
处理前的集合：[m,k,l,a, 1,3,5,7]

处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5, 7]

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归约(reduce)

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

案例一：求 Integer 集合的元素之和、乘积和最大值。


public class StreamTest {

    public static void main(String[] args) {

        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);

        // 求和方式1

        Optional<Integer> sum = list.stream().reduce(Integer::sum);

        // 求和方式2

        Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);

        // 求和方式3

        Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);

        // 求乘积

        Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);

        // 求最大值方式1

        Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);

        // 求最大值写法2

        Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);

        System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);

        System.out.println("list求积：" + product.get());

        System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);

    }

}

输出结果：


list求和：29,29,29

list求积：2112

list求和：11,11

Process finished with exit code 0

归集(toList/toSet/toMap)

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。 toList 、 toSet 和 toMap 比较常用，另外还有 toCollection 、 toConcurrentMap 等复杂一些的用法。

下面用一个案例演示 toList 、 toSet 和 toMap ：


public class Person {

    private String name;  // 姓名

    private int salary; // 薪资

    private int age; // 年龄

    private String sex; //性别

    private String area;  // 地区

    // 构造方法

    public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {

        this.name = name;

        this.salary = salary;

        this.age = age;

        this.sex = sex;

        this.area = area;

    }

    public String getName() {

        return name;

    }

    public void setName(String name) {

        this.name = name;

    }

    public int getSalary() {

        return salary;

    }

    public void setSalary(int salary) {

        this.salary = salary;

    }

    public int getAge() {

        return age;

    }

    public void setAge(int age) {

        this.age = age;

    }

    public String getSex() {

        return sex;

    }

    public void setSex(String sex) {

        this.sex = sex;

    }

    public String getArea() {

        return area;

    }

    public void setArea(String area) {

        this.area = area;

    }

    @Override

    public String toString() {

        return "Person{" +

                "name='" + name + '/'' +

                ", salary=" + salary +

                ", age=" + age +

                ", sex='" + sex + '/'' +

                ", area='" + area + '/'' +

                '}';

    }

}

public class StreamTest {

    public static void main(String[] args) {

        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);

        List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());

        Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());

        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));

        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));

        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));

        personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));

        Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)

                .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));

        System.out.println("toList:" + listNew);

        System.out.println("toSet:" + set);

        System.out.println("toMap:" + map);

    }

}

输出结果：


toList:[6, 4, 6, 6, 20]

toSet:[4, 20, 6]

toMap:{Tom=Person{name='Tom', salary=8900, age=23, sex='male', area='New York'}, Anni=Person{name='Anni', salary=8200, age=24, sex='female', area='New York'}}

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统计(count/averaging)

Collectors 提供了一系列用于数据统计的静态方法：

计数： count
平均值： averagingInt 、 averagingLong 、 averagingDouble
最值： maxBy 、 minBy
求和： summingInt 、 summingLong 、 summingDouble
统计以上所有： summarizingInt 、 summarizingLong 、 summarizingDouble

案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。


public class StreamTest {

    public static void main(String[] args) {

        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));

        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));

        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));

        // 求总数

        long count = personList.size();

        // 求平均工资

        Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));

        // 求最高工资

        Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).max(Integer::compare);

        // 求工资之和

        int sum = personList.stream().mapToInt(Person::getSalary).sum();

        // 一次性统计所有信息

        DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));

        System.out.println("员工总数：" + count);

        System.out.println("员工平均工资：" + average);

        System.out.println("员工最高工资：" + max.get());

        System.out.println("员工工资总和：" + sum);

        System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);

    }

}

输出结果：


员工总数：3

员工平均工资：7900.0

员工最高工资：8900

员工工资总和：23700

员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000, min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

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分组(partitioningBy/groupingBy)

分区：将 stream 按条件分为两个 Map ，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组


public class StreamTest {

    public static void main(String[] args) {

        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "Washington"));

        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));

        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "New York"));

        personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));

        // 将员工按薪资是否高于8000分组

        Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));

        // 将员工按性别分组

        Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));

        // 将员工先按性别分组，再按地区分组

        Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));

        System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);

        System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);

        System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);

    }

}

输出结果：


员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[Person{name='Jack', salary=7000, age=25, sex='male', area='Washington'}, Person{name='Lily', salary=7800, age=21, sex='female', area='New York'}], true=[Person{name='Tom', salary=8900, age=23, sex='male', area='Washington'}, Person{name='Anni', salary=8200, age=24, sex='female', area='New York'}]}

员工按性别分组情况：{female=[Person{name='Lily', salary=7800, age=21, sex='female', area='New York'}, Person{name='Anni', salary=8200, age=24, sex='female', area='New York'}], male=[Person{name='Tom', salary=8900, age=23, sex='male', area='Washington'}, Person{name='Jack', salary=7000, age=25, sex='male', area='Washington'}]}

员工按性别、地区：{female={New York=[Person{name='Lily', salary=7800, age=21, sex='female', area='New York'}, Person{name='Anni', salary=8200, age=24, sex='female', area='New York'}]}, male={Washington=[Person{name='Tom', salary=8900, age=23, sex='male', area='Washington'}, Person{name='Jack', salary=7000, age=25, sex='male', area='Washington'}]}}

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接合(joining)

joining 可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。


public class StreamTest {

    public static void main(String[] args) {

        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));

        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));

        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));

        String names = personList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(","));

        System.out.println("所有员工的姓名：" + names);

        List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");

        String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));

        System.out.println("拼接后的字符串：" + string);

