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JDK1.8新特性_jdk1.8新特性 菜鸟教程

作者：笔尖舞者 | 2024-02-01 09:16:40

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jdk1.8新特性 菜鸟教程

Java中JDK1.8的一些新语法特性使用，主要是Lambda、Stream和LocalDate日期的使用(Lambda----yyds)

一、Lambda

1.1 Lambda介绍

  • Lambda 表达式(lambda expression)是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。

1.2 Lambda表达式的结构

  • 一个 Lambda 表达式可以有零个或多个参数

  • 参数的类型既可以明确声明，也可以根据上下文来推断。例如：(int a)与(a)效果相同

  • 所有参数需包含在圆括号内，参数之间用逗号相隔。例如：(a, b) 或 (int a, int b) 或 (String a, int b, float c)

  • 空圆括号代表参数集为空。例如：() -> 42

  • 当只有一个参数，且其类型可推导时，圆括号（）可省略。例如：a -> return a*a

  • Lambda 表达式的主体可包含零条或多条语句

  • 如果 Lambda 表达式的主体只有一条语句，花括号{}可省略。匿名函数的返回类型与该主体表达式一致

  • 如果 Lambda 表达式的主体包含一条以上语句，则表达式必须包含在花括号{}中（形成代码块）。匿名函数的返回类型与代码块的返回类型一致，若没有返回则为空

1.3 Lambda 表达式的使用

  • 比如我们对Map 的遍历 传统方式遍历如下
  1.  Map<String, String> map = new HashMap<>();
  2.   map.put("a", "a");
  3.   map.put("b", "b");
  4.   map.put("c", "c");
  5.   map.put("d", "d");
  6.  
  7.   System.out.println("map普通方式遍历:");
  8.   for (String key : map.keySet()) {
  9.    System.out.println("k=" + key + "，v=" + map.get(key));
  10.   }
  • 使用Lambda进行遍历
  1.  System.out.println("map拉姆达表达式遍历:");
  2.   map.forEach((k, v) -> {
  3.    System.out.println("k=" + k + "，v=" + v);
  4.  });
  • List也同理，不过List还可以通过双冒号运算符遍历
  1.   List<String> list = new ArrayList<String>();
  2.   list.add("a");
  3.   list.add("bb");
  4.   list.add("ccc");
  5.   list.add("dddd");
  6.   System.out.println("list拉姆达表达式遍历:");
  7.   list.forEach(v -> {
  8.    System.out.println(v);
  9.   });
  10.   System.out.println("list双冒号运算符遍历:");
  11.   list.forEach(System.out::println);

  • Lambda除了在for循环遍历中使用外，它还可以代替匿名的内部类:

    • 比如下面这个例子的线程创建:
  1.  //使用普通的方式创建
  2.  Runnable r1 = new Runnable() {
  3.   @Override
  4.   public void run() {
  5.    System.out.println("普通方式创建!");
  6.   }
  7.  };
  8.  
  9.  //使用拉姆达方式创建
  10.  Runnable r2 = ()-> System.out.println("拉姆达方式创建!");
  11. /**
  12. 注: 这个例子中使用Lambda表达式的时候，编译器会自动推断：根据线程类的构造函数签名 Runnable r { }，将该 Lambda 表达式赋Runnable 接口。
  13. */

  • Lambda 表达式与匿名类的区别

    • 使用匿名类与 Lambda 表达式的一大区别在于关键词的使用。对于匿名类，关键词 this 解读为匿名类，而对于 Lambda 表达式，关键词 this 解读为写就 Lambda 的外部类

  • Lambda虽然简化了代码的编写，但同时也减少了可读性.

二、Stream

2.1 Stream介绍

  • Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。

2.2 Stream特性

  • 不是数据结构：它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。

  • 不支持索引访问：但是很容易生成数组或者 List 。

  • 惰性化：很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。Intermediate 操作永远是惰性化的。

  • 并行能力。当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。

  • 可以是无限的：集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。

  • **注意事项：**所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数

2.3 Stream 流操作类型

  • Intermediate：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate(中间) 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。

  • Terminal：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。

2.4 Stream使用

  • 这里我们依旧使用一个简单示例来看看吧。在开发中，我们有时需要对一些数据进行过滤，如果是传统的方式，我们需要对这批数据进行遍历过滤，会显得比较繁琐，如果使用steam流方式的话，那么可以很方便的进行处理。

  • 首先通过普通的方式进行过滤：

  1. List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "xuwujing");
  2.  System.out.println("过滤之前:" + list);
  3.  List<String> result = new ArrayList<>();
  4.  for (String str : list) {
  5.   if (!"李四".equals(str)) {
  6.    result.add(str);
  7.   }
  8.  }
  9.  System.out.println("过滤之后:" + result);
  • 使用Stream方式进行过滤：
  1. List<String> result2 = list.stream()
  2.             .filter(str->!"李四".equals(str))
  3.             .collect(Collectors.toList());
  4. System.out.println("stream 过滤之后:" + result2);
  5. //是不是很简洁和方便呢。其实Stream流还有更多的使用方法，filter只是其中的一角而已。那么在这里我们就来学习了解下这些用法吧。

