Java中Stream流的常用方法代碼示例

更新時間：2023年10月19日 08:50:23 作者：yfs1024

這篇文章主要介紹了Java中Stream流的常用方法代碼示例,Stream類中每一個方法都對應(yīng)集合上的一種操作,將真正的函數(shù)式編程引入到Java中,能讓代碼更加簡潔,極大地簡化了集合的處理操作,提高了開發(fā)的效率和生產(chǎn)力,需要的朋友可以參考下

stream流簡介

stream流操作是Java 8提供一個重要新特性，它允許開發(fā)人員以聲明性方式處理集合，其核心類庫主要改進(jìn)了對集合類的 API和新增Stream操作。

Stream類中每一個方法都對應(yīng)集合上的一種操作。將真正的函數(shù)式編程引入到Java中，能讓代碼更加簡潔，極大地簡化了集合的處理操作，提高了開發(fā)的效率和生產(chǎn)力。

基本數(shù)據(jù)

自定義實體

@Data
class Student{
        private String name;

        private Integer age;

        private Double height;

        public Student() {
        }
}

假數(shù)據(jù)

Student s1 = new Student();
s1.setAge(20);
s1.setName("cookie");
s1.setHeight(180d);

Student s2 = new Student();
s2.setAge(30);
s2.setName("cookie");
s2.setHeight(180d);

Student s3 = new Student();
s3.setAge(40);
s3.setName("bob");
s3.setHeight(175d);

Student s4 = new Student();
s4.setAge(40);
s4.setName("bob");
s4.setHeight(180d);

// 存入list集合
List<Student> list = new ArrayList<>();
list.add(s1);
list.add(s2);
list.add(s3);
list.add(s4);

一、分組

1. 一層分組/簡單分組

/**
 * 需求一(一層分組):根據(jù)Age分組
 */
System.out.println("需求一(一層分組):根據(jù)Age分組");
Map<Integer, List<Student>> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
for (Integer age : collect.keySet()) {
    System.out.println("key:" + age + "\tvalue:" + collect.get(age));
}

/**
 * 控制臺結(jié)果:
 * key:20	value:[Student(name=cookie, age=20, height=180.0)]
 * key:40	value:[Student(name=bob, age=40, height=175.0), Student(name=bob, age=40, height=180.0)]
 * key:30	value:[Student(name=cookie, age=30, height=180.0)]
 */

2. 多層分組

/**
 * 需求二: 先根據(jù)name分組,然后再根據(jù)身高分組
 */
System.out.println("需求二: 先根據(jù)name分組,然后再根據(jù)身高分組");
Map<String, Map<Double, List<Student>>> collect1 = list.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Student::getName, Collectors.groupingBy(Student::getHeight)));
Set<String> namesGroup = collect1.keySet();
for (String namekey : namesGroup) {
    Map<Double, List<Student>> heightGroupMap = collect1.get(namekey);
    Set<Double> height = heightGroupMap.keySet();
    for (Double h : height) {
        System.out.println("name:" + namekey + " height:" + heightGroupMap.get(h));
    }
}

/**
 * 控制臺結(jié)果:
 * name:bob height:[Student(name=bob, age=40, height=175.0)]
 * name:bob height:[Student(name=bob, age=40, height=180.0)]
 * name:cookie height:[Student(name=cookie, age=20, height=180.0), Student(name=cookie, age=30, height=180.0)]
 */

3. 多層分組-自定義key

/**
 * 需求三: 自定義key返回 形式如下: age_height bob_175
 */
System.out.println("需求三: 自定義key返回 形式如下: age_height bob_175");
Map<String, List<Student>> collect2 = list.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(c -> c.getName() + "_" + c.getHeight()));

for (String customKey : collect2.keySet()) {
    System.out.println("key:" + customKey +" value:"+ collect2.get(customKey));
}
/**
 * 控制臺結(jié)果:
 * key:bob_180.0 value:[Student(name=bob, age=40, height=180.0)]
 * key:bob_175.0 value:[Student(name=bob, age=40, height=175.0)]
 * key:cookie_180.0 value:[Student(name=cookie, age=20, height=180.0), Student(name=cookie, age=30, height=180.0)]
 */

二、排序

方式一: 通過自定義的比較器(非必要不推薦)

/**
* 需求: 根據(jù)身高排序,如果身高相同,根據(jù)年齡排序,如果年齡依然相同,根據(jù)名稱字母順序排序
*/
List<Student> collect3 = list.stream().sorted(new Comparator<Student>() {
    @Override
    public int compare(Student o1, Student o2) {
        // 這里前面的減去后面的是升序, 反之這是降序
        if (!o1.getHeight().equals(o2.getHeight())) {
            return (int) (o1.getHeight() - o2.getHeight());
        }
        if (!o1.getAge().equals(o2.getAge())) {
            return o1.getAge() - o2.getAge();
        }
        return o1.getName().compareTo(o2.getName());
    }
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect3);

/**
 * 控制臺結(jié)果:
 * [Student(name=bob, age=40, height=175.0), 
 * Student(name=cookie, age=20, height=180.0), 
 * Student(name=cookie, age=30, height=180.0), 
 * Student(name=bob, age=40, height=180.0)]
 */

// 注: 當(dāng)然上面的也可以做一個簡化
List<Student> collect3 = list.stream().sorted((o1, o2) -> {
    // 這里前面的減去后面的是升序, 反之這是降序
    if (!o1.getHeight().equals(o2.getHeight())) {
        return (int) (o1.getHeight() - o2.getHeight());
    }
    if (!o1.getAge().equals(o2.getAge())) {
        return o1.getAge() - o2.getAge();
    }
    return o1.getName().compareTo(o2.getName());
}).collect(Collectors.toList());

方式二: 通過lambda

List<Student> collect4 = list.stream()
	.sorted(Comparator.comparingDouble(Student::getHeight)
        .thenComparingInt(Student::getAge)
        .thenComparing(Student::getName))
  	.collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect4);

/**
 * 控制臺結(jié)果:
 * [Student(name=bob, age=40, height=175.0), 
 * Student(name=cookie, age=20, height=180.0), 
 * Student(name=cookie, age=30, height=180.0), 
 * Student(name=bob, age=40, height=180.0)]
 */

// 注意:
// 方式一,升序降序是通過返回的正負(fù), 
// 方式二而是通過方法, 現(xiàn)在我們首先通過身高降序, 我們只需要在條件的后面加一個reversed()后綴方法即可

List<Student> collect4 = list.stream().sorted(Comparator.comparingDouble(Student::getHeight).reversed()
        .thenComparingInt(Student::getAge)
        .thenComparing(Student::getName)
).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect4);

/**
 * 修改之后控制臺結(jié)果:
 * [Student(name=cookie, age=20, height=180.0), 
 * Student(name=cookie, age=30, height=180.0), 
 * Student(name=bob, age=40, height=180.0), 
 * Student(name=bob, age=40, height=175.0)]
 */

三、統(tǒng)計

/**
 * 需求: 統(tǒng)計年齡之和
 */
int ageSum = list.stream().mapToInt(Student::getAge).sum();


/**
 * 求年齡平均值
 */
Double ageAvg1 = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Student::getAge));
// 或者
double ageAvg2 = list.stream().mapToInt(Student::getAge).average().getAsDouble();

/**
 * 求年齡最大值
 */
int maxAge = list.stream().mapToInt(Student::getAge).max().getAsInt();

/**
 * 最小值
 */
int minAge = list.stream().mapToInt(Student::getAge).min().getAsInt();

到此這篇關(guān)于Java中Stream流的常用方法代碼示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Stream流的常用方法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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