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一 Stream接口简介 Optional类
Collectors类 二 数据过滤
1. filter()方法 2.distinct()方法
3.limit()方法 4.skip()方法 三 数据映射 四 数据查找
1. allMatch()方法 2. anyMatch()方法
3. noneMatch()方法 4. findFirst()方法 五 数据收集… 【今日】 目录
一 Stream接口简介 Optional类
Collectors类 二 数据过滤
1. filter()方法 2.distinct()方法
3.limit()方法 4.skip()方法 三 数据映射 四 数据查找
1. allMatch()方法 2. anyMatch()方法
3. noneMatch()方法 4. findFirst()方法 五 数据收集
1.数据统计 2.数据分组 流处理有点类似数据库的SQL语句可以执行非常复杂的过滤、映射、查找和收集功能并且代码量很少。唯一的缺点是代码可读性不高如果开发者基础不好可能会看不懂流API所表达的含义。 我们再这里先创建一个公共类----Employee 员工类方便后续的流处理。
员工的集合数据
姓名(name)年龄(age)薪资(salary)性别(sex)部门(dept)老张409000男运营部小刘245000女开发部大刚327500男销售部翠花285500女销售部小马213000男开发部老王356000女人事部小王213000女人事部
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class Employee {//员工类private String name; //姓名private int age; //年龄private double salary; //薪资private String sex; //性别private String dept; //部门public Employee(String name, int age, double salary, String sex, String dept) {//构造方法this.name name;this.age age;this.salary salary;this.sex sex;this.dept dept;}public String toString() {//重写toString方法输出员工信息return 姓名 name , 年龄 age , 薪资 salary , 性别 sex , 部门 dept;}//以下是获得员工相关信息的方法public String GetName() {//获得名字的方法return name;}public int GetAge() {//获得年龄的方法return age;}public double GetSalary() {//获得薪资的方法return salary ;}public String GetSex() {//获得性别的方法return sex;}public String Getdept() {//获得部门的方法return dept;}static ListEmployeeGetEmpList(){ListEmployee list new ArrayList();list.add(new Employee(老张,40,9000,男,运营部));list.add(new Employee(小刘,24,5000,女,开发部));list.add(new Employee(大刚,32,7500,男,销售部));list.add(new Employee(翠花,28,5500,女,销售部));list.add(new Employee(小马,21,3000,男,开发部));list.add(new Employee(老王,35,6000,女,人事部));list.add(new Employee(小王,21,3000,女,人事部));return list; }
}
一 Stream接口简介 流处理的接口都定义在java.uil.stream包下。BaseStream接口是最基础的接口但最常用的是BaseStream接口的一个子接口——Stream接口基本上绝大多数的流处理都是在Stream接口上实现的。所忆 Stream接口是泛型接口所以流中操作的元素可以是任何类的对象。 Stream接口的常用
中间操作和终端操作。中间操作类型的方法会生成一个新的流对象被操作的流对象仍然可以执行其他操作终端操作会消费流操作结束之后被操作的流对象就不能再次执行其他操作了。这是两者的最大区别。 collection接口新增两个可以获取流对象的方法。第一个方法最常用可以获取集合的顺序流方下 StreamE stream(); 第二个方法可以获取集合的并行流方法如下 StreamE parallelstream(); 因为所有集合类都是Collection接口的子类如ArrayList类、HashSet类等所以这些类都可以进行流处理。例如 ListInteger list new ArrayListInteger(); //创建集合
StreamInteger s list.stream(); //获取集合流对象 Optional类 Optional类像是一个容器可以保存任何对象并且针对 NullPointerException空指针异常做了化保证Optional类保存的值不会是null。因此Optional类是针对“对象可能是null也可能不是mlr的场景为开发者提供了优质的解决方案减少了烦琐的异常处理。Optional类是用final修饰的所以不能有子类。Optional类是带有泛型的类所以该类可以保任何对象的值。 从Optional类的声明代码中就可以看出这些特性JDK中的部分代码如下 public final class OptionalT(private final T value;......... //省略其他代码
} Optional类中有一个叫作value的成员属性这个属性就是用来保存具体值的。value 是用泛型T修饰的并且还用了final修饰这表示一个Optional对象只能保存一个值。 Optional类提供的常用方法 Collectors类 collectors类为收集器类该类实现了java.util.Colleetor接口可以将Stream流对象进行各种各样的封装、归集、分组等操作。同时Collectors类还提供了很多实用的数据加工方法如数据统计计算等. collecctors类的方法 二 数据过滤 数据过滤就是在杂乱的数据中筛选出需要的数据类似SQL语句中的WHERE关键字给出一的条件将符合条件的数据过滤并展示出来。 1. filter()方法 filter()方法是Stream接口提供的过滤方法。该方法可以将lambda表达式作为参数然后按照lambà表达式的逻辑过滤流中的元素。过滤出想要的流元素后还需使用Stream提供的collect0方法按照指定方法重新封装。 基于Employee 员工类实现
找出年龄大于30的员工
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;public class Dome{public static void main(String[] args) {//找出年龄大于30的员工ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息StreamEmployee stream list.stream();//获取集合流对象stream stream.filter(e-e.GetAge()30);ListEmployee result stream.collect(Collectors.toList());for(Employee emp:result) {System.out.println(emp);}}
