【Stream 流】通过一个例子看遍所有Stream API使用场景

2024-05-07 10:52

本文主要是介绍【Stream 流】通过一个例子看遍所有Stream API使用场景,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

上篇文章记录了方法引用,Lambda表达式等基础的知识点,这篇文章主要结合课设项目详细介绍Stream 流的API以及它的主要场景。

在这里插入图片描述

Stream API作用

在Java 8及其以后的版本中,Stream API为处理集合数据提供了强大而灵活的功能。有了Stream API,我们可以以一种声明式的方式对数据进行过滤、映射、排序、聚合等众多操作。

Stream API使用

话不多说,接下来看一下我们毕设中的一个场景。我们现在有一个电商平台的订单系统,其中有一个Order类,它包含订单号、商品名称、价格和下单时间等属性。现在,我们有一个订单列表,并希望对这个列表进行各种操作。

Order类都有这些属性和方法:

import java.time.LocalDateTime;  
import java.util.*;  class Order {  private String orderId;  private String productName;  private double price;  private LocalDateTime orderTime;  // 构造方法、getter和setter这里省略  //重写equals方法@Override  public boolean equals(Object o) {  if (this == o) return true;  if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;  Order order = (Order) o;  return Double.compare(order.price, price) == 0 &&  Objects.equals(orderId, order.orderId) &&  Objects.equals(productName, order.productName) &&  Objects.equals(orderTime, order.orderTime);  }  //重写HashCode方法@Override  public int hashCode() {  return Objects.hash(orderId, productName, price, orderTime);  }  //重写toString方法@Override  public String toString() {  return "Order{" +  "orderId='" + orderId + '\'' +  ", productName='" + productName + '\'' +  ", price=" + price +  ", orderTime=" + orderTime +  '}';  }  
}

有了属性和方法的类之后,我们就可以创建一个订单列表,润润喉来演示Stream API的多个方法了。

过滤(使用filter方法)

需求:找出价格大于100的订单:

List<Order> orders =  ...   //这个不重要,省略
List<Order> expensiveOrders = orders.stream()  .filter(order -> order.getPrice() > 100)  .collect(Collectors.toList());

映射(使用map方法)

需求:提取所有订单的商品名称,这里使用到了方法引用,引用Order类中的getProductName方法:

List<String> productNames = orders.stream()  .map(Order::getProductName)  .collect(Collectors.toList());

排序(使用sorted方法)

需求:按照价格对订单进行排序:

List<Order> sortedOrders = orders.stream()  .sorted(Comparator.comparingDouble(Order::getPrice))  .collect(Collectors.toList());

去重(使用distinct方法)

需求:订单列表中有重复订单(订单号相同代表着重复),我们去重后可以得到唯一的订单列表:

List<Order> uniqueOrders = orders.stream()  .distinct()  .collect(Collectors.toList());

这里需要注意:使用distinct方法去重,Order类必须正确实现equals和hashCode方法,在咱们上面创建的类中可查看详情。

计数(使用count方法)

需求:统计订单列表中订单的数量:

long orderCount = orders.stream()  .count();

聚合(使用reduce方法)

需求:计算订单列表中所有订单的总价格:

double totalPrice = orders.stream()  .mapToDouble(Order::getPrice)  .sum();

或使用reduce方法:

OptionalDouble totalPriceOptional = orders.stream()  .mapToDouble(Order::getPrice)  .reduce(Double::sum);  
double totalPrice = totalPriceOptional.orElse(0);

任意匹配和所有匹配(使用anyMatch和allMatch方法)

需求:检查是否有价格超过200的订单:

boolean hasExpensiveOrder = orders.stream()  .anyMatch(order -> order.getPrice() > 200);

检查所有订单的价格是否都大于0:

boolean areAllPricesValid = orders.stream()  .allMatch(order -> order.getPrice() > 0);

查找第一个/最后一个元素(使用findFirst和findAny方法)

需求:查找价格最高的订单(假设订单已按价格排序):

Optional<Order> mostExpensiveOrder = orders.stream()  .sorted(Comparator.comparingDouble(Order::getPrice).reversed())  .findFirst();

这里需要注意:在没有排序的情况下,findFirst返回的是流中的第一个元素,而findAny返回流中的任意元素。在并行流中,findAny通常比findFirst更高效。

扁平化流(使用flatMap方法)

需求:每个订单有一个商品列表,我们想要得到一个包含所有商品名称的流:

class Order {  //  属性和方法  List<String> productNames; // 假如每个订单有这个属性  // getter和setter  
}  // 初始化orders列表这里也省略Stream<String> allProductNames = orders.stream()  .flatMap(order -> order.getProductNames().stream());  List<String> collectedProductNames = allProductNames.collect(Collectors.toList());

分组(使用collect方法和Collectors.groupingBy)

需求:按照商品价格区间对订单进行分组:

Map<String, List<Order>> groupedOrders = orders.stream()  .collect(Collectors.groupingBy(  order -> {  if (order.getPrice() <= 100) {  return "Cheap";  } else if (order.getPrice() <= 200) {  return "Medium";  } else {  return "Expensive";  }  }  ));

分区(使用collect方法和Collectors.partitioningBy)

需求:将订单按照价格是否超过100进行分区:

Map<Boolean, List<Order>> partitionedOrders = orders.stream()  .collect(Collectors.partitioningBy(order -> order.getPrice() > 100));

