当前位置：首页 > backend >正文

java的Stream流处理

backend 2025/5/13 11:31:02

Java Stream 流处理详解

Stream 是 Java 8 引入的一个强大的数据处理抽象，它允许你以声明式方式处理数据集合（类似于 SQL 语句），支持并行操作，提高了代码的可读性和处理效率。

一、Stream 的核心概念

1. 什么是 Stream

不是数据结构：不存储数据，只是从数据源（集合、数组等）获取数据
函数式风格：支持 lambda 表达式和方法引用
延迟执行：许多操作（中间操作）不会立即执行，只有遇到终止操作才会执行
可消费性：Stream 只能被消费一次，用完即失效

2. 操作类型

中间操作(Intermediate Operations)：返回 Stream 本身，可以链式调用（如 filter, map）
终止操作(Terminal Operations)：产生最终结果或副作用（如 forEach, collect）

二、创建 Stream 的多种方式

// 1. 从集合创建
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> stream1 = list.stream();       // 顺序流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); // 并行流// 2. 从数组创建
String[] array = {"a", "b", "c"};
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(array);// 3. 使用Stream.of()
Stream<String> stream3 = Stream.of("a", "b", "c");// 4. 使用Stream.generate() 无限流
Stream<Double> randomStream = Stream.generate(Math::random).limit(5);// 5. 使用Stream.iterate() 迭代流
Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(10);

三、常用的中间操作

1. 过滤操作

// filter(Predicate) 过滤符合条件的元素
List<String> filtered = list.stream().filter(s -> s.startsWith("a")).collect(Collectors.toList());

2. 映射操作

// map(Function) 将元素转换为其他形式
List<Integer> lengths = list.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());// flatMap 将多个流合并为一个流
List<String> flatMapped = list.stream().flatMap(s -> Stream.of(s.split(""))).collect(Collectors.toList());

3. 去重和排序

// distinct() 去重
List<String> distinct = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());// sorted() 自然排序
List<String> sorted = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());// sorted(Comparator) 自定义排序
List<String> customSorted = list.stream().sorted((s1, s2) -> s2.compareTo(s1)).collect(Collectors.toList());

4. 其他中间操作

// limit(long) 限制元素数量
// skip(long) 跳过前N个元素
// peek(Consumer) 查看流中元素（主要用于调试）

四、常用的终止操作

1. 遍历操作

// forEach(Consumer) 遍历每个元素
list.stream().forEach(System.out::println);

2. 收集结果

// collect(Collector) 将流转换为集合或其他形式
List<String> collectedList = stream.collect(Collectors.toList());
Set<String> collectedSet = stream.collect(Collectors.toSet());
Map<String, Integer> map = stream.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), String::length));

3. 聚合操作

// count() 计数
long count = list.stream().count();// max/min(Comparator) 最大/最小值
Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.naturalOrder());// reduce 归约操作
Optional<Integer> sum = Stream.of(1, 2, 3).reduce(Integer::sum);

4. 匹配操作

// anyMatch 任意元素匹配
boolean anyStartsWithA = list.stream().anyMatch(s -> s.startsWith("a"));// allMatch 所有元素匹配
boolean allStartsWithA = list.stream().allMatch(s -> s.startsWith("a"));// noneMatch 没有元素匹配
boolean noneStartsWithZ = list.stream().noneMatch(s -> s.startsWith("z"));

五、数值流特化

Java 8 提供了专门的数值流，避免装箱拆箱开销：

// IntStream, LongStream, DoubleStream
IntStream intStream = IntStream.range(1, 100); // 1-99
DoubleStream doubleStream = DoubleStream.of(1.1, 2.2);// 常用数值操作
int sum = IntStream.rangeClosed(1, 100).sum(); // 1-100的和
OptionalDouble avg = IntStream.of(1, 2, 3).average();

六、并行流处理

// 创建并行流
List<String> parallelProcessed = list.parallelStream().filter(s -> s.length() > 1).collect(Collectors.toList());// 注意事项：
// 1. 确保操作是线程安全的
// 2. 避免有状态的操作
// 3. 数据量足够大时才使用并行流

七、收集器(Collectors)的高级用法

// 分组
Map<Integer, List<String>> groupByLength = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length));// 分区
Map<Boolean, List<String>> partition = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.startsWith("a")));// 连接字符串
String joined = list.stream().collect(Collectors.joining(", "));// 汇总统计
IntSummaryStatistics stats = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(String::length));

八、实际应用示例

示例1：处理对象集合

List<Person> people = ...;// 获取所有成年人的姓名列表
List<String> adultNames = people.stream().filter(p -> p.getAge() >= 18).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());// 按城市分组
Map<String, List<Person>> byCity = people.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity));// 计算每个城市的平均年龄
Map<String, Double> avgAgeByCity = people.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity,Collectors.averagingInt(Person::getAge)));

示例2：文件处理

// 读取文件并处理
try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"))) {long wordCount = lines.flatMap(line -> Arrays.stream(line.split("\\s+"))).filter(word -> word.length() > 0).count();
} catch (IOException e) {e.printStackTrace();
}