} 2.distinct()方法 distinct)方法是Stream接口提供的过滤方法。该方法可以去除流中的重复元素效果与SQL语句中的DISTINCT关键字一样。 import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;public class text {public static void main(String[] args) {ListInteger list new ArrayList();list.add(1);list.add(2);list.add(6);list.add(9);list.add(2);list.add(3);list.add(6);System.out.println(去重前:);System.out.println(list);ListInteger result list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());System.out.println(去重后:);System.out.println(result);}
}3.limit()方法 limit()方法是Stream接口提供的方法该方法可以获取流中前N个元素。 找出性别为女的前两名员工
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;public class Dome{public static void main(String[] args) {//找出性别为女的前两名员工ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息StreamEmployee stream list.stream();//获取集合流对象streamstream.filter(e-e.GetSex().equals(女)).limit(2);ListEmployee result stream.collect(Collectors.toList());for(Employee emp:result) {System.out.println(emp);}}
} 4.skip()方法 skip()方法是Stream接口提供的方法该方法可以忽略流中的N个元素。 取出所有男员工并忽略前两个。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;public class Dome{public static void main(String[] args) {//找出性别为女的前两名员工ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息StreamEmployee stream list.stream();//获取集合流对象streamstream.filter(e-e.GetSex().equals(男)).skip(2);ListEmployee result stream.collect(Collectors.toList());for(Employee emp:result) {System.out.println(emp);}}
}// ListEmployee list Employee.GetEmpList();list.stream().filter(e-e.GetSex().equals(男)).skip(2).forEach(n-{System.out.println(n);
这段代码可以替代上述的主代码实现相同功能 三 数据映射 数据的映射和过滤概念不同过滤是在流中找到符合条件的元素映射是在流中获得具体的数量Stream接口提供了map()方法用来实现数据映射map)方法会按照参数中的函数逻辑获取新的对象新的流对象中元素类型可能与旧流对象元素类型不相同。 import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;public class Dome{public static void main(String[] args) {//获取开发部的所有员工的名单ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息StreamEmployee stream list.stream();//获取集合流对象streamstream.filter(e-e.Getdept().equals(开发部));StreamString names stream.map(Employee::GetName);//获取集合流对象ListString result names.collect(Collectors.toList());for(String emp:result) {System.out.println(emp);}}
} 四 数据查找
1. allMatch()方法 allMatchO方法是Stream接口提供的方法该方法会判断流中的元素是否全部符合某一条件返回结果是boolean值。如果所有元素都符合条件则返回true否则返回false。 【代码实列】 import java.util.List;public class Dome{public static void main(String[] args) {ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息boolean result list.stream().allMatch(n-n.GetAge()25);System.out.println(所有员工是否都大于25岁result);}
}
【运行结果】 2. anyMatch()方法 anyMatchO方法是Stream接口提供的方法该方法会判断流中的元素是否有符合某一条件只要有一个元素符合条件就返回true如果没有元素符合条件才会返回false。 【代码实列】 import java.util.List;public class Dome{public static void main(String[] args) {ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息boolean result list.stream().anyMatch(n-n.GetAge()40);System.out.println(该公司员工是否有40或以上的工岁吗result);}
} 【运行结果】
3. noneMatch()方法 noneMatch()方法是Stream接口提供的方法该方法会判断流中的所有元素是否都不符合某一条件。这个方法的逻辑和allMatch()方法正好相反。 【代码实列】 import java.util.List;public class Dome{public static void main(String[] args) {ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息boolean result list.stream().noneMatch(e-e.GetSalary()2000);System.out.println(该公司员工是否不存在工资低于2000的员工result);}
