Java8 Streams 讓集合操作飛起來

阿新 • • 發佈：2019-09-24

前言

接上篇文章 java8 新特性由於上篇過於龐大，使得重點不夠清晰，本篇單獨拿出 java8 的 Stream 重點說明，並做了點補充。

基本說明

Stream 是基於 java8 的 lambda 表示式的，如果不清楚 lambda 表示式，可以檢視我的上篇文章Lambda 表示式和函式式介面快速理解
Stream 把要處理的元素看做一種流，流在管道中傳輸，可以在管道的節點上處理資料，包含過濾，去重，排序，對映，聚合，分組等。
Stream 分為中間操作和後期操作，中期操作會形成一個新的 Stream ，但不會馬上對資料進行處理，到後期操作時，再遍歷整個集合；可以沒有中期操作直接後期操作。

建立流的方式

使用 java.util.Collection 介面的預設方法 stream 或者 parallelStream
使用 java.util.Arrays 的方法 stream 將陣列變成流

中期操作和後期操作

Stream 分為中間操作和後期操作，中期操作會形成一個新的 Stream ，但不會馬上對資料進行處理，到後期操作時，再遍歷整個集合；可以沒有中期操作直接後期操作。

中期操作

map 和 map 之類的，用於對映一種型別到另一種型別
filter 用於過濾掉一些不符合要求的元素
distinct 用於排重
sorted 用於排序
flatMap 用於將流扁平化

後期操作

forEach，collect，reduce，anyMatch，allMatch，noneMatch，findFirst 等；

其中屬 collect 最為常用，還有一個專門用於 collect 的 Collectors 類，可以用於將集合轉成 List，Set，Map 等

程式碼示例

資料準備

準備一個用於下面例子測試的物件

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Vehicle {
    //車架號
    private String vin;
    // 車主手機號
    private String phone;
    // 車主姓名
    private String name;
    // 所屬車租車公司
    private Integer companyId;
    // 個人評分
    private Double score;
    //安裝的裝置列表imei,使用逗號分隔
    private String deviceNos;
}

準備一些車輛資料

static List<Vehicle> vehicles = new ArrayList<>();

@Before
public void init(){
    List<String> imeis = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i <5 ; i++) {
        List<String> singleVehicleDevices = new ArrayList<>();
        for (int j = 0; j < 3; j++) {
            String imei = RandomStringUtils.randomAlphanumeric(15);
            singleVehicleDevices.add(imei);
        }
        imeis.add(StringUtils.join(singleVehicleDevices,','));
    }
    vehicles.add(new Vehicle("KPTSOA1K67P081452","17620411498","9420",1,4.5,imeis.get(0)));
    vehicles.add(new Vehicle("KPTCOB1K18P057071","15073030945","張玲",2,1.4,imeis.get(1)));
    vehicles.add(new Vehicle("KPTS0A1K87P080237","19645871598","sanri1993",1,3.0,imeis.get(2)));
    vehicles.add(new Vehicle("KNAJC526975740490","15879146974","李種",1,3.9,imeis.get(3)));
    vehicles.add(new Vehicle("KNAJC521395884849","13520184976","袁紹",2,4.9,imeis.get(4)));
}

forEach 遍歷Collection 資料

vehicles.forEach(vehicle -> System.out.println(vehicle));

//這樣就可以遍歷列印
vehicles.forEach(System.out::println);

forEach 遍歷 Map 資料

Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
map.put("a",1);map.put("b",2);map.put("c",3);

map.forEach((k,v) -> System.out.println("key:"+k+",value:"+v));

filter 資料過濾

// 去掉評分為 3 分以下的車
List<Vehicle> collect = vehicles.stream().filter(vehicle -> vehicle.getScore() >= 3).collect(Collectors.toList());

map 物件對映

對一個 List<Object> 大部分情況下，我們只需要列表中的某一列，或者需要把裡面的每一個物件轉換成其它的物件，這時候可以使用 map 對映,示例：

// 取出所有的車架號列表
 List<String> vins = vehicles.stream().map(Vehicle::getVin).collect(Collectors.toList());

groupBy 按照某個屬性進行分組

// 按照公司 Id 進行分組
Map<Integer, List<Vehicle>> companyVehicles = vehicles.stream().collect(Collectors.groupingBy(Vehicle::getCompanyId));

// 按照公司分組求司機打分和
Map<Integer, Double> collect = vehicles.stream().collect(Collectors.groupingBy(Vehicle::getCompanyId, Collectors.summingDouble(Vehicle::getScore)));

sort 按照某個屬性排序，及多列排序

// 單列排序 
vehicles.sort((v1,v2) -> v2.getScore().compareTo(v1.getScore()));

// 或使用 Comparator 類來構建比較器，流處理不會改變原列表，需要接收返回值才能得到預期結果
 List<Vehicle> collect = vehicles.stream().sorted(Comparator.comparing(Vehicle::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());

// 多列排序，score 降序，companyId 升序排列
List<Vehicle> collect = vehicles.stream().sorted(Comparator.comparing(Vehicle::getScore).reversed()
                .thenComparing(Comparator.comparing(Vehicle::getCompanyId)))
                .collect(Collectors.toList());

flatMap 扁平化資料處理

// 查出所有車繫結的所有裝置
List<String> collect = vehicles.stream().map(vehicle -> {
    String deviceNos = vehicle.getDeviceNos();
    return StringUtils.split(deviceNos,',');
}).flatMap(Arrays::stream).collect(Collectors.toList());

flatMap 很適合 List<List> 或 List<object []> 這種結構，可以當成一個列表來處理；像上面的裝置列表，在資料庫中儲存的結構就是以逗號分隔的資料，而車輛列表又是一個列表資料。

將 List 資料轉成 Map

// 將 List 轉成 Map ; key(vin) == > Vehicle
Map<String, Vehicle> vinVehicles = vehicles.stream().collect(Collectors.toMap(Vehicle::getVin, vehicle -> vehicle));

mapReduce 資料處理

// 對所有司機的總分求和
Double reduce = vehicles.stream().parallel().map(Vehicle::getScore).reduce(0d, Double::sum);

求百分比

// 總的分值
Double totalScore = vehicles.stream().parallel().map(Vehicle::getScore).reduce(0d, Double::sum);

// 檢視每一個司機佔的分值比重
List<String> collect = vehicles.stream()
    .mapToDouble(vehicle -> vehicle.getScore() / totalScore)
    .mapToLong(weight -> (long) (weight * 100))
    .mapToObj(percentage -> percentage + "%")
    .collect(Collectors.toList());

anyMatch/allMatch/noneMatch 匹配操作

anyMatch 只要有元素匹配，即返回真
allMatch 要求所有的元素都匹配
noneMatch 要求沒有一個元素匹配

// 檢查是否有姓李的司機 true
boolean anyMatch = vehicles.stream().anyMatch(vehicle -> vehicle.getName().startsWith("李"));

// 檢查是否所有司機的評分都大於 3 分 false
boolean allMatch = vehicles.stream().allMatch(vehicle -> vehicle.getScore() > 3);

// 檢查是否有 3 公司的特務 true
boolean noneMatch = vehicles.stream().noneMatch(vehicle -> vehicle.getCompanyId() == 3);

一點小推廣

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