1. 构造Stream流的方式

  1.  Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
  2.  
  3.  String[] strArray = new String[] { "a", "b", "c" };
  4.  stream = Stream.of(strArray);
  5.  stream = Arrays.stream(strArray);
  6.  
  7.  List<String> list = Arrays.asList(strArray);
  8.  stream = list.stream();

2. Stream流的之间的转换

  • 注意:一个Stream流只可以使用一次，这段代码为了简洁而重复使用了数次，因此会抛出 stream has already been operated upon or closed 异常。
  1. try {
  2.   Stream<String> stream2 = Stream.of("a", "b", "c");
  3.   // 转换成 Array
  4.   String[] strArray1 = stream2.toArray(String[]::new);
  5.  
  6.   // 转换成 Collection
  7.   List<String> list1 = stream2.collect(Collectors.toList());
  8.   List<String> list2 = stream2.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));   
  9.   Set set1 = stream2.collect(Collectors.toSet());
  10.   Stack stack1 = stream2.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
  11.  
  12.   // 转换成 String
  13.   String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
  14.  } catch (Exception e) {
  15.   e.printStackTrace();
  16.  }

3. Stream流的map使用

  • map方法用于映射每个元素到对应的结果，一对一。

  • 示例一：转换大写

  1. List<String> list3 = Arrays.asList("zhangSan", "liSi", "wangWu");
  2. System.out.println("转换之前的数据:" + list3);
  3.  
  4. List<String> list4 = list3.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
  5. System.out.println("转换之后的数据:" + list4); 
  6. // 转换之后的数据:[ZHANGSAN, LISI,WANGWU]
  • 示例二：转换数据类型
  1. List<String> list31 = Arrays.asList("1", "2", "3");
  2. System.out.println("转换之前的数据:" + list31);
  3.  
  4. List<Integer> list41 = list31.stream().map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());
  5. System.out.println("转换之后的数据:" + list41); 
  6. // [1, 2, 3]
  • 示例三：获取平方
  1. List<Integer> list5 = Arrays.asList(new Integer[] { 1, 2, 3, 4, 5 });
  2.  
  3. List<Integer> list6 = list5.stream().map(n -> n * n).collect(Collectors.toList());
  4. System.out.println("平方的数据:" + list6);
  5. // [1, 4, 9, 16, 2

4. Stream流的filter使用

  • filter方法用于通过设置的条件过滤出元素。

  • 示例一：通过与 findAny 得到 if/else 的值

  1. List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "xuwujing");
  2.  
  3. String result3 = list.stream().filter(str -> "李四".equals(str)).findAny().orElse("找不到!");
  4. String result4 = list.stream().filter(str -> "李二".equals(str)).findAny().orElse("找不到!");
  5.  
  6. System.out.println("stream 过滤之后 2:" + result3);
  7. System.out.println("stream 过滤之后 3:" + result4);
  8. //stream 过滤之后 2:李四
  9. //stream 过滤之后 3:找不到! 
  • 示例二：通过与 mapToInt 计算和
  1. List<User> lists = new ArrayList<User>();
  2.  lists.add(new User(6, "张三"));
  3.  lists.add(new User(2, "李四"));
  4.  lists.add(new User(3, "王五"));
  5.  lists.add(new User(1, "张三"));
  6.  // 计算这个list中出现 "张三" id的值
  7.  int sum = lists.stream().filter(u -> "张三".equals(u.getName())).mapToInt(u -> u.getId()).sum();
  8.  System.out.println("计算结果:" + sum); 
  9.  // 7

5. Stream流的flatMap使用

  • flatMap 方法用于映射每个元素到对应的结果，一对多。

  • 示例:从句子中得到单词

  1. String worlds = "The way of the future";
  2. List<String> list7 = new ArrayList<>();
  3. list7.add(worlds);
  4. List<String> list8 = list7.stream().flatMap(str -> Stream.of(str.split(" ")))
  5.            .filter(world -> world.length() > 0).collect(Collectors.toList());
  6.  System.out.println("单词:");
  7.  
  8. list8.forEach(System.out::println);
  9.  // 单词:
  10.  // The 
  11.  // way 
  12.  // of 
  13.  // the 
  14.  // future

