Animal类,在指定允许继承的子类时可以使用全限定名

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public sealed class Animal 
permits Cat, Dog{//多个子类之间用,隔开

public void eat(){}
}

Cat类

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public final class Cat extends Animal{
public void eat(){
System.out.println("123");
}
}

Dog类

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public sealed class Dog extends Animal
permits Husky {}

Husky类

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public final class Husky extends Dog{
}

Test类

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public class Test{
public static void main(String[] args){
Cat c = new Cat();
c.eat();
Dog d = new Dog();
}
}

前言

与IO流的 Input/Output Stream 不同,Stream 流操作是一个单向的数据处理操作,它不负责数据的储存。可以将Stream流看做是对集合操作功能的增强,可以对集合的各种高效、便利的聚合操作( 类似SQL语句一样的操作, 比如filter,map,sorted等)。同时配合Lambda表达式,极大的提升代码的优雅度。
Stream流不同于其他集合框架,它也不是某种数据结构,它并不会存储元素,而是按需计算,这让它使用起来更像一个高级的迭代器。
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。

一个标准的Stream流流程:

数据源(创建流) -> 数据处理 / 转换(中间操作) -> 结果处理(终端操作)

中间操作会再次返回一个流,所以我们可以链接多个中间操作;终端操作是对流操作的一个结束动作,一般返回 void或者一个非流的结果。
Stream流具有延迟执行特性,也就是说中间操作不会立即执行,只有调用终端操作的时候,流才会开始中间操作(遍历、映射、过滤等)。并且Stream流提供了并行操作方式,在使用并行计算方式时数据会被自动分解成多段然后并行处理,最后将结果汇总,极大提升程序运行效率。

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创建流

stream是顺序流,由主线程按顺序对流执行操作;
parallelStream是并行流,内部以多线程并行执行的方式对流进行操作,如果对流中的数据处理没有顺序要求就可以使用并行流。(一般不建议使用并行流,不熟悉的话很容易踩坑,使用情况经常是弊大于利)
例如筛选集合中的奇数,两者的处理不同之处:
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常见的创建方式:
Collection.stream ()从集合获取流。
Collection.parallelStream ()从集合获取并行流。
Arrays.stream (T array) or Stream.of ()从数组获取流。
BufferedReader.lines () 从输入流中获取流。
IntStream.of () 从静态方法中获取流。
Stream.generate ()or Stream.iterate ()自己生成流。

集合

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import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;

public class MethodTest {
@Test
public void createTest() {
List<String> list = Arrays.asList("77", "123", "999");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

// 顺序流顺序不会改变
stream.forEach(System.out::println); // 77 123 999

// 并行流顺序可能会改变
parallelStream.forEach(System.out::println); // 123 999
}
}

数组

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import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.stream.IntStream;

public class MethodTest {
@Test
public void createTest() {
int[] array = {1, 3, 5, 7, 9, 0};
IntStream stream = Arrays.stream(array);
stream.forEach(System.out::println); // 1 3 5 7 9 0
}
}

文件流

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import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.util.stream.Stream;

public class MethodTest {
@Test
public void createTest() throws FileNotFoundException {
// 文件流获取 Stream 流
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader("README.md"));
Stream<String> linesStream = bufferedReader.lines();
}
}

静态方法

使用IntStream的静态方法(of())或者使用Stream自带的静态方法(of()、iterate()、generate())创建流

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import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;

public class MethodTest {
@Test
public void createTest() {
// 从静态方法获取流操作
IntStream intStream = IntStream.of(1, 3, 5, 7, 9, 0);
intStream.forEach(System.out::println); // 1 3 5 7 9 0

// Stream.of本质就是调用了Arrays.stream(),从数组获取流
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 3, 5, 7, 9, 0);
stream.forEach(System.out::println); // 1 3 5 7 9 0

// 创建一个初始值为7,每次加9,循环3次的流
Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(7, num -> num + 9).limit(3);
iterateStream.forEach(System.out::println); // 7 16 25