} 【运行结果】 4. findFirst()方法 findFirst方法是Stream接口提供的方法这个方法会返回符合条件的第一个元素。 【代码实列】 import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Stream;public class Dome{public static void main(String[] args) {ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息StreamEmployee stream list.stream().filter(e-e.GetAge()21);OptionalEmployee e stream.findFirst();System.out.println(e);}
}
【运行结果】 五 数据收集
1.数据统计 数据统计不仅可以筛选出特殊元素还可以对元素的属性进行统计计算。这种复杂的统计操作不是由Stream实现的而是由Collectors收集器类实现的收集器提供了非常丰富的API有着强大的数据挖掘能力。 【代码实列】 import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collector;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;public class Dome{public static void main(String[] args) {ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息//输出公司总人数long count list.stream().collect(Collectors.counting());count list.stream().count();System.out.println(公司总人数:count);//输出公司年龄最大的员工OptionalEmployee ageMax list.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Employee::GetAge)));Employee oder ageMax.get();System.out.println(公司年龄最大的员工是:);System.out.println(oder);//输出公司年龄最大的OptionalEmployee ageMin list.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Employee::GetAge)));Employee younger ageMin.get();System.out.println(公司年龄最小的员工是:);System.out.println(younger);//输出公司的总薪资double sum list.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee::GetSalary));System.out.println(公司的总薪资为:sum);//统计公司薪资的平均值double Avg list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::GetSalary));System.out.println(公司的平均薪资Avg);System.out.println(-----------------------);java.util.DoubleSummaryStatistics s list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::GetSalary));System.out.println(统计:拿薪资的人数:s.getCount() );System.out.println(薪资总数:s.getSum() );System.out.println(平均薪资:s.getAverage() );System.out.println(最高薪资s.getMax() );System.out.println(最低薪资s.getMin() );System.out.println(-----------------------);String nameList list.stream().map(Employee::GetName).collect(Collectors.joining(-));System.out.println(公司员工名单如下:\nnameList);}
}
【运行结果】 2.数据分组 ️️️数据分组就是将流中元素按照指定的条件分开保存类似SQL语言中的“GROUPBY”关键字。分组之后的数据会按照不同的标签分别保存成一个集合然后按照“键值”关系封装在Map对象中。数据分组有一级分组和多级分组两种场景首先先来介绍一级分组。 一级分组就是将所有数据按照一个条件进行归类。例如学校有100个学生这些学生分布在3个年级中。学生按照年级分成了3组然后就不再细分了这就属于一级分组。 Collectors类提供的groupingBy0方法就是用来进行分组的方法方法参数是一个Function接口对象收集器会按照指定的函数规则对数据进行分组。 一级分组 import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;public class Dome{public static void main(String[] args) {ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息MapString,ListEmployee map list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::Getdept));for(String key:map.keySet()) {System.out.println(【key】);ListEmployee deptList map.get(key);for(Employee e:deptList) {System.out.println(e);}}}
} 二级分组 import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;public class Dome{public static void main(String[] args) {ListEmployee list Employee.GetEmpList();//先获取所有的员工测试信息MapString,MapString,ListEmployee map1 list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::Getdept,Collectors.groupingBy(Employee::GetSex)));for(String key1:map1.keySet()) {System.out.println(【key1】部门员工共列表如下);MapString,ListEmployee map2 map1.get(key1);for(String key2:map2.keySet()) {System.out.println(\t【key2】员工信息);for(Employee e:map2.get(key2)) {System.out.println(\t\te);}}}}
}
