Stream是Java 8 API添加的一个新的抽象,称为流Stream,以一种声明性方式处理数据集合(侧重对于源数据计算能力的封装,并且支持序列与并行两种操作方式)
Stream流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列,源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它的主要目的在于计算
Stream流是对集合(Collection)对象功能的增强,与Lambda表达式结合,可以提高编程效率、间接性和程序可读性。
特点
1、代码简洁:函数式编程写出的代码简洁且意图明确,使用stream接口让你从此告别for循环
2、多核友好:Java函数式编程使得编写并行程序如此简单,就是调用一下方法
流程
1、将集合转换为Stream流(或者创建流)
2、操作Stream流(中间操作,终端操作)
stream流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理,最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果
接口继承关系
BaseStream:基础接口,声明了流管理的核心方法;
Stream:核心接口,声明了流操作的核心方法,其他接口为指定类型的适配
一、流创建操作
生成流的方式主要有五种
1、Stream创建
List<String> list = new ArrayList<>();Stream<String> stream = list.stream(); //串行流Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //并行流Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1,2,3,4,5);
2、Collection集合创建(应用中最常用的一种)
List<Integer> integerList = new ArrayList<>(); integerList.add(1); integerList.add(2); integerList.add(3); integerList.add(4); integerList.add(5); Stream<Integer> listStream = integerList.stream();
3、Array数组创建
int[] intArr = {1, 2, 3, 4, 5}; IntStream arrayStream = Arrays.stream(intArr);
通过Arrays.stream方法生成流,并且该方法生成的流是数值流【即IntStream】而不是 Stream
注:
使用数值流可以避免计算过程中拆箱装箱,提高性能。
Stream API提供了mapToInt、mapToDouble、mapToLong三种方式将对象流【即Stream 】转换成对应的数值流,同时提供了boxed方法将数值流转换为对象流
4、文件创建
try { Stream<String> fileStream = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset()); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
通过Files.line方法得到一个流,并且得到的每个流是给定文件中的一行
5、函数创建
iterator
Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);
iterate方法接受两个参数,第一个为初始化值,第二个为进行的函数操作,因为iterator生成的流为无限流,通过limit方法对流进行了截断,只生成5个偶数
generator
Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(5);
generate方法接受一个参数,方法参数类型为Supplier ,由它为流提供值。generate生成的流也是无限流,因此通过limit对流进行了截断
Stream中的静态方法:of()、iterate()、generate()
Stream<Integer> stream = Stream.of(1,2,3,4,5,6);stream.forEach(System.out::println); // 输出:1 2 3 4 5 6Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(6);stream2.forEach(System.out::println); // 输出:0 2 4 6 8 10Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(2);stream3.forEach(System.out::println); // 输出:两个随机数
BufferedReader.lines() 方法,将每行内容转成流
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("F:\\test_stream.txt"));Stream<String> lineStream = reader.lines();lineStream.forEach(System.out::println);
Pattern.splitAsStream() 方法,将字符串分隔成流
Pattern pattern = Pattern.compile(",");Stream<String> stringStream = pattern.splitAsStream("a,b,c,d");stringStream.forEach(System.out::println); //输出:a b c d
二、操作符
流的操作类型主要分为两种:中间操作符、终端操作符
(一)中间操作符
通常对于Stream的中间操作,可以视为是源的查询,并且是懒惰式的设计,对于源数据进行的计算只有在需要时才会被执行,与数据库中视图的原理相似;
Stream流的强大之处便是在于提供了丰富的中间操作,相比集合或数组这类容器,极大的简化源数据的计算复杂度
一个流可以跟随零个或多个中间操作。其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用
这类操作都是惰性化的,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历,真正的遍历需等到终端操作时,常见的中间操作有下面即将介绍的 filter、map 等
流方法 | 含义 | 示例 |
---|---|---|
filter | 用于通过设置的条件过滤出元素 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “”, “bc”, “efg”, “abcd”,"", “jkl”); List filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList()); |
map | 接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素(使用映射一词,是因为它和转换类似,但其中的细微差别在于它是“创建一个新版本”而不是去“修改”) | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); List mapped = strings.stream().map(str->str+"-IT").collect(Collectors.toList()); |
distinct | 返回一个元素各异(根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现)的流 | List numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);numbers.stream().filter(i -> i % 2 == 0).distinct().forEach(System.out::println); |
sorted | 返回排序后的流 | List strings1 = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); List sorted1 = strings1.stream().sorted().collect(Collectors.toList()); |
limit | 会返回一个不超过给定长度的流 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); List limited = strings.stream().limit(3).collect(Collectors.toList()); |
