Java Stream簡介

Java Stream(流)是Java 8的新特性,它提供了一個統一的方式來處理集合對象。它可以讓我們以一種更加簡單、易於使用的方式來處理集合數據,同時能夠充分利用多核處理器的性能。在Java 8之前,我們通常使用迭代器或者foreach循環來處理集合。但是隨著集合數據變得越來越龐大,這種方式越來越難以滿足我們的需求。相比之下,Java Stream提供了一張更加優雅、簡單和靈活的處理數據的方式。

一、Stream的基本概念

Java Stream是一個序列的元素。它可以來自數組、集合、I / O channel、並行演算法等各種數據源。Stream API提供了豐富的函數式操作,比如filter、map、reduce、sorted等等,以便於處理和操作序列的元素。Stream的流式處理可以理解為不斷將集合數據「管道化」,並且會操作每一個元素,從而達到想要的結果。

Stream提供了兩種基本的操作:中間操作和最終操作。中間操作返回一個新的Stream,用於實現多個簡單、可讀的操作。最終操作是將 Stream 轉換為任何「非-stream」的值,實現真正的結果。Stream 是一種延遲計算的數據結構,只有在最終操作時才會執行。

二、Stream的使用

使用Java Stream進行操作,通常需要按照以下步驟進行:

1、獲取一個數據源,例如集合、數組。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

2、調用stream()方法,獲取一個Stream對象。

Stream<Integer> stream = list.stream();

3、對Stream進行操作(過濾、映射、統計等等)。

stream.filter(i -> i % 2 == 0).forEach(System.out::println);

4、執行最終操作,例如forEach、count、reduce等。

long count = list.stream().filter(i -> i % 2 == 0).count();

三、Stream的操作示例

下面通過一些實際的例子來說明如何使用Java Stream進行操作。

1、過濾操作

使用filter()方法可以過濾掉不符合條件的元素。例如,我們可以從一個List中過濾出所有偶數元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
list.stream().filter(i -> i % 2 == 0).forEach(System.out::println);

輸出結果:2 4

2、統計操作

使用count()方法可以計算出Stream中元素的個數。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
long count = list.stream().count();
System.out.println(count);

輸出結果:5

3、映射操作

通過map()方法,可以將Stream中的元素進行映射,例如將一個字元串List轉換成一個大寫字元串List。

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
List<String> upperCaseList = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
System.out.println(upperCaseList);

輸出結果:[APPLE, BANANA, ORANGE]

4、排序操作

使用sort()方法可以將Stream中的元素按照指定規則排序。

List<Integer> list = Arrays.asList(2, 4, 1, 5, 3);
List<Integer> sortedList = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedList);

輸出結果:[1, 2, 3, 4, 5]

四、總結

Java Stream提供了一種新的處理集合數據的方式,它能夠簡化程序員的代碼,並且充分利用計算機多核處理器的性能。使用Java Stream可以大大提高集合數據處理的速度和效率。在實際開發中,我們需要根據不同的需求選擇不同的Stream操作,例如filter、map、reduce等,以達到最優的效果。

原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/307061.html

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