Java统计创建实例_Java8Stream：2万字20个实例，玩转集合
的筛选、归约、分组。。。
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先贴上⼏个案例，⽔平⾼超的同学可以挑战⼀下：
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。
统计员⼯的最⾼薪资、平均薪资、薪资之和。
将员⼯按薪资从⾼到低排序，同样薪资者年龄⼩者在前。
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。
1 Stream概述
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。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：
中间操作，每次返回⼀个新的流，可以有多个。
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：
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。
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。
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。
2 Stream的创建
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
List list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建⼀个顺序流
Stream stream = list.stream();
// 创建⼀个并⾏流
Stream parallelStream = list.parallelStream();
2、使⽤java.util.Arrays.stream(T[] array)⽅法⽤数组创建流
int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);
3、使⽤Stream的静态⽅法：of()、iterate()、generate()
Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);
stream2.forEach(System.out::println); // 0 2 4 6 8 10
Stream stream3 = ate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);
输出结果：
0 3 6 9
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。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：
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：
Optional findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();
3 Stream的使⽤
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
接下来，⼤批代码向你袭来！我将⽤20个案例将Stream的使⽤整得明明⽩⽩，只要跟着敲⼀遍代码，就能很好地掌握。
案例使⽤的员⼯类
这是后⾯案例中使⽤的员⼯类：
List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
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;
}
// 省略了get和set，请⾃⾏添加
}
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。
java中split的用法// import已省略，请⾃⾏添加，后⾯代码亦是
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
// 遍历输出符合条件的元素
list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
// 匹配第⼀个
Optional findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
// 匹配任意(适⽤于并⾏流)
Optional findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
// 是否包含符合特定条件的元素
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
System.out.println("匹配第⼀个值：" + ());
System.out.println("匹配任意⼀个值：" + ());
System.out.println("是否存在⼤于6的值：" + anyMatch);
}
}
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
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
Stream stream = list.stream();
stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
}
}
预期结果：
8 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。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
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"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
List fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)
.List());
System.out.print("⾼于8000的员⼯姓名：" + fiterList);
}
}
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。
public class StreamTest {
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