Stream 的终止操作
终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的 值，例如：List、Integer，甚至是 void 。
查找与匹配
方 法 | 描 述 | |
|---|---|---|
1 | allMatch(Predicate p) | 检查是否匹配所有元素 |
2 | anyMatch(Predicate p) | 检查是否至少匹配一个元素 |
3 | noneMatch(Predicate p) | 检查是否没有匹配所有元素 |
4 | findFirst() | 返回第一个元素 |
5 | findAny() | 返回当前流中的任意元素 |
6 | count() | 返回流中元素总数 |
7 | max(Comparator c) | 返回流中最大值 |
8 | min(Comparator c) | 返回流中最小值 |
9 | forEach(Consumer c) | 内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭 代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部 迭代——它帮你把迭代做了) |
@Test
public void test1(){
boolean b1=employees.stream()//allMatch-检查是否匹配所有元素
.allMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
System.out.println(b1);//false
boolean b2=employees.stream()//anyMatch-检查是否至少匹配一个元素
.anyMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
System.out.println(b2);//true
boolean b3=employees.stream()//noneMatch-检查是否没有匹配所有元素
.noneMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
System.out.println(b3);//false
Optional<Employee> op=employees.stream()//findFirst-返回第一个元素//Optional是Java8中避免空指针异常的容器类
.sorted((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))
.findFirst();
System.out.println(op.get());//Employee [name=王五, age=26, salary=3333.33, Status=VOCATION]
Optional<Employee> op2=employees.parallelStream()//findAny-返回当前流中的任意元素
.filter((e)->e.getStatus().equals(Status.FREE))
.findAny();
System.out.println(op2.get());//Employee [name=赵六, age=36, salary=6666.66, Status=FREE]
Long count=employees.stream()//count-返回流中元素的总个数
.count();
System.out.println(count);//5
Optional<Employee> op3=employees.stream()//max-返回流中最大值
.max((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(op3.get());//Employee [name=张三, age=18, salary=9999.99, Status=FREE]
Optional<Double> op4=employees.stream()//min-返回流中最小值
.map(Employee::getSalary)
.min(Double::compare);
System.out.println(op4.get());//3333.33
}归约
方 法 | 描述 | |
|---|---|---|
1 | reduce(T iden, BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T |
2 | reduce(BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional |
代码语言：javascript复制备注：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google 用它 来进行网络搜索而出名
/*
* 归约
* reduce(T identity,BinaryOperator b) / reduce(BinaryOperator b)-可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。
*/
@Test
public void test3(){
List<Integer> list=Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer sum=list.stream()//reduce(T identity,BinaryOperator b)
.reduce(0, (x,y)->x y);//0为起始值
System.out.println(sum);
System.out.println("--------------------------");
Optional<Double> op=employees.stream()//reduce(BinaryOperator b)//没有起始值，map返回可能为空，所以返回Optional类型
.map(Employee::getSalary)
.reduce(Double::sum);
System.out.println(op.get());
}收集
方 法 | 描 述 | |
|---|---|---|
1 | collect(Collector c) | 将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的 实现，用于给Stream中元素做汇总的方法 |
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到 List、Set、Map)。但是 Collectors 实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表
方法 | 返回类型 | 作用 |
|---|---|---|
toList | List | 把流中元素收集到List |
Listemps= list.stream().collect(Collectors.toList()); | ||
toSet | Set | 把流中元素收集到Set |
Setemps= list.stream().collect(Collectors.toSet()); | ||
toCollection | Collection | 把流中元素收集到创建的集合 |
Collectionemps=list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new)); | ||
counting | Long | 计算流中元素的个数 |
long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); | ||
summingInt | Integer | 对流中元素的整数属性求和 |
inttotal=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)); | ||
averagingInt | Double | 计算流中元素Integer属性的平均 值 |
doubleavg= list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary)); | ||
summarizingInt | IntSummaryStatistics | 收集流中Integer属性的统计值。如：平均值 |
IntSummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary)); | ||
joining | String | 连接流中每个字符串 |
String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining()); | ||
maxBy | Optional | 根据比较器选择最大值 |
