person>(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));

Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000) .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p)); System.out.println("toList:" + listNew); System.out.println("toSet:" + set); System.out.println("toMap:" + map); }}

运行结果：

toList：[6, 4, 6, 6, 20]
toSet：[4, 20, 6]
toMap：{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335}

3.6.2 统计(count/averaging)

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：

计数：count

平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble

最值：maxBy、minBy

求和：summingInt、summingLong、summingDouble

统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。

// 求总数 Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting()); // 求平均工资 Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary)); // 求最高工资 Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)); // 求工资之和 Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary)); // 一次性统计所有信息 DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));

System.out.println("员工总数：" + count); System.out.println("员工平均工资：" + average); System.out.println("员工工资总和：" + sum); System.out.println("员工工资所有统计：" + collect); }}

运行结果：

员工总数：3
员工平均工资：7900.0
员工工资总和：23700
员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

3.6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)

分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。

分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<Person> personList = new ArrayList<Person>(); personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York")); personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));

// 将员工按薪资是否高于8000分组

        Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));

// 将员工按性别分组 Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex)); // 将员工先按性别分组，再按地区分组

        Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));

System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part); System.out.println("员工按性别分组情况：" + group); System.out.println("员工按性别、地区：" + group2); }}

输出结果：

员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]}

员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]}

员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}

3.6.4 接合(joining)

joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。

String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(",")); System.out.println("所有员工的姓名：" + names); List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C"); String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-")); System.out.println("拼接后的字符串：" + string); }}

运行结果：

所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily
拼接后的字符串：A-B-C

3.6.5 归约(reducing)

Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。

// 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子） Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000))); System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);

// stream的reduce Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum); System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get()); }}

运行结果：

员工扣税薪资总和：8700
员工薪资总和：23700

3.7 排序(sorted)

sorted，中间操作。有两种排序：

sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序

案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York")); personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));

// 按工资升序排序（自然排序） List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); // 按工资倒序排序 List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed()) .map(Person::getName).collect(Collectors.toList()); // 先按工资再按年龄升序排序 List<String> newList3 = personList.stream() .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); // 先按工资再按年龄自定义排序（降序） List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> { if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) { return p2.getAge() - p1.getAge(); } else { return p2.getSalary() - p1.getSalary(); } }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

System.out.println("按工资升序排序：" + newList); System.out.println("按工资降序排序：" + newList2); System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3); System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4); }}

运行结果：

按工资升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]
先按工资再按年龄升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]

3.8 提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) { String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" }; String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };

Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1); Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2); // concat:合并两个流 distinct：去重 List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList()); // limit：限制从流中获得前n个数据 List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList()); // skip：跳过前n个数据 List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());

System.out.println("流合并：" + newList); System.out.println("limit：" + collect); System.out.println("skip：" + collect2); }}

运行结果：

流合并：[a, b, c, d, e, f, g]
limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
skip：[3, 5, 7, 9, 11]

来源：blog.csdn.net/mu_wind/article/details/109516995

程序员技术交流群

有不少同学给鸭哥说，现在进大厂太难了！赚钱太难！因此，鸭哥特意邀请了华为、腾讯、阿里的朋友进群，与大家一起交流经验，一起增长技术。

有兴趣入群的同学，可长按扫描下方二维码，一定要备注：城市+昵称+技术方向，根据格式备注，可更快被通过且邀请进群。

▲长按扫描

近期技术热文

1、一个比传统数据库快 100-1000 倍的数据库

2、啊？新来的实习妹子竟然还在直接操作Redis？这也太Out啦！

3、一女程序员被判 9 个月：因薪酬等问题离职，rm -f * 删库，瘫痪 6 个小时

4、360 这波突然良心了，把弹窗广告给砍了？

点击下方公众号

回复关键字【666】

领取资料

我就知道你会点赞+“在看”

《鱿鱼游戏2》今天下午四点开播，网友无心上班了，导演悄悄剧透

人民日报征集“中美友好合作故事”，令人感奋

刘恺威近况曝光，父亲刘丹证实已分手，目前失业在家，没有资源

紧急通告！三高的“克星”终于被找到了！！不是吃素和控糖,而是多喝它....

话费充值活动来了：95元充值100元电话费！

20 个实例玩转 Java 8 Stream

您可能也对以下帖子感兴趣

《鱿鱼游戏2》今天下午四点开播，网友无心上班了，导演悄悄剧透

人民日报征集“中美友好合作故事”，令人感奋

刘恺威近况曝光，父亲刘丹证实已分手，目前失业在家，没有资源

紧急通告！三高的“克星”终于被找到了！！不是吃素和控糖,而是多喝它....

话费充值活动来了：95元充值100元电话费！

生成图片，分享到微信朋友圈

20 个实例玩转 Java 8 Stream

您可能也对以下帖子感兴趣