// 将数字循环3次创建流
Stream<List<Integer>> generateStream = Stream.generate(()->Arrays.asList( 7, 9, 0)).limit(3);
generateStream.forEach(System.out::println); // [7, 9, 0] [7, 9, 0] [7, 9, 0]

}
}

Stream创建流的对象不能为null,但是对象中的元素可以为null

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Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 3, 5, 7, 9, null, 0);
stream.forEach(System.out::println); // 1 3 5 7 9 null 0

Stream<Integer> stream2 = Stream.of(null,null);
stream2.forEach(System.out::println); // null null

// 将会报空指针异常
Stream<Integer> nullStream = Stream.of(null);

终端操作

遍历/匹配(foreach/find/match)

foreach:遍历元素
find:按条件查找元素
match:判断元素是否符合条件
Stream同样支持类似集合的遍历和匹配元素,但是Stream中的元素类型默认为Optional类型

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import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Stream;

public class MethodTest {
@Test
public void streamTest() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 0);
Stream<Integer> stream = list.stream();
// 遍历
stream.forEach(System.out::println); // 1 3 5 7 9 0

// 由于这是终端操作,所以stream操作完后会被关闭,因此再次使用时,需要重新创建
stream = list.stream();

// 匹配满足条件的第一个元素(此处没写条件,匹配条件在下面的中间操作中会提到)
Optional<Integer> first = stream.findFirst();
// 匹配小于5的第一个元素
// Optional<Integer> first = list.stream().filter(x -> x < 5).findFirst();
// 匹配满足条件的任意元素(此处没写条件,匹配条件在下面的中间操作中会提到)任意元素
Optional<Integer> any = list.stream().findAny();

// 是否包含符合特定条件的元素,只要流中有一个元素满足该断言则返回true,否则返回false
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 7);
// allMatch:当流中每个元素都符合该断言时才返回true,否则返回false
boolean allMatch = list.stream().allMatch(x -> x < 7);
// noneMatch:当流中每个元素都不符合该断言时才返回true,否则返回false
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(x -> x < 7);

// 获取匹配到的值
System.out.println(first.get()); // 1
System.out.println(any.get()); // 1

System.out.println("存在小于7元素:" + anyMatch + ",全部小于7:" + allMatch + ",全部都不小于7:" + noneMatch); // 存在小于7元素:true,全部小于7:false,全部都不小于7:false

}
}

约束(reduce)

又称归约、缩减,能实现对集合求和、求乘积和求最值等操作。

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List<Integer> list = Arrays.asList(5, 7, 9, 1);

// 求和 对象引用
Optional<Integer> sum = list.stream().reduce(Integer::sum);

// 设置初始值为7
Integer sum2 = list.stream().reduce(7, Integer::sum);

// 求乘积 表达式
Optional<Integer> product = list.stream().reduce((m, n) -> m * n);

// 求最大值
Optional<Integer> max = list.stream().reduce((m, n) -> m > n ? m : n);
Integer max2 = list.stream().reduce(11, Integer::max);

System.out.println("求和:" + sum.get() + ",初始值为7:" + sum2); // 求和:22,初始值为7:29
System.out.println("求积:" + product.get()); // 求积:315
System.out.println("最大值:" + max.get() + ",默认值为11:" + max2); // 最大值:9,默认值为11:11

聚合(max/min/count)

没什么特别说明的,凡是涉及数据操作的都能看到这几个单词。求最大最小值时接收的数据类型为Comparator,可以自定义Comparator实现。

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List<Integer> list = Arrays.asList(5, 7, 9, 1, 3);
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
List<String> list2 = Arrays.asList("77", "a", "123", "999", "ahzoo");
Optional<String> min = list2.stream().min(Comparator.comparing(String::length));
long count = list.stream().count();

System.out.println("最大值:"+max.get()+",长度最短的元素:"+min.get()+",元素数量:"+count); // 最大值:9,长度最短的元素:a,元素数量:5

