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用了Stream,代码丑爆了!姿势不对,别喷!

云深i不知处 程序员架构 2023-02-06

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来源:https://blog.csdn.net/mu_wind/article/details/109516995作者:云深i不知处


Java8 的 Stream 流,加上 Lambda 表达式,可以让代码变短变美,还是变短变丑?


距离Java 8发布已经过去了7、8年的时间,Java 19也发布了。Java 8中关于函数式编程和新增的Stream流API至今饱受“争议”。


如果你不曾使用Stream流,那么当你见到Stream操作时一定对它发出过鄙夷的声音,并在心里说出“这都写的什么玩意儿”。


如果你热衷于使用Stream流,那么你一定被其他人说过它可读性不高,甚至在codereview时被要求改用for循环操作,更甚至被写入公司不规范编码中的案例。


这篇文章将告诉你,不要再简单地认为Stream可读性不高了!



先贴上几个案例,水平高超的同学可以挑战一下:


  • 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。

  • 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。

  • 将员工按薪资从高到低排序,同样薪资者年龄小者在前。

  • 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:


  • 中间操作,每次返回一个新的流,可以有多个。

  • 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:


  • 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。

  • 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。

  • 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。


  • 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();
  • 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);


  • 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 90.67961569092719940.19143142088542830.8116932592396652


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。


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"));

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。


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"));

// 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:29,29,29list求积:2112list求和:11,11


案例二:求所有员工的工资之和和最高工资。


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"));

// 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。


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"));

// 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。


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"));

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。


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"));
// 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]


好,以上就是全部内容,能坚持看到这里,你一定很有收获。


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