Java简明笔记（九）Stream API

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2018-02-26

Stream

Java 中的 Stream 提供了数据源，让你可以在比集合类更高的概念层上指定操作。使用 Stream，只需要指定做什么，而不是怎么做。你只需要将操作的调度执行留给实现。

简单地说，流就是一组数据，经过某种操作，产生我们所需的新流，或者输出成非流数据。

流的来源，可以是集合，数组，I/O channel，生成器（generator）等。流的聚合操作类似 SQL 语句，比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。

例如，从文件从获取流：

try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("/path/to/file.txt"))) {
    ...
}

从迭代到 Stream 操作

假设现在有一本电子书alice.txt在我们的硬盘里，我们想统计这本书中所有的长单词（超过12个字母），我们可以用迭代的方法。

第一步，先将 alice.txt 所有内容读到字符串里
第二步，创建一个List列表，以非字母为分隔符存放每一个单词字符串
第三步，foreach循环开始迭代

// 读文件，放到 String 里
String contents = new String(readAllBytes((Paths.get("alice"))), StandardCharsets.UTF_8);
// 以非字母为分隔符
List<String> words = Arrays.asList(contents.split("\\PL+"));

int count = 0;
// 在 List 里面迭代，如果找到长度＞12的，计数器+1
for (String w : words) {
    if (w.length() > 12) count++;
    }

在 java 8 中，可以用 stream 来实现相同的功能：

// 读文件，放到 String 里
String contents = new String(readAllBytes((Paths.get("alice.txt"))), StandardCharsets.UTF_8);
// 以非字母为分隔符
List<String> words = Arrays.asList(contents.split("\\PL+"));

// 把 List 转换成 流，用 flilter 方法对流的每一个元素进行判断，筛选出＞12的，并计数
long count1 = words.stream().filter(w -> w.length() > 12).count();

words.stream()创建的是串行流，words.parallelStream()创建的是并行流。

只需要一行，就把过滤字母长度大于12的单词和统计实现出来了。

Stream就是这样遵循 做什么，而不是怎么去做 的原则。

聚合操作（Aggregation）

简单介绍filter, map, reduce, find, match, sorted

filter: 过滤符合的条件,如在集合里面过滤长度大于5的元素.filter(w -> w.length() > 5)
map：用于映射每个元素到对应的结果，如将每个元素乘方.map( i -> i*i)
reduce：把结果继续和序列的下一个元素做累积计算（第一个参数是起始值）
find：查找
anyMatch：匹配，判断的条件里，任意一个元素成功，返回true
allMatch：判断条件里的元素，所有的都是，返回true
noneMatch：跟 allMatch 相反
sorted：排序
limit：取集合的前 n 个元素

关于聚合操作，可参考： runoob.com

一个例子: 将alice.txt的内容读入 String，以非字母为分隔符存入 List，通过流取前20个值，过滤出这20个值长度大于5的，并排序，最后存到新的 List 里

public static void streamTest() {
    try {
        String contents = new String(readAllBytes((Paths.get("alice.txt"))), StandardCharsets.UTF_8);
        List<String> words = Arrays.asList(contents.split("\\PL+"));
        List<String> newwords = words.stream().limit(20).filter(w -> w.length() > 5).sorted().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(newwords);
    } catch (IOException e) {
        System.out.println("IO problem");
    };
}

另一个例子：为每个订单加上12%的税

// 不使用lambda表达式
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
for (Integer cost : costBeforeTax) {
    double price = cost + .12*cost;
    System.out.println(price);
}

// 使用lambda表达式
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).forEach(System.out::println);

可见 Lambda 表达式非常地优雅。

规约方法（reduction）

有时候我们使用聚合操作，操作完成后还是一个流。但有时会转换成非流值，我们把转换完毕后是非流值的方法称为规约方法。

比如上面例子的.count()，就把流转换成了数字，.collect(Collectors.toList()转换成 List 集合， .max()和.min()获取成流中最大或最小的值。findFirst()返回非空集合的第一个值，findAny()返回任何符合的值。anyMatch()、noneMatch()和allMatch()返回匹配。

例子：流中是否有以Q开头的元素？有返回True，没有返回False

boolean aWordStartWithQ = words.parallel().anyMatch( s -> s.startWith("Q"));

Collectors

Collectors实现了很多规约操作，例如

.collect(Collectors.toList()把流转换成 List
.collect(Collectors.joining(",")把流转换成以逗号分割的 String

parallel stream

parallelStream是并行执行的流，是以多线程的方式运行的。其原理是ForkJoinPool（实现了Executor和ExecutorService接口），主要用分治法(Divide-and-Conquer Algorithm)来解决需要使用相对少的线程处理大量的任务的问题（比如使用4个线程来完成超过200万个任务，任务之间有父子关系），这一点是 ThreadPoolExecutor 做不到的。

提示：当需要处理递归分治算法时，考虑使用ForkJoinPool。

stream or parallelStream

使用串行流还是并行流，主要考虑：

《写给大忙人看的Java核心技术》
Java Functional Programming
深入浅出parallelStream