6. Stream流的limit使用

  • limit 方法用于获取指定数量的流。

  • 示例一：获取前n条数的数据

  1. Random rd = new Random();
  2.  System.out.println("取到的前三条数据:");
  3.  rd.ints().limit(3).forEach(System.out::println);
  4.  // 取到的前三条数据:
  5.  // 1167267754
  6.  // -1164558977
  7.  // 1977868798
  • 示例二：结合skip使用得到需要的数据
  1. List<User> list9 = new ArrayList<User>();
  2.  for (int i = 1; i < 4; i++) {
  3.     User user = new User(i, "pancm" + i);
  4.     list9.add(user);
  5.  }
  6.  System.out.println("截取之前的数据:");
  7.  // 取前3条数据，但是扔掉了前面的2条，可以理解为拿到的数据为 2<=i<3 (i 是数值下标)
  8.  List<String> list10 = list9.stream().map(User::getName).limit(3).skip(2).collect(Collectors.toList());
  9.  System.out.println("截取之后的数据:" + list10);
  10.  //  截取之前的数据:
  11.  //  姓名:pancm1
  12.  //  姓名:pancm2
  13.  //  姓名:pancm3
  14.  //  截取之后的数据:[pancm3]

7. Stream流的sort使用

  • sorted方法用于对流进行升序排序。

  • 示例一：随机取值排序

  1.  Random rd2 = new Random();
  2.  System.out.println("取到的前三条数据然后进行排序:");
  3.  rd2.ints().limit(3).sorted().forEach(System.out::println);
  4.  // 取到的前三条数据然后进行排序:
  5.  // -2043456377
  6.  // -1778595703
  7.  // 1013369565
  • 示例二：优化排序
  1. //tips:先获取在排序效率会更高!
  2.  //普通的排序取值
  3.  List<User> list11 = list9.stream().sorted((u1, u2) -> u1.getName().compareTo(u2.getName())).limit(3)
  4.    .collect(Collectors.toList());
  5.  System.out.println("排序之后的数据:" + list11);
  6.  //优化排序取值
  7.  List<User> list12 = list9.stream().limit(3).sorted((u1, u2) -> u1.getName().compareTo(u2.getName()))
  8.    .collect(Collectors.toList());
  9.  System.out.println("优化排序之后的数据:" + list12);
  10. //排序之后的数据:
  11. [{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]
  12.  //优化排序之后的数据:
  13. [{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]

8. Stream流的peek使用

  • peek对每个元素执行操作并返回一个新的Stream

    • 示例:双重操作
  1. System.out.println("peek使用:");
  2. Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(e -> System.out.println("转换之前: " + e)).map(String::toUpperCase)
  3.     .peek(e -> System.out.println("转换之后: " + e)).collect(Collectors.toList());
  4.  
  5.  // 转换之前: three
  6.  // 转换之后: THREE
  7.  // 转换之前: four
  8.  // 转换之后: FOUR

9. Stream流的parallel使用

  • parallelStream 是流并行处理程序的代替方法.

    • 示例:获取空字符串的数量
  1. List<String> strings = Arrays.asList("a", "", "c", "", "e","", " ");
  2.  // 获取空字符串的数量
  3.  long count =  strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
  4.  System.out.println("空字符串的个数:"+count);

10. Stream流的max/min/distinct使用

  • 示例一：得到最大最小值
  1.  List<String> list13 = Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");
  2.  int maxLines = list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
  3.  int minLines = list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();
  4.  System.out.println("最长字符的长度:" + maxLines+",最短字符的长度:"+minLines);
  5.  //最长字符的长度:8,最短字符的长度:4
  • 示例二：得到去重之后的数据
  1. String lines = "good good study day day up";
  2. List<String> list14 = new ArrayList<String>();
  3. list14.add(lines);
  4. List<String> words = list14.stream().flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))).filter(word-> word.length() > 0)
  5.    .map(String::toLowerCase).distinct().sorted().collect(Collectors.toList());
  6.  System.out.println("去重复之后:" + words);
  7.  //去重复之后:[day, good, study, up]

11. Stream流的Match使用

  • allMatch: Stream 中全部元素符合则返回 true ;

  • anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合则返回 true;

  • noneMatch：Stream 中没有一个元素符合则返回 true。

  • 示例:数据是否符合

  1.  boolean all = lists.stream().allMatch(u -> u.getId() > 3);
  2.  System.out.println("是否都大于3:" + all);
  3.  boolean any = lists.stream().anyMatch(u -> u.getId() > 3);
  4.  System.out.println("是否有一个大于3:" + any);
  5.  boolean none = lists.stream().noneMatch(u -> u.getId() > 3);
  6.  System.out.println("是否没有一个大于3的:" + none);  
  7.  // 是否都大于3:false
  8.  // 是否有一个大于3:true
  9.  // 是否没有一个大于3的:false

12. Stream流的reduce使用

  • reduce 主要作用是把 Stream 元素组合起来进行操作。

  • 示例一：字符串连接

  1. String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat);
  2. System.out.println("字符串拼接:" + concat);
  • 示例二：得到最小值
  1. double minValue = Stream.of(-4.0, 1.0, 3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min);
  2. System.out.println("最小值:" + minValue);
  3. //最小值:-4.0
  • 示例三：求和
  1. // 求和, 无起始值
  2. int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
  3. System.out.println("有无起始值求和:" + sumValue);
  4. // 求和, 有起始值
  5. sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(1, Integer::sum);
  6. System.out.println("有起始值求和:" + sumValue);
  7. // 有无起始值求和:10
  8. // 有起始值求和:11
  • 示例四：过滤拼接
  1. concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).reduce("", String::concat);
  2. System.out.println("过滤和字符串连接:" + concat);
  3. //过滤和字符串连接:ace

