先上stream源碼,也就這些方法,慢慢消化。java
package java.util.stream; import ...... public interface Stream<T> extends BaseStream<T, Stream<T>> { //過濾方法,傳入一個判斷行爲 Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate); //接受一個Lambda,這個函數會被應用到每一個元素上,並將其映射成一個新的元素 <R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper); IntStream mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper); LongStream mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapper); DoubleStream mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper); // <R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper); IntStream flatMapToInt(Function<? super T, ? extends IntStream> mapper); LongStream flatMapToLong(Function<? super T, ? extends LongStream> mapper); DoubleStream flatMapToDouble(Function<? super T, ? extends DoubleStream> mapper); //返回一個元素各異(根據流所生成元素的hashCode和equals方法實現)的流 Stream<T> distinct(); //按照目標對象的天然排序(Natural Order)方式進行排序,且目標對象類型必須實現Comparable接口 Stream<T> sorted(); //傳入一個函數式接口Comparator,通比較器的比較,進行排序 Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator); //peek是個中間操做,它提供了一種對流中全部元素操做的方法,而不會把這個流消費掉(foreach會把流消費掉),而後你能夠繼續對流進行其餘操做 Stream<T> peek(Consumer<? super T> action); Stream<T> limit(long maxSize); Stream<T> skip(long n); //forEach是並行處理的 void forEach(Consumer<? super T> action); //輸出順序是定的 void forEachOrdered(Consumer<? super T> action); //轉換爲數組 Object[] toArray(); <A> A[] toArray(IntFunction<A[]> generator); //收集結果 <R> R collect(Supplier<R> supplier,BiConsumer<R, ? super T> accumulator,BiConsumer<R, R> combiner); <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector); //reduce 操做能夠實現從Stream中生成一個值,其生成的值不是隨意的,而是根據指定的計算模型 T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator); //歸約計算, Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator); //歸計算 <U> U reduce(U identity,BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,BinaryOperator<U> combiner); //經過傳入的比較器,取出最小值 Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator); //經過傳入的比較器,取出最大值 Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator); //返回集合個數 long count(); //Stream 中只要有一個元素符合傳入的 predicate 返回true boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate); //Stream 中所有元素符合傳入的 predicate 返回true boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate); //Stream 中沒有一個元素符合傳入的 predicate,返回 true boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate); //拿到第一對象,而且封裝在Optional中 Optional<T> findFirst(); //拿到任意對象,而且封裝在Optional中 Optional<T> findAny(); // Static factories public static<T> Builder<T> builder() { return new Streams.StreamBuilderImpl<>(); } //返回一個空的Stream public static<T> Stream<T> empty() { return StreamSupport.stream(Spliterators.<T>emptySpliterator(), false); } //經過T對象建立一個Stream public static<T> Stream<T> of(T t) { return StreamSupport.stream(new Streams.StreamBuilderImpl<>(t), false); } // Creating a stream from an array is safe @SafeVarargs @SuppressWarnings("varargs") public static<T> Stream<T> of(T... values) { return Arrays.stream(values); } public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f) { Objects.requireNonNull(f); final Iterator<T> iterator = new Iterator<T>() { @SuppressWarnings("unchecked") T t = (T) Streams.NONE; @Override public boolean hasNext() { return true; } @Override public T next() { return t = (t == Streams.NONE) ? seed : f.apply(t); } }; return StreamSupport.stream(Spliterators.spliteratorUnknownSize( iterator, Spliterator.ORDERED | Spliterator.IMMUTABLE), false); } public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s) { Objects.requireNonNull(s); return StreamSupport.stream( new StreamSpliterators.InfiniteSupplyingSpliterator.OfRef<>(Long.MAX_VALUE, s), false); } public static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b) { Objects.requireNonNull(a); Objects.requireNonNull(b); @SuppressWarnings("unchecked") Spliterator<T> split = new Streams.ConcatSpliterator.OfRef<>( (Spliterator<T>) a.spliterator(), (Spliterator<T>) b.spliterator()); Stream<T> stream = StreamSupport.stream(split, a.isParallel() || b.isParallel()); return stream.onClose(Streams.composedClose(a, b)); } public interface Builder<T> extends Consumer<T> { @Override void accept(T t); default Builder<T> add(T t) { accept(t); return this; } Stream<T> build(); } }
import static數組
靜態導入,方便使用;app
java.util.stream.Collectors.toList
1;filteride
該操做會接受一個謂詞(一個返回 boolean的函數)做爲參數,並返回一個包括全部符合謂詞的元素的流。函數
List<Dish> vegetarianMenu = menu.stream() .filter(Dish::isVegetarian) .collect(toList());
2;distinctui
返回一個元素各異(根據流所生成元素的hashCode和equals方法實現)的流。this
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4); numbers.stream() .filter(i -> i % 2 == 0) .distinct() .forEach(System.out::println);
3;limit截短流code
截斷流,使其元素不超過給定數量。對象
List<Dish> dishes = menu.stream() .filter(d -> d.getCalories() > 300) .limit(3) .collect(toList());
4;skip排序
返回一個去掉了前n個元素的流。(請注意,limit(n)和skip(n)是互補的!)
List<Dish> dishes = menu.stream() .filter(d -> d.getCalories() > 300) .skip(2) .collect(toList());
1;map
接受一個Lambda,這個函數會被應用到每一個元素上,並將其映射成一個新的元素。
List<String> dishNames = menu.stream() .map(Dish::getName) .collect(toList());
2;flatMap
把一個流中的每一個值都換成另外一個流,而後把全部的流鏈接起來成爲一個流。
List<String> uniqueCharacters = words.stream() .map(w -> w.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect(Collectors.toList());
查找和匹配
1;anyMatch
「流中是否有一個元素能 配給定的謂詞」
if(menu.stream().anyMatch(Dish::isVegetarian)){ System.out.println("The menu is (somewhat) vegetarian friendly!!"); }
2;allMatch
但它會看看流中的元素是否都能匹配給定的謂詞
全部菜的熱量都低於1000卡路里 boolean isHealthy = menu.stream() .allMatch(d -> d.getCalories() < 1000);
3;noneMatch
它能夠確保流中沒有任何元素與給定的謂詞匹配
boolean isHealthy = menu.stream() .noneMatch(d -> d.getCalories() >= 1000);
4;findAny
將返回當前流中的任意元素。
Optional<Dish> dish = menu.stream() .filter(Dish::isVegetarian) .findAny();
5;findFirst
找到第一個元素
List<Integer> someNumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); Optional<Integer> firstSquareDivisibleByThree = someNumbers.stream() .map(x -> x * x) .filter(x -> x % 3 == 0) .findFirst(); // 9
reduce接受兩個參數:
int product = numbers.stream().reduce(1, (a, b) -> a * b);
max&min
//max Optional<Integer> max = numbers.stream().reduce(Integer::max);
//min Optional<Integer> min = numbers.stream().reduce(Integer::min);