Stream

1. 流式处理简介

比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数，并将其封装成为一个新的List返回，那么在java8之前，我们需要通过如下代码实现：

List<Integer> evens = new ArrayList<>();
for (final Integer num : nums) {
   
    if (num % 2 == 0) {
   
        evens.add(num);
    }
}

通过java8的流式处理，我们可以将代码简化为：

List<Integer> evens = nums.stream().filter(num -> num % 2 == 0).collect(Collectors.toList());

这里列表遍历，之所以可以简化为lamda表达式，是因为jdk8以后为lambda表达式已经内置了丰富的函数式接口，这里使用的就是jdk自带的Predicate函数式接口。

将以上lambda表达式还原成匿名内部类，如下：

List<Integer> evens = nums.stream().filter(new Predicate<Integer>() {
   
            @Override
            public boolean test(Integer num) {
   
                return num % 2 == 0;
            }
        }).collect(Collectors.toList());

先简单解释一下上面这行语句的含义，stream()操作将集合转换成一个流，filter()执行我们自定义的筛选处理，这里是通过lambda表达式筛选出所有偶数，最后我们通过collect()对结果进行封装处理，并通过Collectors.toList()指定其封装成为一个List集合返回。

一个流式处理可以分为三个部分：转换成流、中间操作、终端操作。

一个流式处理的操作我们首先需要调用stream()函数将其转换成流，
然后再调用相应的中间操作达到我们需要对集合进行的操作，比如筛选、转换等，
最后通过终端操作对前面的结果进行封装，返回我们需要的形式。

2. 中间操作

2.1过滤

2.1.1 filter

其定义为：Stream filter(Predicate<? super T> predicate)，

filter接受一个谓词Predicate，我们可以通过这个谓词定义筛选条件，
在介绍lambda表达式时我们介绍过Predicate是一个函数式接口，其包含一个test(T t)方法，该方法返回boolean。

现在我们希望从集合students中筛选出所有武汉大学的学生，那么我们可以通过filter来实现，并将筛选操作作为参数传递给filter：

List<Student> whuStudents = students.stream()
                                    .filter(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool()))
                                    .collect(Collectors.toList());

2.1.2 distinct

distinct操作类似于我们在写SQL语句时，添加的DISTINCT关键字，用于去重处理，distinct基于Object.equals(Object)实现，回到最开始的例子，假设我们希望筛选出所有不重复的偶数，那么可以添加distinct操作：

List<Integer> evens = nums.stream()
                        .filter(num -> num % 2 == 0).distinct()
                        .collect(Collectors.toList());

2.1.3 limit

limit操作也类似于SQL语句中的LIMIT关键字，不过相对功能较弱，limit返回包含前n个元素的流，当集合大小小于n时，则返回实际长度，比如下面的例子返回前两个专业为土木工程专业的学生：

List<Student> civilStudents = students.stream()
                                    .filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).limit(2)
                                    .collect(Collectors.toList());

2.1.4 sorted

说到limit，不得不提及一下另外一个流操作：sorted。该操作用于对流中元素进行排序，sorted要求待比较的元素必须实现Comparable接口，如果没有实现也不要紧，我们可以将比较器作为参数传递给sorted(Comparator<? super T> comparator)，比如我们希望筛选出专业为土木工程的学生，并按年龄从小到大排序，筛选出年龄最小的两个学生，那么可以实现为：

List<Student> sortedCivilStudents = students.stream()
                                            .filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).sorted((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge())
                                            .limit(2)
                                            .collect(Collectors.toList());

2.1.5 skip

skip操作与limit操作相反，如同其字面意思一样，是跳过前n个元素，比如我们希望找出排序在2之后的土木工程专业的学生，那么可以实现为：

List<Student> civilStudents = students.stream()
                                    .filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor()))
                                    .skip(2)
                                    .collect(Collectors.toList());

通过skip，就会跳过前面两个元素，返回由后面所有元素构造的流，如果n大于满足条件的集合的长度，则会返回一个空的集合。
除了上面这类基础的map，
java8还提供了
mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)，
mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper)，
mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapper)，
这些映射分别返回对应类型的流，java8为这些流设定了一些特殊的操作，比如我们希望计算专业为计算机科学学生的年龄之和，那么我们可以实现如下：

int totalAge = students.stream()
                    .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                    .mapToInt(Student::getAge).sum();