13. Stream流的iterate使用

  • iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。

  • 示例:生成一个等差队列

  1. System.out.println("从2开始生成一个等差队列:");
  2. Stream.iterate(2, n -> n + 2).limit(5).forEach(x -> System.out.print(x + " "));
  3. // 从2开始生成一个等差队列:
  4. // 2 4 6 8 10

14. Stream流的Supplier使用

  • 通过实现Supplier类的方法可以自定义流计算规则。

  • 示例：随机获取两条用户信息

  1.  System.out.println("自定义一个流进行计算输出:");
  2.  Stream.generate(new UserSupplier()).limit(2).forEach(u -> System.out.println(u.getId() + ", " + u.getName()));
  3.  
  4.  //第一次:
  5.  //自定义一个流进行计算输出:
  6.  //10, pancm7
  7.  //11, pancm6 
  8.  //第二次:
  9.  //自定义一个流进行计算输出:
  10.  //10, pancm4
  11.  //11, pancm2 
  12.  //第三次:
  13.  //自定义一个流进行计算输出:
  14.  //10, pancm4
  15.  //11, pancm8
  16.  
  17. class UserSupplier implements Supplier<User> {
  18.  private int index = 10;
  19.  private Random random = new Random();
  20.  
  21.  @Override
  22.  public User get() {
  23.   return new User(index++, "pancm" + random.nextInt(10));
  24.  }
  25. }

15. Stream流的groupingBy/partitioningBy使用

  • groupingBy：分组排序；

  • partitioningBy：分区排序。

  • 示例一：分组排序

  1.  System.out.println("通过id进行分组排序:");
  2.  Map<Integer, List<User>> personGroups = Stream.generate(new UserSupplier2()).limit(5)
  3.    .collect(Collectors.groupingBy(User::getId));
  4.  Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
  5.  while (it.hasNext()) {
  6.   Map.Entry<Integer, List<User>> persons = (Map.Entry) it.next();
  7.   System.out.println("id " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue());
  8.  }
  9.  
  10.  // 通过id进行分组排序:
  11.  // id 10 = [{"id":10,"name":"pancm1"}] 
  12.  // id 11 = [{"id":11,"name":"pancm3"}, {"id":11,"name":"pancm6"}, {"id":11,"name":"pancm4"}, {"id":11,"name":"pancm7"}]
  13.  
  14.  class UserSupplier2 implements Supplier<User> {
  15.   private int index = 10;
  16.   private Random random = new Random();
  17.  
  18.   @Override
  19.   public User get() {
  20.    return new User(index % 2 == 0 ? index++ : index, "pancm" + random.nextInt(10));
  21.   }
  22.  }
  • 示例二：分区排序
  1. System.out.println("通过年龄进行分区排序:");
  2.  Map<Boolean, List<User>> children = Stream.generate(new UserSupplier3()).limit(5)
  3.    .collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getId() < 18));
  4.  
  5.  System.out.println("小孩: " + children.get(true));
  6.  System.out.println("成年人: " + children.get(false));
  7.  
  8.  // 通过年龄进行分区排序:
  9.  // 小孩: [{"id":16,"name":"pancm7"}, {"id":17,"name":"pancm2"}]
  10.  // 成年人: [{"id":18,"name":"pancm4"}, {"id":19,"name":"pancm9"}, {"id":20,"name":"pancm6"}]
  11.  
  12.   class UserSupplier3 implements Supplier<User> {
  13.   private int index = 16;
  14.   private Random random = new Random();
  15.  
  16.   @Override
  17.   public User get() {
  18.    return new User(index++, "pancm" + random.nextInt(10));
  19.   }
  20.  }

16. Stream流的summaryStatistics使用

  • intSummaryStatistics 用于收集统计信息(如count、min、max、sum和average)的状态对象。

  • 示例:得到最大、最小、之和以及平均数 更多的用法则需要去查看JDK1.8的API文档

  1. List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 5, 7, 3, 9);
  2. IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
  3.   
  4. System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
  5. System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
  6. System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
  7. System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
  8.  
  9. // 列表中最大的数 : 9
  10. // 列表中最小的数 : 1
  11. // 所有数之和 : 25
  12. // 平均数 : 5.0

先贴上几个案例，水平高超的同学可以挑战一下：

  1. 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。

  2. 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。

  3. 将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。

  4. 将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。

用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。

Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的 Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。

三、 案例

那么什么是 Stream？

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助 Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。

Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

  1. 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。

  2. 终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

  1. stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。

  2. stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。

  3. stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

Stream可以通过集合数组创建。

  1. 通过java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流
  1. List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
  2. // 创建一个顺序流
  3. Stream<String> stream = list.stream();
  4. // 创建一个并行流
  5. Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
  1. 使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流
  1. int[] array={1,3,5,6,8};
  2. IntStream stream = Arrays.stream(array);
  1. 使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()
  1. Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
  2.  
  3. Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);
  4. stream2.forEach(System.out::println);
  5.  
  6. Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
  7. stream3.forEach(System.out::println);