skip | 返回一个扔掉了前n个元素的流 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); List skiped = strings.stream().skip(3).collect(Collectors.toList()); |
flatMap | 使用flatMap方法的效果是,各个数组并不是分别映射成一个流,而是映射成流的内容。所有使用map(Arrays::stream)时生成的单个流都被合并起来,即扁平化为一个流 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); Stream flatMap = strings.stream().flatMap(Java8StreamTest::getCharacterByString); |
peek | 对元素进行遍历处理 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); strings .stream().peek(str-> str + "a").forEach(System.out::println); |
public static void main(String[] args) { List<User> userList = getUserList(); } private static List<User> getUserList() { List<User> userList = new ArrayList<>(); userList.add(new User(1,"张三",18,"上海")); userList.add(new User(2,"王五",16,"上海")); userList.add(new User(3,"李四",20,"上海")); userList.add(new User(4,"张雷",22,"北京")); userList.add(new User(5,"张超",15,"深圳")); userList.add(new User(6,"李雷",24,"北京")); userList.add(new User(7,"王爷",21,"上海")); userList.add(new User(8,"张三丰",18,"广州")); userList.add(new User(9,"赵六",16,"广州")); userList.add(new User(10,"赵无极",26,"深圳")); return userList; }
1、filter;过滤
用于通过设置的条件过滤出元素
//1、filter:输出ID大于6的user对象List<User> filetrUserList = userList.stream().filter(user -> user.getId() > 6).collect(Collectors.toList());filetrUserList.forEach(System.out::println);
根据对象属性去重
List<User> list = new ArrayList<User>() {{add(new User("Tony", 20, "12"));add(new User("Pepper", 20, "123"));add(new User("Tony", 22, "1234"));add(new User("Tony", 22, "12345"));}};//只通过名字去重List<User> streamByNameList = list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(User::getName))), ArrayList::new));System.out.println(streamByNameList);//[User{name='Pepper', age=20, Phone='123'}, // User{name='Tony', age=20, Phone='12'}]//通过名字和年龄去重List<User> streamByNameAndAgeList = list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(o -> o.getName() + o.getAge()))), ArrayList::new));System.out.println(streamByNameAndAgeList);//[User{name='Pepper', age=20, Phone='123'},// User{name='Tony', age=20, Phone='12'},// User{name='Tony', age=22, Phone='1234'}]
collectingAndThen 这个方法的意思是: 将收集的结果转换为另一种类型。
因此上面的方法可以理解为:把 new TreeSet<>(Comparator.comparingLong(BookInfoVo::getRecordId))这个set转换为 ArrayList
2、map
接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素(使用映射一词,是因为它和转换类似,但其中的细微差别在于它是“创建一个新版本”而不是去“修改”)
//2、mapList<String> mapUserList = userList.stream().map(user -> user.getName() + "用户").collect(Collectors.toList());mapUserList.forEach(System.out::println);
新值类型和原来的元素的类型相同示例
List<String> list = Arrays.asList("a,b,c", "1,2,3");//将每个元素转成一个新的且不带逗号的元素Stream<String> s1 = list.stream().map(s -> s.replaceAll(",", ""));s1.forEach(System.out::println); // abc 123Stream<String> s2 = list.stream().flatMap(s -> { //将每个元素转换成一个stream String[] split = s.split(","); Stream<String> s3 = Arrays.stream(split); return s3;});s2.forEach(System.out::println); // a b c 1 2 3
新值类型和原来的元素的类型不同示例
User u1 = new User("aa", 10);User u2 = new User("bb", 20);User u3 = new User("cc", 10);List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3);Set<Integer> ageSet = list.stream().map(User::getAge).collect(Collectors.toSet());ageSet.forEach(System.out::println); //20 10int[] ageInt = list.stream().map(User::getAge).mapToInt(Integer::intValue).toArray();//下边这样也可以//Integer[] ages = list.stream.map(User::getAge).toArray(Integer[]::new);for (int i : ageInt) {System.out.println(i);}//10 20 10
map的原型为:<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
上边例子中,将Student::getAge作为参数,其实际为:<R> Stream<Integer> map(Function<? super Student, ? extends Integer> mapper);
3、distinct:去重
返回一个元素各异(根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现)的流
//3、distinct:去重List<String> distinctUsers = userList.stream().map(User::getCity).distinct().collect(Collectors.toList());distinctUsers.forEach(System.out::println);
4、sorted
方法 | 说明 |
sorted() | 自然排序(从小到大),流中元素需实现Comparable接口。 例:list.stream().sorted() |
