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Java集合与Stream使用技巧详解

2025-12-14 23:39:39 0浏览 收藏
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学习文章要努力,但是不要急!今天的这篇文章《Java集合与Stream联动使用详解》将会介绍到等等知识点,如果你想深入学习文章,可以关注我!我会持续更新相关文章的,希望对大家都能有所帮助!

Java集合与Stream配合使用的核心是“集合产生Stream,Stream处理后可转回集合”,全程不修改原集合。Collection子类通过stream()或parallelStream()获取流;数组用Arrays.stream();Map需先转entrySet等再获取Stream。Stream支持链式调用,中间操作(如filter、map)返回新Stream,终止操作(如collect、count)触发执行且只能调用一次。collect()是转回集合的主力方法,可生成List、Set、分组Map等。注意Stream惰性求值、不可变,避免lambda中修改外部变量,并行流需权衡数据量与操作特性。

Java集合如何串联使用Stream进一步处理_Stream与集合配合说明

Java集合与Stream配合使用,核心在于“集合产生Stream,Stream处理后可转回集合”,整个过程不修改原集合,而是生成新结果。

集合转Stream:用stream()或parallelStream()

所有Collection子类(如ArrayList、HashSet、LinkedList)都提供stream()方法,返回顺序流;parallelStream()返回并行流(适合大数据量、无状态操作)。

  • 普通集合直接调用:list.stream()set.parallelStream()
  • 数组需借助Arrays工具类:Arrays.stream(arr)
  • Map本身不是Collection,但可转为entrySet、keySet或values后再获取Stream:map.entrySet().stream()

Stream链式处理:中间操作+终止操作

Stream支持函数式风格的链式调用。中间操作(如filter、map、sorted)返回新Stream,可继续拼接;终止操作(如collect、forEach、count)触发执行并结束流水线。

  • 常见中间操作:filter(e -> e > 10)map(String::toUpperCase)distinct()skip(2).limit(5)
  • 常用终止操作:collect(Collectors.toList()) 得到新集合;findFirst() 返回Optional;reduce() 聚合计算
  • 注意:Stream只能消费一次,重复调用终止操作会抛IllegalStateException

Stream转回集合:collect()是主力方法

绝大多数场景用collect()将处理结果收集成集合。它接受Collector参数,JDK自带的Collectors提供了丰富工厂方法。

  • 转为List:stream.collect(Collectors.toList())
  • 转为Set:stream.collect(Collectors.toSet())(不保证顺序)
  • 转为指定类型List(如ArrayList):stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new))
  • 分组聚合:stream.collect(Collectors.groupingBy(User::getDept)) → Map>
  • 字符串拼接:stream.map(Object::toString).collect(Collectors.joining(", "))

注意事项与实用技巧

串联使用时容易忽略细节,影响正确性或性能。

  • 原始集合不会被修改——Stream是惰性求值、不可变的数据管道
  • 避免在lambda中修改外部变量(尤其非final或effectively final的局部变量)
  • 并行流不是万能的:小数据量反而可能因线程开销更慢;含状态操作(如random.nextInt())或依赖顺序(如limit)要谨慎
  • 必要时用peek()调试,比如.peek(System.out::println)查看中间结果
  • 空集合调用stream()没问题,返回空Stream,后续操作自然跳过,无需提前判空

基本上就这些。集合和Stream像两条轨道:集合负责存储和组织,Stream负责加工和转换,配合得当,代码更简洁、意图更清晰。

好了,本文到此结束,带大家了解了《Java集合与Stream使用技巧详解》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!

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