标签：nts 特征 遍历 根据 fonts 一个 基本 返回 ring
在Java 8中，得益于Lambda所带来的函数式编程，引入了一个全新的Stream概念，用于解决已有集合类库既有的弊端
几乎所有的集合（如 Collection 接口或 Map 接口等）都支持直接或间接的遍历操作。而当我们需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添加、删除、获取外，最典型的就是集合遍历。例如：
1 import java.util.ArrayList;
2 import java.util.List;
3
4 public class Demo01ForEach {
5 public static void main(String[] args) {
6 List<String> list = new ArrayList<>();
7 list.add("张无忌");
8 list.add("周芷若");
9 list.add("赵敏");
10 list.add("张强");
11 list.add("张三丰");
12 for (String name : list) {
13 System.out.println(name);
14 }
15 }
16 }
Java 8的Lambda让我们可以更加专注于做什么（What），而不是怎么做（How），这点此前已经结合内部类进行了对比说明。现在，我们仔细体会一下上例代码，可以发现
为什么使用循环？因为要进行遍历。但循环是遍历的唯一方式吗？遍历是指每一个元素逐一进行处理，而并不是从第一个到最后一个顺次处理的循环。前者是目的，后者是方式。
试想一下，如果希望对集合中的元素进行筛选过滤：
① 将集合A根据条件一过滤为子集B；
② 然后再根据条件二过滤为子集C；
Java8 之前的做法：
1 import java.util.ArrayList; 2 import java.util.List; 3 public class Demo02NormalFilter { 4 public static void main(String[] args) { 5 List<String> list = new ArrayList<>(); 6 list.add("张无忌"); 7 list.add("周芷若"); 8 list.add("赵敏"); 9 list.add("张强"); 10 list.add("张三丰"); 11 List<String> zhangList = new ArrayList<>(); 12 for (String name : list) { 13 if (name.startsWith("张")) { 14 zhangList.add(name); 15 } 16 } 17 List<String> shortList = new ArrayList<>(); 18 for (String name : zhangList) { 19 if (name.length() == 3) { 20 shortList.add(name); 21 } 22 } 23 for (String name : shortList) { 24 System.out.println(name); 25 } 26 } 27 }
这段代码中含有三个循环，每一个作用不同：
① 首先筛选出所有姓张的人；
② 然后筛选名字有三个字的人；
③ 最后进行对结果进行打印输出。
每当我们需要对集合中的元素进行操作的时候，总是需要进行循环、循环、再循环。这是理所当然的么？
不是。循环是做事情的方式，而不是目的。另一方面，使用线性循环就意味着只能遍历一次。如果希望再次遍历，只能再使用另一个循环从头开始。
使用Java8的Stream API，代码实现：
1 import java.util.ArrayList; 2 import java.util.List; 3 4 public class Demo03StreamFilter { 5 public static void main(String[] args) { 6 List<String> list = new ArrayList<>(); 7 list.add("张无忌"); 8 list.add("周芷若"); 9 list.add("赵敏"); 10 list.add("张强"); 11 list.add("张三丰"); 12 list.stream() 13 .filter(s -> s.startsWith("张")) 14 .filter(s -> s.length() == 3) 15 .forEach(System.out::println); 16 } 17 }
直接阅读代码的字面意思即可完美展示无关逻辑方式的语义：获取流、过滤姓张、过滤长度为3、逐一打印。
代码中并没有体现使用线性循环或是其他任何算法进行遍历，我们真正要做的事情内容被更好地体现在代码中。
整体来看，流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”。
当需要对多个元素进行操作（特别是多步操作）的时候，考虑到性能及便利性，应该首先拼好一个“模型”步骤方案，然后再按照方案去执行它。
这张图中展示了过滤、映射、跳过、计数等多步操作，这是一种集合元素的处理方案，而方案就是一种“函数模型”。
图中的每一个方框都是一个“流”，调用指定的方法，可以从一个流模型转换为另一个流模型。而最右侧的数字3是最终结果。
这里的 filter 、 map 、 skip 都是在对函数模型进行操作，集合元素并没有真正被处理。只有当终结方法 count执行的时候，整个模型才会按照指定策略执行操作。而这得益于Lambda的延迟执行特性 。
注意：“Stream流”其实是一个集合元素的函数模型，它并不是集合，也不是数据结构，其本身并不存储任何元素（或其地址值）。
Stream（流）是一个来自数据源的元素队列：
和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：
当使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤：获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道。
java.util.stream.Stream<T> 是Java 8新加入的最常用的流接口。（这并不是一个函数式接口。）
获取一个流非常简单，有以下几种常用的方式：
java.util.Collection 接口中加入了default方法 stream 用来获取流，所以其所有实现类均可获取流。
Demo：
1 import java.util .*; 2 import java.util.stream.Stream; 3 4 public class Demo04GetStream { 5 public static void main(String[] args) { 6 List<String> list = new ArrayList<>(); 7 // ... 8 Stream<String> stream1 = list.stream(); 9 Set<String> set = new HashSet<>(); 10 // ... 11 Stream<String> stream2 = set.stream(); 12 Vector<String> vector = new Vector<>(); 13 // ... 14 Stream<String> stream3 = vector.stream(); 15 } 16 }