输出结果：

  1. 0 3 6 9 
  2. 0.6796156909271994 0.1914314208854283 0.8116932592396652

**stream和 parallelStream的简单区分： **stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而 parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流，还可以通过 parallel()把顺序流转换成并行流：

  1. Optional<Integer> findFirst = list.stream()
  2.                             .parallel()
  3.                             .filter(x->x>6)
  4.                             .findFirst();

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。

“ Optional类是一个可以为 null的容器对象。如果值存在则 isPresent()方法会返回 true，调用 get()方法会返回该对象。更详细说明请见：菜鸟教程Java 8 Optional类 ”

案例使用的员工类

这是后面案例中使用的员工类：

  1. List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  2. personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
  3. personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
  4. personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
  5. personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
  6. personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
  7. personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
  8.  
  9. class Person {
  10.   private String name; // 姓名
  11.   private int salary; // 薪资
  12.   private int age; // 年龄
  13.   private String sex; //性别
  14.   private String area; // 地区
  15.  
  16.   // 构造方法
  17.   public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {
  18.     this.name = name;
  19.     this.salary = salary;
  20.     this.age = age;
  21.     this.sex = sex;
  22.     this.area = area;
  23.   }
  24.   // 省略了get和set，请自行添加
  25.  
  26. }

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是 Stream中的元素是以 Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.         List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
  4.  
  5.         // 遍历输出符合条件的元素
  6.         list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
  7.         // 匹配第一个
  8.         Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
  9.         // 匹配任意（适用于并行流）
  10.         Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
  11.         // 是否包含符合特定条件的元素
  12.         boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
  13.         System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());
  14.         System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());
  15.         System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);
  16.     }
  17. }

3.2 筛选（filter）

筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。

案例一：筛选出 Integer集合中大于7的元素，并打印出来

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
  4.     Stream<Integer> stream = list.stream();
  5.     stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
  6.   }
  7. }

预期结果：

  1. 8 
  2. 9

案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。形成新集合依赖 collect（收集），后文有详细介绍。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.     personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.     personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.     personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.     personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  8.     personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  9.     personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
  10.  
  11.     List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)
  12.         .collect(Collectors.toList());
  13.     System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList);
  14.   }
  15. }

运行结果：

高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]

3.3 聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例一：获取 String集合中最长的元素。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");
  4.  
  5.     Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
  6.     System.out.println("最长的字符串：" + max.get());
  7.   }
  8. }

输出结果：

最长的字符串：weoujgsd

案例二：获取 Integer集合中的最大值。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);
  4.  
  5.     // 自然排序
  6.     Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
  7.     // 自定义排序
  8.     Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
  9.       @Override
  10.       public int compare(Integer o1, Integer o2) {
  11.         return o1.compareTo(o2);
  12.       }
  13.     });
  14.     System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
  15.     System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());
  16.   }
  17. }

输出结果：

  1. 自然排序的最大值：11 
  2. 自定义排序的最大值：11

案例三：获取员工工资最高的人。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.     personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.     personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.     personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.     personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  8.     personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  9.     personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
  10.  
  11.     Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
  12.     System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());
  13.   }
  14. }

输出结果：

员工工资最大值：9500

案例四：计算 Integer集合中大于6的元素的个数。

  1. import java.util.Arrays;
  2. import java.util.List;
  3.  
  4. public class StreamTest {
  5.   public static void main(String[] args) {
  6.     List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);
  7.  
  8.     long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
  9.     System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);
  10.   }
  11. }

输出结果：

list中大于6的元素个数：4

3.4 映射(map/flatMap)

映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为 map和 flatMap：

  • map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。

  • flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
  4.     List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
  5.  
  6.     List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
  7.     List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
  8.  
  9.     System.out.println("每个元素大写：" + strList);
  10.     System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);
  11.   }
  12. }

输出结果：

  1. 每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR] 
  2. 每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14]

案例二：将员工的薪资全部增加1000。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.     personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.     personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.     personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.     personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  8.     personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  9.     personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
  10.  
  11.     // 不改变原来员工集合的方式
  12.     List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {
  13.       Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);
  14.       personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);
  15.       return personNew;
  16.     }).collect(Collectors.toList());
  17.     System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
  18.     System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
  19.  
  20.     // 改变原来员工集合的方式
  21.     List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {
  22.       person.setSalary(person.getSalary() + 10000);
  23.       return person;
  24.     }).collect(Collectors.toList());
  25.     System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
  26.     System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
  27.   }
  28. }

输出结果：

  1. 一次改动前：Tom–>8900 
  2. 一次改动后：Tom–>18900 
  3. 二次改动前：Tom–>18900 
  4. 二次改动后：Tom–>18900

