Java Stream 示例详解

简介

在 Java 8 中，Stream API 作为一个强大的新特性被引入，它为处理集合数据提供了一种更加简洁、高效和声明式的方式。Stream 可以让我们以函数式编程的风格对数据进行过滤、映射、归约等操作，极大地提升了代码的可读性和可维护性。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。

基础概念

Stream 是 Java 8 引入的一种新的抽象概念，它代表了一组支持顺序和并行聚合操作的元素序列。与集合不同，Stream 本身并不存储数据，它只是对数据源（如集合、数组等）进行操作。Stream 的操作可以分为中间操作和终端操作： - 中间操作：返回一个新的 Stream，允许链式调用多个中间操作。例如 filter、map 等。 - 终端操作：执行 Stream 上的操作并返回结果，之后 Stream 就会被消耗，不能再被使用。例如 forEach、collect 等。

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 int[] intArray = {1, 2, 3, 4, 5}; IntStream streamFromArray = Arrays.stream(intArray); 3. **使用 `Stream.of` 方法创建**java Stream streamFromString = Stream.of("apple", "banana", "cherry"); ```

中间操作

过滤（filter）：根据条件过滤 Stream 中的元素。 java List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); Stream<Integer> filteredStream = numbers.stream() .filter(number -> number % 2 == 0);
映射（map）：将 Stream 中的每个元素映射为一个新的元素。 java List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry"); Stream<Integer> lengthStream = words.stream() .map(String::length);
排序（sorted）：对 Stream 中的元素进行排序。 java List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 3, 1, 4, 2); Stream<Integer> sortedStream = numbers.stream() .sorted();

终端操作

遍历（forEach）：对 Stream 中的每个元素执行给定的操作。 java List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); numbers.stream() .forEach(System.out::println);
收集（collect）：将 Stream 中的元素收集到一个集合中。 java List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List<Integer> evenNumbers = numbers.stream() .filter(number -> number % 2 == 0) .collect(Collectors.toList());
归约（reduce）：将 Stream 中的元素归约为一个值。 java List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); Optional<Integer> sum = numbers.stream() .reduce((a, b) -> a + b);

常见实践

过滤数据

假设我们有一个员工列表，需要过滤出年龄大于 30 岁的员工。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

class Employee {
    private String name;
    private int age;

    public Employee(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Employee{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                '}';
    }
}

public class FilterEmployeeExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Employee> employees = new ArrayList<>();
        employees.add(new Employee("Alice", 25));
        employees.add(new Employee("Bob", 35));
        employees.add(new Employee("Charlie", 40));

        List<Employee> filteredEmployees = employees.stream()
              .filter(employee -> employee.getAge() > 30)
              .collect(Collectors.toList());

        filteredEmployees.forEach(System.out::println);
    }
}

映射数据

将一个字符串列表中的每个字符串转换为大写形式。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class MapStringExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
        List<String> upperCaseWords = words.stream()
              .map(String::toUpperCase)
              .collect(Collectors.toList());

        upperCaseWords.forEach(System.out::println);
    }
}

数据归约

计算一个整数列表的总和。

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

public class ReduceExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
        Optional<Integer> sum = numbers.stream()
              .reduce((a, b) -> a + b);

        sum.ifPresent(System.out::println);
    }
}

最佳实践

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 操作链。
合理使用并行流：并行流可以提高处理大数据集的效率，但在某些情况下，顺序流可能更合适。需要根据具体情况进行性能测试。
使用 Optional 处理可能为空的结果：在使用终端操作（如 reduce）时，返回的结果可能为空，使用 Optional 可以避免空指针异常。

小结

Java Stream API 为处理集合数据提供了一种强大而灵活的方式。通过理解基础概念、掌握使用方法以及遵循最佳实践，我们可以编写更加简洁、高效和可读的代码。Stream 的中间操作和终端操作组合可以满足各种数据处理需求，无论是过滤、映射还是归约数据。希望本文的示例和讲解能帮助读者更好地理解和应用 Java Stream。