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JavaStream是什么?五大流式操作解析

2025-06-29 21:00:11 0浏览 收藏

文章不知道大家是否熟悉?今天我将给大家介绍《Java Stream是什么?流式编程五大核心操作》,这篇文章主要会讲到等等知识点,如果你在看完本篇文章后,有更好的建议或者发现哪里有问题,希望大家都能积极评论指出,谢谢!希望我们能一起加油进步!

Java中Stream的5个核心操作是过滤、映射、排序、规约、收集。1. 过滤(filter)用于筛选符合条件的元素;2. 映射(map)将元素转换为另一种形式;3. 排序(sorted)对元素进行自然或自定义排序;4. 规约(reduce)将元素聚合成一个结果;5. 收集(collect)将结果存储到集合等数据结构中。

java中的stream代表什么 流式编程stream的5个核心操作

Java中的Stream,简单来说,它不是一种数据结构,而是一种处理数据的方式。你可以把它想象成工厂里的流水线,数据(比如一个List)就像原材料,经过流水线上的一系列操作(过滤、转换、收集等等),最终变成你想要的产品。流式编程的核心就是围绕这条“流水线”展开,让数据处理更加简洁、高效。

java中的stream代表什么 流式编程stream的5个核心操作

流式编程Stream的5个核心操作

java中的stream代表什么 流式编程stream的5个核心操作

什么是Stream,它和集合有什么区别?

Stream和集合(Collection)经常被放在一起比较,但它们本质上是不同的。集合是用来存储数据的,而Stream是用来处理数据的。集合关注的是数据的存储和组织,而Stream关注的是对数据的计算和转换。一个集合可以创建多个Stream,每个Stream都可以对集合中的数据进行不同的处理。

举个例子,你有一个List names,你可以用它创建一个Stream,然后过滤掉长度小于5的字符串,再把剩下的字符串转换成大写,最后收集到一个新的List中。这个过程中,原始的names集合并没有改变,Stream只是提供了一种处理数据的方式。

java中的stream代表什么 流式编程stream的5个核心操作

Stream操作可以分为两种:中间操作(Intermediate Operations)和终端操作(Terminal Operations)。中间操作返回一个新的Stream,可以链式调用,而终端操作返回一个结果或者产生副作用,标志着Stream操作的结束。

Stream的5个核心操作具体指的是哪些?

  1. 过滤 (Filtering)filter() 方法允许你根据指定的条件筛选出符合条件的元素。例如,你可以过滤掉集合中的空字符串或者负数。

    List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, -1, -2);
    List<Integer> positiveNumbers = numbers.stream()
                                         .filter(n -> n > 0)
                                         .collect(Collectors.toList());
    // positiveNumbers: [1, 2, 3, 4, 5]
  2. 映射 (Mapping)map() 方法可以将Stream中的每个元素转换成另一种类型。例如,你可以将字符串列表转换成对应的长度列表。

    List<String> words = Arrays.asList("java", "stream", "api");
    List<Integer> wordLengths = words.stream()
                                     .map(String::length)
                                     .collect(Collectors.toList());
    // wordLengths: [4, 6, 3]
  3. 排序 (Sorting)sorted() 方法可以对Stream中的元素进行排序。你可以使用自然排序,也可以自定义排序规则。

    List<String> names = Arrays.asList("Charlie", "Alice", "Bob");
    List<String> sortedNames = names.stream()
                                    .sorted() // 自然排序
                                    .collect(Collectors.toList());
    // sortedNames: [Alice, Bob, Charlie]
    
    List<String> sortedNamesByLength = names.stream()
                                           .sorted(Comparator.comparingInt(String::length)) // 按长度排序
                                           .collect(Collectors.toList());
    // sortedNamesByLength: [Bob, Alice, Charlie]
  4. 规约 (Reduction)reduce() 方法可以将Stream中的元素聚合成一个结果。例如,你可以计算列表中所有元素的总和。

    List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    Optional<Integer> sum = numbers.stream()
                                   .reduce(Integer::sum); // 求和
    // sum: Optional[15]
    
    int product = numbers.stream()
                         .reduce(1, (a, b) -> a * b); // 求积,初始值为1
    // product: 120
  5. 收集 (Collecting)collect() 方法可以将Stream中的元素收集到不同的数据结构中,比如List、Set、Map等。

    List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "Alice");
    List<String> distinctNames = names.stream()
                                      .distinct() // 去重
                                      .collect(Collectors.toList());
    // distinctNames: [Alice, Bob, Charlie]
    
    Map<String, Integer> nameLengths = names.stream()
                                            .collect(Collectors.toMap(name -> name, String::length, (oldValue, newValue) -> oldValue)); // 转换成Map
    // nameLengths: {Alice=5, Bob=3, Charlie=7}

如何避免Stream操作中的常见错误?