sorted(Comparator com) | 定制排序。常用以下几种: list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()) //倒序排序(从大到小) list.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge)) //顺序排序(从小到大) list.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge).reversed()) // 倒序排序(从大到小) |
返回排序后的流
//4、sorted:排序,根据名字倒序userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getName).reversed()).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
原始类型排序
List<String> list = Arrays.asList("aa", "ff", "dd");//String 类自身已实现Comparable接口list.stream().sorted().forEach(System.out::println);//结果:aaddff
对象单字段排序
User u1 = new User("dd", 40);User u2 = new User("bb", 20);User u3 = new User("aa", 20);User u4 = new User("aa", 30);List<User> userList = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4);//按年龄升序userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge)) .forEach(System.out::println);//结果User(name=bb, age=20)User(name=aa, age=20)User(name=aa, age=30)User(name=dd, age=40)
对象多字段、全部升序排序
//先按年龄升序,年龄相同则按姓名升序User u1 = new User("dd", 40);User u2 = new User("bb", 20);User u3 = new User("aa", 20);User u4 = new User("aa", 30);List<User> userList = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4);// 写法1(推荐)userList.stream().sorted(Comparator .comparing(User::getAge) .thenComparing(User::getName) // 可以写多个.thenComparing).forEach(System.out::println);System.out.println("------------------------------------");// 写法2userList.stream().sorted( (o1, o2) -> { String tmp1 = o1.getAge() + o1.getName(); String tmp2 = o2.getAge() + o2.getName(); return tmp1.compareTo(tmp2); }).forEach(System.out::println);System.out.println("------------------------------------");// 写法3userList.stream().sorted( (o1, o2) -> { if (!o1.getAge().equals(o2.getAge())) { return o1.getAge().compareTo(o2.getAge()); } else { return o1.getName().compareTo(o2.getName()); } }).forEach(System.out::println);//结果User(name=aa, age=20)User(name=bb, age=20)User(name=aa, age=30)User(name=dd, age=40)------------------------------------User(name=aa, age=20)User(name=bb, age=20)User(name=aa, age=30)User(name=dd, age=40)------------------------------------User(name=aa, age=20)User(name=bb, age=20)User(name=aa, age=30)User(name=dd, age=40)
对象多字段、升序+降序
//先按年龄升序,年龄相同则按姓名降序User u1 = new User("dd", 40);User u2 = new User("bb", 20);User u3 = new User("aa", 20);User u4 = new User("aa", 30);List<User> userList = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4);userList.stream().sorted( (o1, o2) -> { if (!o1.getAge().equals(o2.getAge())) { return o1.getAge().compareTo(o2.getAge()); } else { return o2.getName().compareTo(o1.getName()); } }).forEach(System.out::println);//结果User(name=bb, age=20)User(name=aa, age=20)User(name=aa, age=30)User(name=dd, age=40)
5、limit
会返回一个不超过给定长度的流
//5、limit:取前5条数据userList.stream().limit(5).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
6、skip
返回一个扔掉了前n个元素的流
//6、skip:跳过第几条取后几条userList.stream().skip(7).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
7、flatMap
使用flatMap方法的效果是,各个数组并不是分别映射成一个流,而是映射成流的内容。所有使用map(Arrays::stream)时生成的单个流都被合并起来,即扁平化为一个流
//7、flatMap:数据拆分一对多映射userList.stream().flatMap(user -> Arrays.stream(user.getCity().split(","))).forEach(System.out::println);
map:对流中每一个元素进行处理
flatMap:流扁平化,让你把一个流中的“每个值”都换成另一个流,然后把所有的流连接起来成为一个流
本质区别:map是对一级元素进行操作,flatmap是对二级元素操作map返回一个值;flatmap返回一个流,多个值
应用场景:map对集合中每个元素加工,返回加工后结果;flatmap对集合中每个元素加工后,做扁平化处理后(拆分层级,放到同一层)然后返回
8、peek
对元素进行遍历处理
//8、peek:对元素进行遍历处理,每个用户ID加1输出userList.stream().peek(user -> user.setId(user.getId()+1)).forEach(System.out::println);
(二)终端操作符
Stream流执行完终端操作之后,无法再执行其他动作,否则会报状态异常,提示该流已经被执行操作或者被关闭,想要再次执行操作必须重新创建Stream流
一个流有且只能有一个终端操作,当这个操作执行后,流就被关闭了,无法再被操作,因此一个流只能被遍历一次,若想在遍历需要通过源数据在生成流。
终端操作的执行,才会真正开始流的遍历。如 count、collect 等
流方法 | 含义 | 示例 |
---|---|---|