案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
  4.     List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
  5.       // 将每个元素转换成一个stream
  6.       String[] split = s.split(",");
  7.       Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
  8.       return s2;
  9.     }).collect(Collectors.toList());
  10.  
  11.     System.out.println("处理前的集合：" + list);
  12.     System.out.println("处理后的集合：" + listNew);
  13.   }
  14. }

输出结果：

  1. 处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5] 
  2. 处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5]

3.5 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。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
  4.     // 求和方式1
  5.     Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
  6.     // 求和方式2
  7.     Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
  8.     // 求和方式3
  9.     Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
  10.     
  11.     // 求乘积
  12.     Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
  13.  
  14.     // 求最大值方式1
  15.     Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
  16.     // 求最大值写法2
  17.     Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);
  18.  
  19.     System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
  20.     System.out.println("list求积：" + product.get());
  21.     System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);
  22.   }
  23. }

输出结果：

  1. list求和：29,29,29 
  2. list求积：2112 
  3. list求和：11,11

案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.     personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.     personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.     personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.     personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  8.     personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  9.     personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
  10.  
  11.     // 求工资之和方式1：
  12.     Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
  13.     // 求工资之和方式2：
  14.     Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),
  15.         (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
  16.     // 求工资之和方式3：
  17.     Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
  18.  
  19.     // 求最高工资方式1：
  20.     Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
  21.         Integer::max);
  22.     // 求最高工资方式2：
  23.     Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
  24.         (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);
  25.  
  26.     System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
  27.     System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);
  28.   }
  29. }

输出结果：

  1. 工资之和：49300,49300,49300 
  2. 最高工资：9500,9500

3.6 收集(collect)

collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

“ collect主要依赖 java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。 ”

3.6.1 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：

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
  4.     List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
  5.     Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
  6.  
  7.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  8.     personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  9.     personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  10.     personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  11.     personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  12.     
  13.     Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)
  14.         .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
  15.     System.out.println("toList:" + listNew);
  16.     System.out.println("toSet:" + set);
  17.     System.out.println("toMap:" + map);
  18.   }
  19. }

运行结果：

  1. toList：[6, 4, 6, 6, 20] 
  2. toSet：[4, 20, 6] 
  3. toMap：{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335}

3.6.2 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。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.     personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.     personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.     personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.  
  8.     // 求总数
  9.     Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
  10.     // 求平均工资
  11.     Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
  12.     // 求最高工资
  13.     Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
  14.     // 求工资之和
  15.     Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
  16.     // 一次性统计所有信息
  17.     DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
  18.  
  19.     System.out.println("员工总数：" + count);
  20.     System.out.println("员工平均工资：" + average);
  21.     System.out.println("员工工资总和：" + sum);
  22.     System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);
  23.   }
  24. }

运行结果：

  1. 员工总数：3 
  2. 员工平均工资：7900.0 
  3. 员工工资总和：23700 
  4. 员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

3.6.3 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

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.     personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
  5.     personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
  6.     personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
  7.     personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
  8.     personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
  9.     personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
  10.  
  11.     // 将员工按薪资是否高于8000分组
  12.         Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
  13.         // 将员工按性别分组
  14.         Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
  15.         // 将员工先按性别分组，再按地区分组
  16.         Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
  17.         System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);
  18.         System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);
  19.         System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);
  20.   }
  21. }

输出结果：

  1. 员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]}
  2.  
  3. 员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]}
  4.  
  5. 员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}

3.6.4 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。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.     personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.     personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.     personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.  
  8.     String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
  9.     System.out.println("所有员工的姓名：" + names);
  10.     List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
  11.     String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
  12.     System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
  13.   }
  14. }

运行结果：

  1. 所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily 
  2. 拼接后的字符串：A-B-C

3.6.5 归约(reducing)

Collectors类提供的 reducing方法，相比于 stream本身的 reduce方法，增加了对自定义归约的支持。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.     personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.     personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.     personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.  
  8.     // 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）
  9.     Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
  10.     System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);
  11.  
  12.     // stream的reduce
  13.     Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
  14.     System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get());
  15.   }
  16. }

运行结果：

员工扣税薪资总和：8700 员工薪资总和：23700

3.7 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

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.  
  5.     personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
  6.     personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
  7.     personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
  8.     personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
  9.     personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));
  10.  
  11.     // 按工资升序排序（自然排序）
  12.     List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
  13.         .collect(Collectors.toList());
  14.     // 按工资倒序排序
  15.     List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
  16.         .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
  17.     // 先按工资再按年龄升序排序
  18.     List<String> newList3 = personList.stream()
  19.         .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
  20.         .collect(Collectors.toList());
  21.     // 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
  22.     List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
  23.       if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
  24.         return p2.getAge() - p1.getAge();
  25.       } else {
  26.         return p2.getSalary() - p1.getSalary();
  27.       }
  28.     }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
  29.  
  30.     System.out.println("按工资升序排序：" + newList);
  31.     System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);
  32.     System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);
  33.     System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);
  34.   }
  35. }

运行结果：

  1. 按工资升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa] 
  2. 按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily] 
  3. 先按工资再按年龄升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
  4. 先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]