连接字符串(使用collect方法和Collectors.joining)

需求:将所有订单的商品名称连接成一个字符串,以逗号分隔:

String productNamesString = orders.stream()  .flatMap(order -> order.getProductNames().stream())  .collect(Collectors.joining(", "));

使用自定义收集器

需求:我们想要收集所有订单的价格到一个IntSummaryStatistics对象中,以便获取最大值、最小值、平均值等统计信息:

IntSummaryStatistics priceStats = orders.stream()  .mapToInt(Order::getPrice)  .summaryStatistics();  System.out.println("Max price: " + priceStats.getMax());  
System.out.println("Min price: " + priceStats.getMin());  
System.out.println("Average price: " + priceStats.getAverage());

限制流的大小(使用limit方法)

需求:获取价格最高的前三个订单:

List<Order> top3ExpensiveOrders = orders.stream()  .sorted(Comparator.comparingDouble(Order::getPrice).reversed())  .limit(3)  .collect(Collectors.toList());

跳过流中的元素(使用skip方法)

需求:跳过前五个订单,然后获取剩余的订单:

List<Order> remainingOrders = orders.stream()  .skip(5)  .collect(Collectors.toList());

这些场景涵盖了Stream API中的大部分常用方法。咱们列举的也不少了,今天就列举到这里吧。

本篇文章到此结束,谢谢大家的观看!

在这里插入图片描述

这篇关于【Stream 流】通过一个例子看遍所有Stream API使用场景的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/967150

相关文章

使用Python创建一个功能完整的Windows风格计算器程序

《使用Python创建一个功能完整的Windows风格计算器程序》:本文主要介绍如何使用Python和Tkinter创建一个功能完整的Windows风格计算器程序,包括基本运算、高级科学计算(如三... 目录python实现Windows系统计算器程序(含高级功能)1. 使用Tkinter实现基础计算器2.

SpringBoot中四种AOP实战应用场景及代码实现

《SpringBoot中四种AOP实战应用场景及代码实现》面向切面编程(AOP)是Spring框架的核心功能之一,它通过预编译和运行期动态代理实现程序功能的统一维护,在SpringBoot应用中,AO... 目录引言场景一:日志记录与性能监控业务需求实现方案使用示例扩展:MDC实现请求跟踪场景二:权限控制与

在.NET平台使用C#为PDF添加各种类型的表单域的方法

《在.NET平台使用C#为PDF添加各种类型的表单域的方法》在日常办公系统开发中,涉及PDF处理相关的开发时,生成可填写的PDF表单是一种常见需求,与静态PDF不同,带有**表单域的文档支持用户直接在... 目录引言使用 PdfTextBoxField 添加文本输入域使用 PdfComboBoxField

Git可视化管理工具(SourceTree)使用操作大全经典

《Git可视化管理工具(SourceTree)使用操作大全经典》本文详细介绍了SourceTree作为Git可视化管理工具的常用操作,包括连接远程仓库、添加SSH密钥、克隆仓库、设置默认项目目录、代码... 目录前言:连接Gitee or github,获取代码:在SourceTree中添加SSH密钥:Cl

Python中模块graphviz使用入门

《Python中模块graphviz使用入门》graphviz是一个用于创建和操作图形的Python库,本文主要介绍了Python中模块graphviz使用入门,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一... 目录1.安装2. 基本用法2.1 输出图像格式2.2 图像style设置2.3 属性2.4 子图和聚

windows和Linux使用命令行计算文件的MD5值

《windows和Linux使用命令行计算文件的MD5值》在Windows和Linux系统中,您可以使用命令行(终端或命令提示符)来计算文件的MD5值,文章介绍了在Windows和Linux/macO... 目录在Windows上:在linux或MACOS上:总结在Windows上:可以使用certuti

CentOS和Ubuntu系统使用shell脚本创建用户和设置密码

《CentOS和Ubuntu系统使用shell脚本创建用户和设置密码》在Linux系统中,你可以使用useradd命令来创建新用户,使用echo和chpasswd命令来设置密码,本文写了一个shell... 在linux系统中,你可以使用useradd命令来创建新用户,使用echo和chpasswd命令来设

Python使用Matplotlib绘制3D曲面图详解

《Python使用Matplotlib绘制3D曲面图详解》:本文主要介绍Python使用Matplotlib绘制3D曲面图,在Python中,使用Matplotlib库绘制3D曲面图可以通过mpl... 目录准备工作绘制简单的 3D 曲面图绘制 3D 曲面图添加线框和透明度控制图形视角Matplotlib

Pandas中统计汇总可视化函数plot()的使用

《Pandas中统计汇总可视化函数plot()的使用》Pandas提供了许多强大的数据处理和分析功能,其中plot()函数就是其可视化功能的一个重要组成部分,本文主要介绍了Pandas中统计汇总可视化... 目录一、plot()函数简介二、plot()函数的基本用法三、plot()函数的参数详解四、使用pl

使用Python实现IP地址和端口状态检测与监控

《使用Python实现IP地址和端口状态检测与监控》在网络运维和服务器管理中,IP地址和端口的可用性监控是保障业务连续性的基础需求,本文将带你用Python从零打造一个高可用IP监控系统,感兴趣的小伙... 目录概述:为什么需要IP监控系统使用步骤说明1. 环境准备2. 系统部署3. 核心功能配置系统效果展