collect | 收集器,将流转换为其他形式 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); Set set = strings.stream().collect(Collectors.toSet()); List list = strings.stream().collect(Collectors.toList()); Map<String, String> map = strings.stream().collect(Collectors.toMap(v ->v.concat("_name"), v1 -> v1, (v1, v2) -> v1)); |
forEach | 遍历流 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);strings.stream().forEach(s -> out.println(s)); |
findFirst | 返回第一个元素 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); Optional first = strings.stream().findFirst(); |
findAny | 将返回当前流中的任意元素 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); Optional any = strings.stream().findAny(); |
count | 返回流中元素总数 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); long count = strings.stream().count(); |
sum | 求和 | int sum = userList.stream().mapToInt(User::getId).sum(); |
max | 最大值 | int max = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId(); |
min | 最小值 | int min = userList.stream().min(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId(); |
anyMatch | 检查是否至少匹配一个元素,返回boolean | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); boolean b = strings.stream().anyMatch(s -> s == “abc”); |
allMatch | 检查是否匹配所有元素,返回boolean | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); boolean b = strings.stream().allMatch(s -> s == “abc”); |
noneMatch | 检查是否没有匹配所有元素,返回boolean | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); boolean b = strings.stream().noneMatch(s -> s == “abc”); |
reduce | 可以将流中元素反复结合起来,得到一个值 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”); Optional reduce = strings.stream().reduce((acc,item) -> {return acc+item;});if(reduce.isPresent())out.println(reduce.get()); |
1、collect
收集器,将流转换为其他形式
//1、collect:收集器,将流转换为其他形式 Set set = userList.stream().collect(Collectors.toSet()); set.forEach(System.out::println); System.out.println("--------------------------"); List list = userList.stream().collect(Collectors.toList()); list.forEach(System.out::println);
2、forEach
遍历流
//2、forEach:遍历流userList.stream().forEach(user -> System.out.println(user));userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).forEach(System.out::println);
3、findFirst
返回第一个元素
//3、findFirst:返回第一个元素User firstUser = userList.stream().findFirst().get();User firstUser1 = userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).findFirst().get();
4、findAny
将返回当前流中的任意元素
//4、findAny:将返回当前流中的任意元素User findUser = userList.stream().findAny().get();User findUser1 = userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).findAny().get();
5、count
返回流中元素总数
//5、count:返回流中元素总数long count = userList.stream().filter(user -> user.getAge() > 20).count();System.out.println(count);
6、sum
求和
//6、sum:求和int sum = userList.stream().mapToInt(User::getId).sum();
7、max
最大值
//7、max:最大值int max = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();
8、min
最小值
//8、min:最小值int min = userList.stream().min(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();
9、anyMatch
检查是否至少匹配一个元素,返回boolean
//9、anyMatch:检查是否至少匹配一个元素boolean matchAny = userList.stream().anyMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));
10、allMatch
检查是否匹配所有元素,返回boolean
//10、allMatch:检查是否匹配所有元素boolean matchAll = userList.stream().allMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));
11、noneMatch
检查是否没有匹配所有元素,返回boolean
//11、noneMatch:检查是否没有匹配所有元素,返回booleanboolean nonaMatch = userList.stream().allMatch(user -> "云南".equals(user.getCity()));
12、reduce
可以将流中元素反复结合起来,得到一个值
//12、reduce:将流中元素反复结合起来,得到一个值 Optional reduce = userList.stream().reduce((user, user2) -> { return user; }); if(reduce.isPresent()) System.out.println(reduce.get());
三、Collect收集
Collector:结果收集策略的核心接口,具备将指定元素累加存放到结果容器中的能力;并在Collectors工具中提供了Collector接口的实现类
1、toList
将用户ID存放到List集合中
List<Integer> idList = userList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList()) ;
2、toMap
将用户ID和Name以Key-Value形式存放到Map集合中
Map<Integer,String> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,User::getName));
3、toSet
将用户所在城市存放到Set集合中
Set<String> citySet = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.toSet());