3.8 提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

  1. public class StreamTest {
  2.   public static void main(String[] args) {
  3.     String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
  4.     String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
  5.  
  6.     Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
  7.     Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
  8.     // concat:合并两个流 distinct：去重
  9.     List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
  10.     // limit：限制从流中获得前n个数据
  11.     List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
  12.     // skip：跳过前n个数据
  13.     List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
  14.  
  15.     System.out.println("流合并：" + newList);
  16.     System.out.println("limit：" + collect);
  17.     System.out.println("skip：" + collect2);
  18.   }
  19. }

运行结果：

  1. 流合并：[a, b, c, d, e, f, g] 
  2. limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] 
  3. skip：[3, 5, 7, 9, 11]

四、LocalDateTime

  • JDK1.8除了新增了lambda表达式、stream流之外，它还新增了全新的日期时间API。在JDK1.8之前，Java处理日期、日历和时间的方式一直为社区所诟病，将 java.util.Date设定为可变类型，以及SimpleDateFormat的非线程安全使其应用非常受限。因此推出了java.time包，该包下的所有类都是不可变类型而且线程安全。

4.1 关键类

  • Instant：瞬时时间。

  • LocalDate：本地日期，不包含具体时间, 格式 yyyy-MM-dd。

  • LocalTime：本地时间，不包含日期. 格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS 。

  • LocalDateTime：组合了日期和时间，但不包含时差和时区信息。

  • ZonedDateTime：最完整的日期时间，包含时区和相对UTC或格林威治的时差

4.2 使用

4.2.1 获取当前的日期时间

  • 通过静态工厂方法now()来获取当前时间
  1. //本地日期,不包括时分秒
  2. LocalDate nowDate = LocalDate.now();
  3. //本地日期,包括时分秒
  4. LocalDateTime nowDateTime = LocalDateTime.now();
  5. System.out.println("当前时间:"+nowDate);
  6. System.out.println("当前时间:"+nowDateTime);
  7. //  当前时间:2018-12-19
  8. //  当前时间:2018-12-19T15:24:35.822

4.2.2 获取当前的年月日时分秒

  • 获取时间之后，直接get获取年月日时分秒。
  1. //获取当前的时间，包括毫秒
  2. LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
  3. System.out.println("当前年:"+ldt.getYear());   //2018
  4. System.out.println("当前年份天数:"+ldt.getDayOfYear());//172 
  5. System.out.println("当前月:"+ldt.getMonthValue());
  6. System.out.println("当前时:"+ldt.getHour());
  7. System.out.println("当前分:"+ldt.getMinute());
  8. System.out.println("当前时间:"+ldt.toString());
  9. //   当前年:2018
  10. //   当前年份天数:353
  11. //   当前月:12
  12. //   当前时:15
  13. //   当前分:24
  14. //   当前时间:2018-12-19T15:24:35.833

4.2.3 格式化时间

  • 格式时间格式需要用到DateTimeFormatter类。
  1. LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
  2. System.out.println("格式化时间: "+ ldt.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")));
  3. //格式化时间:2018-12-19 15:37:47.119

4.2.4 时间增减

  • 在指定的时间进行增加/减少年月日时分秒。
  1. LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
  2. System.out.println("后5天时间:"+ldt.plusDays(5));
  3. System.out.println("前5天时间并格式化:"+ldt.minusDays(5).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"))); //2018-06-16
  4. System.out.println("前一个月的时间:"+ldt2.minusMonths(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM"))); //2018-06-16
  5. System.out.println("后一个月的时间:"+ldt2.plusMonths(1)); //2018-06-16
  6. System.out.println("指定2099年的当前时间:"+ldt.withYear(2099)); //2099-06-21T15:07:39.506
  7. //  后5天时间:2018-12-24T15:50:37.508
  8. //  前5天时间并格式化:2018-12-14
  9. //  前一个月的时间:201712
  10. //  后一个月的时间:2018-02-04T09:19:29.499
  11. //  指定2099年的当前时间:2099-12-19T15:50:37.508

4.2.5 创建指定时间

  • 通过指定年月日来创建。
  1. LocalDate ld3=LocalDate.of(2017, Month.NOVEMBER, 17);
  2. LocalDate ld4=LocalDate.of(2018, 02, 11);