    }

}

输出结果：


所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily

拼接后的字符串：A-B-C

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排序(sorted)

sorted ，中间操作。有两种排序：

sorted() ：自然排序，流中元素需实现 Comparable 接口
sorted(Comparator com) ： Comparator 排序器自定义排序

案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序


public class StreamTest {

    public static void main(String[] args) {

        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

        personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));

        personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));

        personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));

        personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));

        personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));

        // 按工资升序排序（自然排序）

        List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)

                .collect(Collectors.toList());

        // 按工资倒序排序

        List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())

                .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

        // 先按工资再按年龄升序排序

        List<String> newList3 = personList.stream()

                .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)

                .collect(Collectors.toList());

        // 先按工资再按年龄自定义排序（降序）

        List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {

            if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {

                return p2.getAge() - p1.getAge();

            } else {

                return p2.getSalary() - p1.getSalary();

            }

        }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("按工资升序排序：" + newList);

        System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);

        System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);

        System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);

    }

}

输出结果：


按工资升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]

按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]

先按工资再按年龄升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]

先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]

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提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。


public class StreamTest {

    public static void main(String[] args) {

        String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };

        String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };

        Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);

        Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);

        // concat:合并两个流 distinct：去重

        List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());

        // limit：限制从流中获得前n个数据

        List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());

        // skip：跳过前n个数据

        List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("流合并：" + newList);

        System.out.println("limit：" + collect);

        System.out.println("skip：" + collect2);

    }

}

输出结果：


流合并：[a, b, c, d, e, f, g]

limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

skip：[3, 5, 7, 9, 11]

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分页操作

stream api 的强大之处还不仅仅是对集合进行各种组合操作，还支持分页操作。

例如，将如下的数组从小到大进行排序，排序完成之后，从第1行开始，查询10条数据出来，操作如下：


//需要查询的数据

List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5, 10, 6, 20, 30, 40, 50, 60, 100);

List<Integer> dataList = numbers.stream().sorted(Integer::compareTo).skip(0).limit(10).collect(Collectors.toList());

System.out.println(dataList.toString());

输出结果：


[2, 2, 3, 3, 3, 5, 6, 7, 10, 20]

Process finished with exit code 0

并行操作

所谓并行，指的是多个任务在同一时间点发生，并由不同的cpu进行处理，不互相抢占资源；而并发，指的是多个任务在同一时间点内同时发生了，但由同一个cpu进行处理，互相抢占资源。

stream api 的并行操作和串行操作，只有一个方法区别，其他都一样，例如下面我们使用parallelStream来输出空字符串的数量：


List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");

// 采用并行计算方法，获取空字符串的数量

long count = strings.parallelStream().filter(String::isEmpty).count();

System.out.println(count);

在实际使用的时候， 并行操作 不一定比 串行操作 快！对于简单操作，数量非常大，同时服务器是多核的话，建议使用Stream并行！反之，采用串行操作更可靠！

集合转Map操作

在实际的开发过程中，还有一个使用最频繁的操作就是，将集合元素中某个主键字段作为key，元素作为value，来实现集合转map的需求，这种需求在数据组装方面使用的非常多。


public static void main(String[] args) {

    List<Person> personList = new ArrayList<>();

    personList.add(new Person("Tom",7000,25,"male","安徽"));

    personList.add(new Person("Jack",8000,30,"female","北京"));

    personList.add(new Person("Lucy",9000,40,"male","上海"));

    personList.add(new Person("Airs",10000,40,"female","深圳"));

    Map<Integer, Person> collect = personList.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getAge, v -> v, (k1, k2) -> k1));

    System.out.println(collect);

}

输出结果：


{40=Person{name='Lucy', salary=9000, age=40, sex='male', area='上海'}, 25=Person{name='Tom', salary=7000, age=25, sex='male', area='安徽'}, 30=Person{name='Jack', salary=8000, age=30, sex='female', area='北京'}}

Process finished with exit code 0

打开 Collectors.toMap 方法源码，一起来看看。


public static <T, K, U>

    Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,

                                    Function<? super T, ? extends U> valueMapper,

                                    BinaryOperator<U> mergeFunction) {

    return toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction, HashMap::new);

}

从参数表可以看出：

第一个参数：表示 key
第二个参数：表示 value
第三个参数：表示某种规则

上文中的 Collectors.toMap(Person::getAge, v -> v, (k1,k2) -> k1) ，表达的意思就是将 age 的内容作为 key ， v -> v 是表示将元素 person 作为 value ，其中 (k1,k2) -> k1 表示如果存在相同的 key ，将第一个匹配的元素作为内容，第二个舍弃！

结尾

总结

我们总是喜欢瞻仰大厂的大神们，但实际上大神也不过凡人，与菜鸟程序员相比，也就多花了几分心思，如果你再不努力，差距也只会越来越大。

面试题多多少少对于你接下来所要做的事肯定有点帮助，但我更希望你能透过面试题去总结自己的不足，以提高自己核心技术竞争力。每一次面试经历都是对你技术的扫盲，面试后的复盘总结效果是极好的！如果你需要这份完整版的面试真题笔记，只需你多多支持我这篇文章。

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深度掌握 Java Stream 流操作，让你的代码高出一个逼格，源码解析

原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/125953.html

深度掌握 Java Stream 流操作，让你的代码高出一个逼格，源码解析

归约(reduce)

归集(toList/toSet/toMap)

统计(count/averaging)

分组(partitioningBy/groupingBy)

接合(joining)

排序(sorted)

提取/组合

分页操作

并行操作

集合转Map操作

总结

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