JAVA8Stream⽅法使⽤详解Filter、map等⽤法（⼀）
⽂章⽬录
流可以让我们从外部迭代转向内部迭代，流可以理解为按需加载(只有消费者消费的时候才开始⽣产)，集合是供应商驱动(先把仓库装满，再开始卖)。流可以看作在时间中分布的⼀组，集合则是在空间中分布的⼀组。
以下例⼦都⽤此数据：
public class Dish {
private final String name;
private final boolean vegetarian;
private final int calories;
private final Type type;
public Dish(String name, boolean vegetarian, int calories, Type type) {
this.name = name;
this.vegetarian = vegetarian;
this.calories = calories;
}
public String getName() {
return name;
}
public boolean isVegetarian() {
return vegetarian;
}
public int getCalories() {
return calories;
}
public Type getType() {
return type;
}
@Override
public String toString() {
return name;
java中split的用法
}
}
public enum Type {
MEAT, FISH, OTHER
}
private static List<Dish> menu = Arrays.asList(
new Dish("pork", false, 800, Type.MEAT),
new Dish("beef", false, 700, Type.MEAT),
new Dish("chicken", false, 400, Type.MEAT),
new Dish("french fries", true, 530, Type.OTHER),
new Dish("rice", true, 350, Type.OTHER),
new Dish("season fruit", true, 120, Type.OTHER),
new Dish("pizza", true, 550, Type.OTHER),
new Dish("prawns", false, 300, Type.FISH),
new Dish("salmon", false, 450, Type.FISH));
⼀、筛选和切⽚
⽤谓词来筛选各不相同的元素，或将流截断指定的长度
1、谓词筛选filter
Stream接⼝⽀持filter⽅法，该⽅法接受⼀个谓词(返回Boolean的函数)作为参数，例：
List<Dish> collect = menu.stream().filter(dish -> dish.isVegetarian()).List());
System.out.println(collect);
}
2、筛选不同的元素distinct
distinct⽅法，返回⼀个元素各异的流，说⽩了就是去重。例：
public static void testDistinct() {
List<String> strings = Arrays.asList("A", "B", "B", "C", "D", "D", "E");
strings.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
3、截断流limit
该⽅法会给定⼀个不超过指定长度，所需的长度作为参数传递给limit。例：
public static void testLimit() {
List<String> strings = Arrays.asList("A", "B", "B", "C", "D", "D", "E");
List<String> collect = strings.stream().limit(3).List());
System.out.println(collect);
}
4、跳过元素
流还⽀持跳过元素，返回扔掉前n个元素的流。例：
public static void testSkip() {
List<String> strings = Arrays.asList("A", "B", "B", "C", "D", "D", "E");
List<String> collect = strings.stream().skip(3).List());
System.out.println(collect);
}
⼆、映射
⼀个⾮常常见的数据处理就是从某些对象种选择信息，⽐如在SQL⾥，你可以从表中选择⼀列，Stream API也通过map和flatMap提供了类似的⽅法
1、map对每个元素应⽤函数
流⽀持map⽅法，它接受⼀个函数作为参数。这个函数会被应⽤到每个元素上，并映射成新的元素。说⽩了就是返回⼀个新的l类型的list集合。例：
map返回的是Stream(String)
public static void testMap() {
List<String> collect = menu.stream().map(Dish::getName).List());
System.out.println(collect);
}
2、流的扁平化
flatMap各个数组并不是分别映射成⼀个流，⽽是映射成流的内容，说⽩了就是把⼏个⼩的list转换到⼀个⼤的list。例：
String[] array = {"HELLO","WORLD"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
stream.forEach(System.out::println);
List<String> strings = Arrays.asList("hello", "world");
List<String[]> collect = strings.stream().map(w -> w.split("")).List());
System.out.println(collect);
Stream<Stream<String>> streamStream = collect.stream().map(array1 -> Arrays.stream(array1));
List<Stream<String>> collect1 = collect.stream().map(array1 -> Arrays.stream(array1)).List());        collect1.stream().forEach(d -> {
d.forEach(System.out::println);
});
System.out.println(collect1);
Stream<String> stringStream = strings.stream().map(w -> w.split("")).flatMap(Arrays::stream);
List<String> collect2 = strings.stream().map(w -> w.split("")).flatMap(Arrays::stream).List());        System.out.println(collect2);
}
给定数字列表1[1,2,3]和列表2[3,4]，返回[(1,3),(2,3),(2,3),(2,4),(3,3),(3,4)]
List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3);
List<Integer> integers1 = Arrays.asList(3, 4)
List<int[]> collect3 = integers.stream().flatMap(i -> integers1.stream()
.map(j -> new int[]{i, j})).List());
System.out.println(collect3);
三、查和匹配
另⼀个常见的数据处理套路是看着数据集中的某些元素是否匹配⼀个给定属性。
allMatch,、anyMatch、noneMatch、findFirst、findAny
1、⾄少匹配⼀个
anyMatch是否有⼀个元素匹配
if (menu.stream().anyMatch(Dish::isVegetarian))  {
System.out.println("");
}
2、匹配所有
allMatch匹配所有
menu.stream().allMatch(d -> d.getCalories < 1000);
noneMatch和allMatch是相对的没有⼀个元素匹配
3、查元素
findAny返回当前流任意元素
public static void testFindAny() {
Optional<Dish> collect = menu.stream().filter(dish -> Calories() > 1000).findAny();
System.out.println(collect);
}
返回值是⼀个Optional，是⼀个容器代表值存在不存在，这个类我们将在以后章节中详细讲解。
4、查第⼀个元素
findFirst
public static void testFindAny() {
Optional<Dish> collect = menu.stream().filter(dish -> Calories() > 1000).findFrist();
System.out.println(collect);
}
以上是部分API，我们下⼀章节继续讲解。

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