4、counting
符合条件的用户总数
long count = userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).collect(Collectors.counting());
5、summingInt
对结果元素即用户ID求和
Integer sumInt = userList.stream().filter(user -> user.getId()>2).collect(Collectors.summingInt(User::getId)) ;
6、minBy
筛选元素中ID最小的用户
User maxId = userList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(User::getId))).get() ;
7、joining
将用户所在城市,以指定分隔符链接成字符串;
String joinCity = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.joining("||"));
8、groupingBy
按条件分组,以城市对用户进行分组;
Map<String,List<User>> groupCity = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getCity));
1、orElse(null)
/** * Return the value if present, otherwise return {@code other}. * * @param other the value to be returned if there is no value present, may * be null * @return the value, if present, otherwise {@code other} * 返回值,如果存在,否则返回其他 */ public T orElse(T other) { return value != null ? value : other; }
表示如果一个都没找到返回null(orElse()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElse中设置的默认值)
2、orElseGet(null)
/** * Return the value if present, otherwise invoke {@code other} and return * the result of that invocation. * * @param other a {@code Supplier} whose result is returned if no value * is present * @return the value if present otherwise the result of {@code other.get()} * @throws NullPointerException if value is not present and {@code other} is * null * 返回值如果存在,否则调用其他值并返回该调用的结果 */ public T orElseGet(Supplier<? extends T> other) { return value != null ? value : other.get(); }
表示如果一个都没找到返回null(orElseGet()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElseGet中设置的默认值)
orElse() 接受类型T的 任何参数,而orElseGet()接受类型为Supplier的函数接口,该接口返回类型为T的对象
orElse(null)和orElseGet(null)区别:
1、当返回Optional的值是空值null时,无论orElse还是orElseGet都会执行
2、而当返回的Optional有值时,orElse会执行,而orElseGet不会执行
import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Optional;import java.util.stream.Collectors;public class TestStream { public static void main(String[] args) { List<User> list = new ArrayList<>(); //定义三个用户对象 User user1 = new User(); user1.setUserName("admin"); user1.setAge(16); user1.setSex("男"); User user2 = new User(); user2.setUserName("root"); user2.setAge(20); user2.setSex("女"); User user3 = new User(); user3.setUserName("admin"); user3.setAge(18); user3.setSex("男"); User user4 = new User(); user4.setUserName("admin11"); user4.setAge(22); user4.setSex("女"); //添加用户到集合中 list.add(user1); list.add(user2); list.add(user3); list.add(user4); /* 在集合中查询用户名包含admin的集合 */ List<User> userList = list.stream().filter(user -> user.getUserName().contains("admin") && user.getAge() <= 20).collect(Collectors.toList()); System.out.println(userList); /* 在集合中查询出第一个用户名为admin的用户 */ Optional<User> user = list.stream().filter(userTemp -> "admin".equals(userTemp.getUserName())).findFirst(); System.out.println(user); /* orElse(null)表示如果一个都没找到返回null(orElse()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElse中设置的默认值) orElseGet(null)表示如果一个都没找到返回null(orElseGet()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElseGet中设置的默认值) orElse()和orElseGet()区别:在使用方法时,即使没有值 也会执行 orElse 内的方法, 而 orElseGet则不会 */ //没值 User a = list.stream().filter(userT-> userT.getAge() == 12).findFirst().orElse(getMethod("a")); User b = list.stream().filter(userT11-> userT11.getAge() == 12).findFirst().orElseGet(()->getMethod("b")); //有值 User c = list.stream().filter(userT2-> userT2.getAge() == 16).findFirst().orElse(getMethod("c")); User d = list.stream().filter(userT22-> userT22.getAge() == 16).findFirst().orElseGet(()->getMethod("d")); System.out.println("a:"+a); System.out.println("b:"+b); System.out.println("c:"+c); System.out.println("d:"+d); } public static User getMethod(String name){ System.out.println(name + "执行了方法"); return null; }}
参考链接
Java 8 Stream | 菜鸟教程
Java基础|Stream流原理与用法总结
Java中的Stream流详解_DJL_DJL_DJL的博客-CSDN博客_java中stream
Java-Stream(流)-使用/实例/流操作 - 自学精灵