中间操作

筛选与切片(filter/limit/skip/distinct)

filter:按条件匹配筛选
limit(n):获取n个元素
skip(n):跳过n元素,配合limit(n)可实现分页
distinct:通过流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素

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        List<Integer> list = Arrays.asList(3, 5, 7, 9, 1, 3, 5);
// 过滤元素大于3的
list.stream().filter(x -> x > 1).forEach(System.out::println); // 3 5 7 9
// 过滤元素小于5的第一个元素
Optional<Integer> first = list.stream().filter(x -> x < 5).findFirst();
System.out.println(first.get()); // 3 按照list列表顺序元素3在元素1的前面

System.out.println("---------------------");
// 过滤重复元素
Stream<Integer> distinctStream = list.stream().distinct();
distinctStream.forEach(System.out::println); // 3 5 7 9 1
System.out.println("---------------------");

// 跳过3个元素
Stream<Integer> skipStream = list.stream().skip(3);
skipStream.forEach(System.out::println); // 9 1 3 5
System.out.println("---------------------");

// 只显示3个元素
Stream<Integer> limitStream = list.stream().limit(3);
limitStream.forEach(System.out::println); // 3 5 7
System.out.println("---------------------");

// 实现每页2个元素, 打印第3页
Stream<Integer> page = list.stream().skip(4).limit(2);
page.forEach(System.out::println); // 1 3

映射(map)

将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。
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。

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import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class MethodTest {
@Test
public void streamTest() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 0);
// 将列表元素变为偶数
List<Integer> evenList = list.stream().map(x -> x * 2).collect(Collectors.toList());

// 将列表转为元素大写
List<String> list2 = Arrays.asList("ouo", "Abc", "ahzoo");
List<String> upperList = list2.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

System.out.println(evenList);// [2, 6, 10, 14, 18, 0]
System.out.println(upperList); // [OUO, ABC, AHZOO]

// 创建一个新的流
Stream<List<String>> mergeStream = Stream.of(list2, upperList);
// 连接合并
List<String> mergeList = mergeStream.flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList());
System.out.println(mergeList); // [ouo, Abc, ahzoo, OUO, ABC, AHZOO]
}
}

收集(collection)

将Stream流转换为其他类型。
当我们使用Stream流进行操作时,最终获得的结果是Stream类型的数据,但是大多数情况我们并不想要一个Stream类型的数据,collection就很好的帮我们解决了这个问题。

归集

toList():转为列表
toArray():转为数组
toMap()/toSet():转为集合

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import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class MethodTest {
@Test
public void streamTest() {
List<Integer> list = Arrays.asList(3, 5, 7, 9, 1, 3, 5);

// 转为列表
List<Integer> toList = list.stream()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(toList); // [3, 5, 7, 9, 1, 3, 5]

// collectors转换类型的过程就相当于帮我们创建并复制目标类型的数据,
// 所以上面的Collectors.toList()方法就相当于完成了下面的这些步骤
List<Integer> toList2 = list.stream()
.collect(ArrayList::new, ArrayList::add,
ArrayList::addAll);
System.out.println(toList2); // [3, 5, 7, 9, 1, 3, 5]

// 转为数组
Integer[] toArray = list.stream()
.toArray(Integer[]::new);
System.out.println(Arrays.asList(toArray)); // [3, 5, 7, 9, 1, 3, 5]

// 转为集合
Set<Integer> toSet = list.stream()
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(toSet); // [1, 3, 5, 7, 9]

}
}

统计

Collectors提供的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

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List<Integer> list = Arrays.asList(3, 5, 7, 9, 1, 3, 5);

Long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
Integer sum = list.stream().collect(Collectors.summingInt(i -> i));
Optional<Integer> max = list.stream().collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
Double average = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(i -> i));
IntSummaryStatistics all = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(i -> i));


System.out.println("总数:" + count + " | 和:" + sum + " | 最大值:" + max.get() + " | 平均值:" + average); // 总数:7 | 和:33 | 最大值:9 | 平均值:4.714285714285714
System.out.println("统计所有:" + all); // 统计所有:IntSummaryStatistics{count=7, sum=33, min=1, average=4.714286, max=9}