2.2 映射

2.2.1map

举例说明，假设我们希望筛选出所有专业为计算机科学的学生姓名，那么我们可以在filter筛选的基础之上，通过map将学生实体映射成为学生姓名字符串，具体实现如下：

List<String> names = students.stream()
                            .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                            .map(Student::getName).collect(Collectors.toList());

通过将Student按照年龄直接映射为IntStream，我们可以直接调用提供的sum()方法来达到目的，此外使用这些数值流的好处还在于可以避免jvm装箱操作所带来的性能消耗。

2.2.2flatMap

3. 终端操作

终端操作是流式处理的最后一步，我们可以在终端操作中实现对流查找、归约等操作。

3.1 查找

3.1.1allMatch

allMatch用于检测是否全部都满足指定的参数行为，如果全部满足则返回true，例如我们希望检测是否所有的学生都已满18周岁，那么可以实现为：

boolean isAdult = students.stream().allMatch(student -> student.getAge() >= 18);

3.1.2 anyMatch

anyMatch则是检测是否存在一个或多个满足指定的参数行为，如果满足则返回true，例如我们希望检测是否有来自武汉大学的学生，那么可以实现为：

boolean hasWhu = students.stream().anyMatch(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool()));

3.1.3 noneMathch

noneMatch用于检测是否不存在满足指定行为的元素，如果不存在则返回true，例如我们希望检测是否不存在专业为计算机科学的学生，可以实现如下：

boolean noneCs = students.stream().noneMatch(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()));

3.1.4 findFirst

findFirst用于返回满足条件的第一个元素，比如我们希望选出专业为土木工程的排在第一个学生，那么可以实现如下：

Optional<Student> optStu = students.stream().filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).findFirst();

findFirst不携带参数，具体的查找条件可以通过filter设置，此外我们可以发现findFirst返回的是一个Optional类型，关于该类型的具体讲解可以参考：

3.1.5 findAny

findAny相对于findFirst的区别在于，findAny不一定返回第一个，而是返回任意一个，比如我们希望返回任意一个专业为土木工程的学生，可以实现如下：

Optional<Student> optStu = students.stream().filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).findAny();

实际上对于顺序流式处理而言，findFirst和findAny返回的结果是一样的，至于为什么会这样设计，是因为在下一篇我们介绍的并行流式处理，当我们启用并行流式处理的时候，查找第一个元素往往会有很多限制，如果不是特别需求，在并行流式处理中使用findAny的性能要比findFirst好。

3.2 归约 ???

前面的例子中我们大部分都是通过collect(Collectors.toList())对数据封装返回，如我的目标不是返回一个新的集合，而是希望对经过参数化操作后的集合进行进一步的运算，那么我们可用对集合实施归约操作。java8的流式处理提供了reduce方法来达到这一目的。

前面我们通过mapToInt将Stream映射成为IntStream，并通过IntStream的sum方法求得所有学生的年龄之和，实际上我们通过归约操作，也可以达到这一目的，实现如下：

// 前面例子中的方法
int totalAge = students.stream()
                .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                .mapToInt(Student::getAge).sum();
// 归约操作
int totalAge = students.stream()
                .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                .map(Student::getAge)
                .reduce(0, (a, b) -> a + b);

// 进一步简化
int totalAge2 = students.stream()
                .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                .map(Student::getAge)
                .reduce(0, Integer::sum);

// 采用无初始值的重载版本，需要注意返回Optional
Optional<Integer> totalAge = students.stream()
                .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                .map(Student::getAge)
                .reduce(Integer::sum);  // 去掉初始值

4. 排序 sorted()

参考文献1
参考文献2

5. 双冒号

参考文献1
示例1

表达式:

person -> person.getAge();

可以替换成

Person::getAge

示例2

表达式2

() -> new HashMap<>();

可以替换成

HashMap::new

@Test
public void convertTest() {
   
    List<String> collected = new ArrayList<>();
    collected.add("alpha");
    collected.add("beta");
    collected = collected.stream().map(string -> string.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(collected);
}

@Test
public void convertTest() {
   
    List<String> collected = new ArrayList<>();
    collected.add("alpha");
    collected.add("beta");
    collected = collected.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));//注意发生的变化
    System.out.println(collected);
}

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