在使用Stream时,有一些常见的错误需要避免。

  • 多次使用同一个Stream:Stream只能被消费一次。一旦终端操作被调用,Stream就关闭了。如果需要再次使用相同的数据,需要重新创建一个Stream。

    Stream<String> stream = Arrays.asList("a", "b", "c").stream();
    stream.forEach(System.out::println); // OK
    // stream.forEach(System.out::println); // 抛出异常:java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
  • 忘记终端操作:如果没有终端操作,Stream操作链不会执行。

    Arrays.asList("a", "b", "c").stream().filter(s -> s.startsWith("a")); // 什么都不会发生
  • 使用并行Stream时的数据竞争:并行Stream可以提高处理速度,但也可能导致数据竞争问题。要确保传递给并行Stream的操作是线程安全的。

    List<Integer> numbers = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
    numbers.parallelStream().forEach(n -> {
        // 错误示例:修改共享状态,可能导致数据竞争
        // numbers.set(n - 1, n * 2);
    });

除了这5个核心操作,Stream还有哪些常用的操作?

除了上面提到的5个核心操作,Stream API还提供了很多其他有用的操作。

  • peek()peek() 方法允许你在Stream的每个元素被处理之前执行一些操作,比如打印日志或者修改元素的状态。它主要用于调试和观察Stream的处理过程。

    List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
    List<String> modifiedNames = names.stream()
                                      .peek(name -> System.out.println("Processing: " + name))
                                      .map(String::toUpperCase)
                                      .collect(Collectors.toList());
    // 输出:
    // Processing: Alice
    // Processing: Bob
    // Processing: Charlie
    // modifiedNames: [ALICE, BOB, CHARLIE]
  • flatMap()flatMap() 方法可以将Stream中的每个元素转换成一个Stream,然后将所有的Stream合并成一个Stream。它常用于处理嵌套集合。

    List<List<String>> nestedList = Arrays.asList(
            Arrays.asList("a", "b"),
            Arrays.asList("c", "d"),
            Arrays.asList("e", "f")
    );
    List<String> flattenedList = nestedList.stream()
                                           .flatMap(Collection::stream)
                                           .collect(Collectors.toList());
    // flattenedList: [a, b, c, d, e, f]
  • findFirst()findAny()findFirst() 方法返回Stream中的第一个元素,而 findAny() 方法返回Stream中的任意一个元素。它们通常与 filter() 方法一起使用。

    List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
    Optional<String> firstEvenLengthName = names.stream()
                                                 .filter(name -> name.length() % 2 == 0)
                                                 .findFirst(); // 找到第一个长度为偶数的字符串
    // firstEvenLengthName: Optional[Alice]
    
    Optional<String> anyEvenLengthName = names.parallelStream()
                                              .filter(name -> name.length() % 2 == 0)
                                              .findAny(); // 找到任意一个长度为偶数的字符串 (并行流,结果不确定)
    // anyEvenLengthName: Optional[Alice] (也可能是 Bob 或 Charlie,取决于并行执行的顺序)

Stream在实际项目中有哪些应用场景?

Stream API在实际项目中有广泛的应用场景。

  • 数据清洗和转换:从数据库或者文件中读取数据后,可以使用Stream API对数据进行清洗和转换,比如去除空格、转换数据类型、过滤无效数据等。
  • 报表生成:可以利用Stream API对数据进行分组、聚合、排序,然后生成各种报表。
  • 数据分析:Stream API可以用于实现各种数据分析算法,比如计算平均值、最大值、最小值、标准差等。
  • 并行计算:可以使用并行Stream来加速数据处理过程,特别是在处理大数据量时。

总之,Stream API提供了一种简洁、高效的方式来处理数据,可以大大提高开发效率和代码质量。理解和掌握Stream API是Java开发者的必备技能。

以上就是《JavaStream是什么?五大流式操作解析》的详细内容,更多关于流式编程的资料请关注golang学习网公众号!

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