分组

groupingBy:分组聚合功能,和数据库的 Group by 的功能一致
partitioningBy:按条件分组
可进行嵌套分组
示例1:
列表分组

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       List<Integer> list = Arrays.asList(3, 5, 7, 9, 1, 3, 5);

// 按x是否大于5分类(使用表达式)
Map<Boolean, List<Integer>> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(x -> x > 5));
System.out.println(collect); // {false=[3, 5, 1, 3, 5], true=[7, 9]}

示例2:
对象分组

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import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class MethodTest {
@Test
public void streamTest() {

@Data
@AllArgsConstructor
class User {
private int age;
private String sex;
}

ArrayList<User> users = new ArrayList<>();
users.add(new User(18, "male"));
users.add(new User(22, "female"));
users.add(new User(20, "male"));


// 按对象年龄是否大于19分类(使用表达式)
Map<Boolean, List<User>> ageCollect = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(x -> x.getAge() > 19));
System.out.println(ageCollect); // {false=[User(age=18, sex=male)], true=[User(age=22, sex=female), User(age=20, sex=male)]}


// 按对象性别分类(使用对象引用)
Map<String, List<User>> sexCollect = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSex));
System.out.println(sexCollect); // {female=[User(age=22, sex=female)], male=[User(age=18, sex=male), User(age=20, sex=male)]}
}
}

接合

joining:将stream中的元素用特定的连接符(可为空)拼接成一个字符串。

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        List<Integer> list = Arrays.asList(3, 5, 7, 9, 1, 3, 5);

// 拼接为字符串,无连接符
String toString = list.stream()
.map(number -> String.valueOf(number))
.collect(Collectors.joining()).toString();
System.out.println(toString); // 3579135


// 拼接为字符串,并用逗号分隔
String toStringbJoin = list.stream()
.map(number -> String.valueOf(number))
.collect(Collectors.joining(",")).toString();
System.out.println(toStringbJoin); // 3,5,7,9,1,3,5

归约

reducing:和stream本身的reduce方法大同小异,可参照上面的reduce的使用方法

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      List<Integer> list = Arrays.asList(3, 5, 7, 9, 1, 3, 5);

// 归约list元素的和
Optional<Integer> collect = list.stream().collect(Collectors.reducing(Integer::sum));
System.out.println(collect.get()); // 33

排序(sort)

默认是自然排序,也可以实现Comparator自定义排序

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List<Integer> list = Arrays.asList(3, 5, 7, 9, 1, 3, 5);
// 自然排序(升序)
list.stream().sorted().forEach(System.out::println); // 1 3 3 5 5 7 9

// 自定义排序(降序)
Stream<Integer> sorted = list.stream().sorted((o1, o2) -> Integer.compare(o2, o1));
sorted.forEach(System.out::println); // 9 7 5 5 3 3 1

Java9更新

Java9主要增加了 4 个新的方法:
takeWhile():从头开始筛选,遇到不满足的条件时就结束。
dropWhile():从头开始删除,遇到不满足的条件时就结束。
ofNullable():创建支持全 null 的 Stream.
iterate():重载迭代器(之前只有Stream有此方法,此次在IntStream中也增加了此方法)

takeWhile:

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import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class MethodTest {

@Test
public void userTest() {
List<Integer> list = Arrays.asList(3, 5, 7, 9, 1, 3, 5);
list.stream().takeWhile(x -> x < 7).forEach(System.out::println);// 3 5
}
}

dropWhile:

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List<Integer> list = Arrays.asList(3, 5, 7, 9, 1, 3, 5);
list.stream().dropWhile(x -> x < 7).forEach(System.out::println);// 7 9 1 3 5

ofNullable:

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Stream<Object> stream = Stream.ofNullable(null);
stream.forEach(System.out::println);

iterate:

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IntStream stream = IntStream.iterate(7, num -> num + 9).limit(3);
stream.forEach(System.out::println); // 7 16 25