Java Stream Example 深度解析
简介
在 Java 8 引入 Stream API 后，处理集合数据的方式发生了重大变革。Stream API 提供了一种简洁且强大的方式来对集合进行过滤、映射、归约等操作，使代码更具可读性和表现力。本文将通过丰富的示例深入探讨 Java Stream 的基础概念、使用方法、常见实践以及最佳实践，帮助读者全面掌握这一重要特性。
目录
- 基础概念
- 使用方法
- 创建 Stream
- 中间操作
- 终端操作
- 常见实践
- 过滤数据
- 映射数据
- 归约数据
- 最佳实践
- 性能优化
- 避免副作用
- 合理选择操作
- 小结
- 参考资料
基础概念
Stream 是 Java 8 中引入的一个接口，它代表了一系列支持顺序和并行聚合操作的元素。Stream 本身并不存储数据，而是基于数据源（如集合、数组等）创建，并在其上执行各种操作。
与传统的集合遍历方式不同，Stream API 使用一种声明式的方式处理数据，即描述要做什么，而不是具体如何做。这使得代码更加简洁和易读，同时也能充分利用多核处理器进行并行处理。
使用方法
创建 Stream
-
从集合创建 ```java import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Stream;
public class StreamExample { public static void main(String[] args) { List
numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); Stream streamFromList = numbers.stream(); Stream parallelStreamFromList = numbers.parallelStream(); } } 2. **从数组创建**java import java.util.stream.Stream;public class StreamExample { public static void main(String[] args) { int[] array = {1, 2, 3, 4, 5}; IntStream streamFromArray = Arrays.stream(array); } }
3. **使用 `Stream.of()` 方法**java import java.util.stream.Stream;public class StreamExample { public static void main(String[] args) { Stream
streamFromString = Stream.of("apple", "banana", "cherry"); } } ```
中间操作
中间操作会返回一个新的 Stream，并且可以链式调用。常见的中间操作包括 filter、map、distinct 等。
1. filter 操作：用于过滤 Stream 中的元素。
```java
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(evenNumbers); // 输出: [2, 4]
}
}
```
-
map操作：用于将 Stream 中的每个元素映射为另一个元素。 ```java import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors;public class StreamExample { public static void main(String[] args) { List
numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List squaredNumbers = numbers.stream() .map(n -> n * n) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(squaredNumbers); // 输出: [1, 4, 9, 16, 25] } } 3. **`distinct` 操作**：用于去除 Stream 中的重复元素。java import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors;public class StreamExample { public static void main(String[] args) { List
numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5); List distinctNumbers = numbers.stream() .distinct() .collect(Collectors.toList()); System.out.println(distinctNumbers); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5] } } ```
终端操作
终端操作会触发 Stream 的处理，并返回一个结果。常见的终端操作包括 forEach、collect、reduce 等。
1. forEach 操作：用于遍历 Stream 中的每个元素并执行指定的操作。
```java
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class StreamExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
numbers.stream()
.forEach(System.out::println);
}
}
```
-
collect操作：用于将 Stream 中的元素收集到一个集合中。 ```java import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors;public class StreamExample { public static void main(String[] args) { List
numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List result = numbers.stream() .filter(n -> n > 2) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(result); // 输出: [3, 4, 5] } } 3. **`reduce` 操作**：用于将 Stream 中的元素归约为一个值。java import java.util.Arrays; import java.util.List;public class StreamExample { public static void main(String[] args) { List
numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int sum = numbers.stream() .reduce(0, (a, b) -> a + b); System.out.println(sum); // 输出: 15 } } ```
常见实践
过滤数据
在处理集合时，经常需要根据某些条件过滤出符合要求的元素。例如，从一个学生列表中筛选出成绩大于 80 分的学生。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
class Student {
private String name;
private int score;
public Student(String name, int score) {
this.name = name;
this.score = score;
}
public int getScore() {
return score;
}
@Override
public String toString() {
return "Student{" +
"name='" + name + '\'' +
", score=" + score +
'}';
}
}
public class StreamFilterExample {
public static void main(String[] args) {
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Alice", 85));
students.add(new Student("Bob", 70));
students.add(new Student("Charlie", 90));
List<Student> highScorers = students.stream()
.filter(student -> student.getScore() > 80)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(highScorers);
}
}
映射数据
映射操作可以将一种类型的元素转换为另一种类型。例如，将一个字符串列表中的每个字符串转换为其长度。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamMapExample {
public static void main(String[] args) {
List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
List<Integer> wordLengths = words.stream()
.map(String::length)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(wordLengths); // 输出: [5, 6, 6]
}
}
归约数据
归约操作可以将 Stream 中的所有元素组合成一个值。例如，计算一个整数列表的乘积。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class StreamReduceExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int product = numbers.stream()
.reduce(1, (a, b) -> a * b);
System.out.println(product); // 输出: 120
}
}
最佳实践
性能优化
-
使用并行 Stream：对于大规模数据集，使用并行 Stream 可以充分利用多核处理器的优势，提高处理速度。但需要注意的是，并行 Stream 并不总是比顺序 Stream 快，在某些情况下，顺序 Stream 可能更高效。 ```java import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors;
public class ParallelStreamExample { public static void main(String[] args) { List
numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List result = numbers.parallelStream() .map(n -> n * n) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(result); } } ``` 2. 避免不必要的中间操作：过多的中间操作可能会影响性能，尽量简化 Stream 的操作链。
避免副作用
Stream API 设计的初衷是鼓励无副作用的操作。在 forEach、map 等操作中，应避免修改外部状态，因为并行 Stream 可能会导致不可预测的结果。
合理选择操作
根据具体需求选择合适的 Stream 操作。例如，如果只需要判断 Stream 中是否存在某个元素，使用 anyMatch 比 filter 后再检查集合大小更高效。
小结
Java Stream API 为处理集合数据提供了一种强大而简洁的方式。通过掌握基础概念、使用方法、常见实践以及最佳实践，开发者能够编写出更高效、更易读的代码。Stream API 的声明式风格不仅提高了开发效率，还能充分利用多核处理器进行并行处理，是 Java 开发者不可或缺的工具。