4.2.6 时间相差比较

  • 比较相差的年月日时分秒。

  • 示例一: 具体相差的年月日

  1. LocalDate ld=LocalDate.parse("2017-11-17");
  2. LocalDate ld2=LocalDate.parse("2018-01-05");
  3. Period p=Period.between(ld, ld2);
  4. System.out.println("相差年: "+p.getYears()+" 相差月 :"+p.getMonths() +" 相差天:"+p.getDays());
  5. // 相差年: 0 相差月 :1 相差天:19
  6. //注:这里的月份是不满足一年，天数是不满足一个月的。这里实际相差的是1月19天，也就是49天
  • 示例二：相差总数的时间
  1. //ChronoUnit 日期周期单位的标准集合
  2. LocalDate startDate = LocalDate.of(2017, 11, 17);
  3. LocalDate endDate = LocalDate.of(2018, 01, 05);
  4. System.out.println("相差月份:"+ChronoUnit.MONTHS.between(startDate, endDate));
  5. System.out.println("两月之间的相差的天数   : " + ChronoUnit.DAYS.between(startDate, endDate));
  6.   // 相差月份:1
  7.   //两天之间的差在天数   : 49
  8. //注:ChronoUnit也可以计算相差时分秒
  • 示例三：精度时间相差
  1. //Duration 这个类以秒和纳秒为单位建模时间的数量或数量。
  2. Instant inst1 = Instant.now();
  3. System.out.println("当前时间戳 : " + inst1);
  4. Instant inst2 = inst1.plus(Duration.ofSeconds(10));
  5. System.out.println("增加之后的时间 : " + inst2);
  6. System.out.println("相差毫秒 : " + Duration.between(inst1, inst2).toMillis());
  7. System.out.println("相毫秒 : " + Duration.between(inst1, inst2).getSeconds());
  8. // 当前时间戳 : 2018-12-19T08:14:21.675Z
  9. // 增加之后的时间 : 2018-12-19T08:14:31.675Z
  10. // 相差毫秒 : 10000
  11. // 相毫秒 : 10
  • 示例四：时间大小比较
  1. LocalDateTime ldt4 = LocalDateTime.now();
  2. LocalDateTime ldt5 = ldt4.plusMinutes(10);
  3. System.out.println("当前时间是否大于:"+ldt4.isAfter(ldt5));
  4. System.out.println("当前时间是否小于"+ldt4.isBefore(ldt5));
  5. // false
  6. // true

4.2.7 时区时间计算

  • 得到其他时区的时间。

  • 示例一:通过Clock时钟类获取计算

  1. //Clock时钟类用于获取当时的时间戳，或当前时区下的日期时间信息。 
  2. Clock clock = Clock.systemUTC();
  3. System.out.println("当前时间戳 : " + clock.millis());
  4. Clock clock2 = Clock.system(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
  5. System.out.println("亚洲上海此时的时间戳:"+clock2.millis());
  6. Clock clock3 = Clock.system(ZoneId.of("America/New_York"));
  7. System.out.println("美国纽约此时的时间戳:"+clock3.millis());
  8. //  当前时间戳 : 1545209277657
  9. //  亚洲上海此时的时间戳:1545209277657
  10. //  美国纽约此时的时间戳:1545209277658
  • 示例二:通过ZonedDateTime类和ZoneId
  1. ZoneId zoneId= ZoneId.of("America/New_York");
  2. ZonedDateTime dateTime=ZonedDateTime.now(zoneId);
  3. System.out.println("美国纽约此时的时间 : " + dateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")));
  4. System.out.println("美国纽约此时的时间 和时区: " + dateTime);
  5. //  美国纽约此时的时间 : 2018-12-19 03:52:22.494
  6. // 美国纽约此时的时间 和时区: 2018-12-19T03:52:22.494-05:00[America/New_York]

4.2.8 Java 8日期时间API总结:

  • 提供了javax.time.ZoneId 获取时区。

  • 提供了LocalDate和LocalTime类。

  • Java 8 的所有日期和时间API都是不可变类并且线程安全，而现有的Date和Calendar API中的java.util.Date和SimpleDateFormat是非线程安全的。

  • 主包是 java.time,包含了表示日期、时间、时间间隔的一些类。里面有两个子包java.time.format用于格式化， java.time.temporal用于更底层的操作。

  • 时区代表了地球上某个区域内普遍使用的标准时间。每个时区都有一个代号，格式通常由区域/城市构成（Asia/Tokyo），在加上与格林威治或 UTC的时差。例如：东京的时差是+09:00。

  • OffsetDateTime类实际上组合了LocalDateTime类和ZoneOffset类。用来表示包含和格林威治或UTC时差的完整日期（年、月、日）和时间（时、分、秒、纳秒）信息。

  • DateTimeFormatter 类用来格式化和解析时间。与SimpleDateFormat不同，这个类不可变并且线程安全，需要时可以给静态常量赋值。DateTimeFormatter类提供了大量的内置格式化工具，同时也允许你自定义。在转换方面也提供了parse()将字符串解析成日期，如果解析出错会抛出DateTimeParseException。DateTimeFormatter类同时还有format()用来格式化日期，如果出错会抛出DateTimeException异常。

  • 再补充一点，日期格式“MMM d yyyy”和“MMM dd yyyy”有一些微妙的不同，第一个格式可以解析“Jan 2 2014”和“Jan 14 2014”，而第二个在解析“Jan 2 2014”就会抛异常，因为第二个格式里要求日必须是两位的。如果想修正，你必须在日期只有个位数时在前面补零，就是说“Jan 2 2014”应该写成 “Jan 02 2014”。

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