java.util.Map 接口不是 Collection 的子接口，且其K-V数据结构不符合流元素的单一特征，所以获取对应的流需要分key、value或entry等情况：
Demo：
1 import java.util.HashMap; 2 import java.util.Map; 3 import java.util.stream.Stream; 4 5 public class Demo05GetStream { 6 public static void main(String[] args) { 7 Map<String, String> map = new HashMap<>(); 8 // ... 9 Stream<String> keyStream = map.keySet().stream(); 10 Stream<String> valueStream = map.values().stream(); 11 Stream<Map.Entry<String, String>> entryStream = map.entrySet().stream(); 12 } 13 }
如果使用的不是集合或映射而是数组，由于数组对象不可能添加默认方法，所以 Stream 接口中提供了静态方法of ，使用很简单：
Demo：
1 import java.util.stream.Stream;
2
3 public class Demo06GetStream {
4 public static void main(String[] args) {
5 String[] array = {"张无忌", "张翠山", "张三丰", "张一元"};
6 Stream<String> stream = Stream.of(array);
7 }
8 }
注意： of 方法的参数其实是一个可变参数，所以支持数组。
流模型的操作很丰富，这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种：
1、逐一处理：forEach
虽然方法名字叫 forEach ，但是与for循环中的“for-each”昵称不同。
void forEach(Consumer<? super T> action);
该方法接收一个 Consumer 接口函数，会将每一个流元素交给该函数进行处理。
Consumer 接口
java.util.function.Consumer<T>接口是一个消费型接口。 Consumer接口中包含抽象方法void accept(T t)，意为消费一个指定泛型的数据。
基本使用：
1 import java.util.stream.Stream; 2 public class Demo12StreamForEach { 3 public static void main(String[] args) { 4 Stream<String> stream = Stream.of("张无忌", "张三丰", "周芷若"); 5 stream.forEach(name‐> System.out.println(name)); 6 } 7 }
2、过滤：filter
可以通过 filter 方法将一个流转换成另一个子集流。方法签名：
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
该接口接收一个 Predicate 函数式接口参数（可以是一个Lambda或方法引用）作为筛选条件。
Predicate 接口：
boolean test(T t);
该方法将会产生一个boolean值结果，代表指定的条件是否满足。如果结果为true，那么Stream流的 filter 方法将会留用元素；如果结果为false，那么 filter 方法将会舍弃元素。
基本使用：
1 import java.util.stream.Stream; 2 public class Demo07StreamFilter { 3 public static void main(String[] args) { 4 Stream<String> original = Stream.of("张无忌", "张三丰", "周芷若"); 5 Stream<String> result = original.filter(s ‐> s.startsWith("张")); 6 } 7 }
在这里通过Lambda表达式来指定了筛选的条件：必须姓张
3、映射：map
如果需要将流中的元素映射到另一个流中，可以使用 map 方法。方法签名：
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
该接口需要一个 Function 函数式接口参数，可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的流。
Function 接口：
R apply(T t);
这可以将一种T类型转换成为R类型，而这种转换的动作，就称为“映射”。
基本使用：
1 import java.util.stream.Stream; 2 public class Demo08StreamMap { 3 public static void main(String[] args) { 4 Stream<String> original = Stream.of("10", "12", "18"); 5 Stream<Integer> result = original.map(str‐>Integer.parseInt(str)); 6 } 7 }
这段代码中， map 方法的参数通过方法引用，将字符串类型转换成为了int类型（并自动装箱为 Integer 类对象）。
4、统计个数：count
正如旧集合 Collection 当中的 size 方法一样，流提供 count 方法来数一数其中的元素个数：
long count();
该方法返回一个long值代表元素个数（不再像旧集合那样是int值）。
基本使用：
1 import java.util.stream.Stream; 2 public class Demo09StreamCount { 3 public static void main(String[] args) { 4 Stream<String> original = Stream.of("张无忌", "张三丰", "周芷若"); 5 Stream<String> result = original.filter(s ‐> s.startsWith("张")); 6 System.out.println(result.count()); // 2 7 } 8 }
5、
6、
7、
8、
标签：nts 特征 遍历 根据 fonts 一个 基本 返回 ring
原文地址：https://www.cnblogs.com/niujifei/p/11614861.html
