JavaStreammap与filter实战教程
学习知识要善于思考,思考,再思考!今天golang学习网小编就给大家带来《Java Stream map与filter使用教程》,以下内容主要包含等知识点,如果你正在学习或准备学习文章,就都不要错过本文啦~让我们一起来看看吧,能帮助到你就更好了!
filter用于筛选符合条件的元素,map用于转换元素类型或提取字段,二者常组合使用实现先筛选后转换的链式操作。

在Java中,Stream.map 和 filter 是处理集合数据时非常常用的两个中间操作。它们属于 Java 8 引入的 Stream API,能够以声明式方式对数据进行转换和筛选,让代码更简洁、易读。
filter:筛选符合条件的元素
filter 方法用于从流中筛选出满足指定条件的元素。它接收一个 Predicate(返回 boolean 的函数)作为参数,只有当 Predicate 返回 true 时,元素才会保留在流中。
例如,从一个字符串列表中筛选出长度大于3的字符串:
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
Listwords = Arrays.asList("a", "bb", "ccc", "dddd", "eeeee");
ListlongWords = words.stream()
.filter(s -> s.length() > 3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(longWords); // 输出: [dddd, eeeee]
也可以用于对象筛选,比如筛选年龄大于18的用户:
class User {
String name;
int age;
User(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
// getter 省略
}
List users = Arrays.asList(
new User("Alice", 25),
new User("Bob", 17),
new User("Charlie", 30)
);
List adults = users.stream()
.filter(user -> user.age >= 18)
.collect(Collectors.toList());
map:转换流中的每个元素
map 方法用于将流中的每个元素映射(转换)为另一种类型或形式。它接收一个 Function 作为参数,该函数定义了如何将原元素转换成新元素。
例如,将字符串列表转换为它们长度的列表:
Listwords = Arrays.asList("hello", "world", "java");
Listlengths = words.stream()
.map(String::length)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(lengths); // 输出: [5, 5, 4]
也可以用于提取对象的某个字段,比如获取所有用户的姓名:
Listnames = users.stream()
.map(user -> user.name)
.collect(Collectors.toList());
// 或使用方法引用
Listnames2 = users.stream()
.map(User::getName)
.collect(Collectors.toList());
组合使用 filter 和 map
实际开发中,通常会将 filter 和 map 结合使用,先筛选再转换。
比如:只获取成年用户的姓名:
ListadultNames = users.stream()
.filter(user -> user.age >= 18)
.map(User::getName)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(adultNames); // 输出: [Alice, Charlie]
这种链式调用清晰表达了“先筛选成年人,再提取名字”的逻辑,代码可读性高。
基本上就这些。掌握 filter 和 map 的基本用法后,就能高效处理大多数集合转换场景。注意它们都是中间操作,不会立即执行,必须由终端操作(如 collect、forEach)触发。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
figure和figcaption标签是HTML5中用于语义化地包裹图片及其标题的元素。它们能提升网页的可访问性和结构清晰度。下面是详细的用法说明:一、基本用法1. figure 标签
上一篇
- 下一篇
- 微信发30秒以上视频技巧分享
-
- 文章 · java教程 | 15小时前 | Java · ServiceLoader module-info.java Java模块
- Java 模块服务加载的可选实现与回退路径
- 363浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 16小时前 |
- Java VarHandle 内存序选择与可见性验证
- 226浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 17小时前 | 并发 · Java · CompletableFuture · java 异步编程 completablefuture CompletionStage minimalCompletionStage
- Java CompletableFuture minimalCompletionStage 限制下游控制
- 219浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 18小时前 |
- Java JFR 事件流定位短时延迟尖峰
- 213浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 19小时前 |
- Java Record 序列化兼容字段演进方案
- 483浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 20小时前 |
- Java ServiceLoader 隔离模块化插件实现
- 414浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 21小时前 |
- Java Pattern Matching switch 处理密封层级
- 189浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 22小时前 | Stream · Java教程 · java Stream Collector Collectors.teeing 统计汇总
- Java Collectors.teeing 汇总两条统计管道
- 385浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 22小时前 |
- Java Foreign Function Memory API 管理本地内存生命周期
- 385浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 1天前 |
- Java StampedLock 乐观读校验失败的回退方式
- 165浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 1天前 | 异常处理 · 并发编程 · Java教程 · StructuredTaskScope Java Structured Concurrency Joiner allUntil 子任务异常 聚合异常
- Java Structured Concurrency 汇总子任务异常
- 260浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 1天前 |
- Java ForkJoinPool asyncMode 调整任务队列顺序
- 121浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 417次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 496次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 504次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 453次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 281次使用
-
- Java try-with-resources 多个资源关闭顺序是什么
- 2026-09-10 501浏览
-
- 矩阵主副对角线快速定位技巧
- 2026-05-31 501浏览
-
- Java多态优化流程代码与行为分发改进
- 2026-05-26 501浏览
-
- JVM 类元数据双亲委派链表深度解析
- 2026-05-21 501浏览
-
- 反射异常处理:InvocationTargetException解析与应用
- 2026-05-16 501浏览