Optionalmax= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary))); | ||
minBy | Optional | 根据比较器选择最小值 |
Optionalmin = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary))); | ||
reducing | 归约产生的类型 | 从一个作为累加器的初始值 开始，利用BinaryOperator与 流中元素逐个结合，从而归 约成单个值 inttotal=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer |
inttotal=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum)); | ||
collectingAndThen | 转换函数返回的类型 | 包裹另一个收集器，对其结 果转换函数 |
inthow= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size)); | ||
groupingBy | Map<k, list | 根据某属性值对流分组，属 性为K，结果为V |
Map<emp.status, list | ||
partitioningBy | Map<boolean, list | 根据true或false进行分区 |
Map<boolean,list>vd= list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage)); |
/*
* 收集
* collect-将流转换为其他形式，接收一个Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法。
*/
@Test
public void test4(){
List<String> list=employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);
System.out.println("----------------------------");
Set<String> set=employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.toSet());
set.forEach(System.out::println);
System.out.println("----------------------------");
HashSet<String> hs=employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
hs.forEach(System.out::println);
System.out.println("----------------------------");
//总和
Long count=employees.stream()
.collect(Collectors.counting());
System.out.println(count);
//平均值
Double avg=employees.stream()
.collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(avg);
//总和
Double sum=employees.stream()
.collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(sum);
//最大值
Optional<Employee> max=employees.stream()
.collect(Collectors.maxBy((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
System.out.println(max.get());
//最小值
Optional<Double> min=employees.stream()
.map(Employee::getSalary)
.collect(Collectors.minBy(Double::compare));
System.out.println(min.get());
System.out.println("----------------------------");
//分组
Map<Status,List<Employee>> map=employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
System.out.println(map);//{FREE=[Employee [name=张三, age=18, salary=9999.99, Status=FREE], Employee [name=赵六, age=36, salary=6666.66, Status=FREE]], VOCATION=[Employee [name=王五, age=26, salary=3333.33, Status=VOCATION]], BUSY=[Employee [name=李四, age=58, salary=5555.55, Status=BUSY], Employee [name=田七, age=12, salary=8888.88, Status=BUSY]]}
//多级分组
Map<Status,Map<String,List<Employee>>> map2=employees.stream()
.collect( Collectors.groupingBy( Employee::getStatus,Collectors.groupingBy((e)->{
if(e.getAge()<=35){
return "青年";
}else if(e.getAge()<=50){
return "中年";
}else{
return "老年";
}
}) ) );
System.out.println(map2);//{FREE={青年=[Employee [name=张三, age=18, salary=9999.99, Status=FREE]], 中年=[Employee [name=赵六, age=36, salary=6666.66, Status=FREE]]}, VOCATION={青年=[Employee [name=王五, age=26, salary=3333.33, Status=VOCATION]]}, BUSY={青年=[Employee [name=田七, age=12, salary=8888.88, Status=BUSY]], 老年=[Employee [name=李四, age=58, salary=5555.55, Status=BUSY]]}}
//分区
Map<Boolean,List<Employee>> map3=employees.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy((e)->e.getSalary()>8000));
System.out.println(map3);//{false=[Employee [name=李四, age=58, salary=5555.55, Status=BUSY], Employee [name=王五, age=26, salary=3333.33, Status=VOCATION], Employee [name=赵六, age=36, salary=6666.66, Status=FREE]], true=[Employee [name=张三, age=18, salary=9999.99, Status=FREE], Employee [name=田七, age=12, salary=8888.88, Status=BUSY]]}
System.out.println("--------------------------------");
DoubleSummaryStatistics dss=employees.stream()
.collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(dss.getSum());
System.out.println(dss.getAverage());
System.out.println(dss.getMax());
System.out.println("--------------------------------");
String strr=employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(strr);//张三李四王五赵六田七
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