# Stream API 上
## 使用流
### 创建流
在使用流之前，首先需要拥有一个数据源，并通过StreamAPI提供的一些方法获取该数据源的流对象。数据源可以有多种形式：
**1. 集合**
这种数据源较为常用，通过stream()方法即可获取流对象：
```java
List<Person> list = new ArrayList<Person>();
Stream<Person> stream = list.stream();
```
**2. 数组**
通过Arrays类提供的静态函数stream()获取数组的流对象：
```java
String[] names = {"chaimm","peter","john"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(names);
```
**3. 值**
直接将几个值变成流对象：
```java
Stream<String> stream = Stream.of("chaimm","peter","john");
```
**4. 文件**
```java
try(Stream lines = Files.lines(Paths.get(“文件路径名”),Charset.defaultCharset())){
//可对lines做一些操作
}catch(IOException e){
}
```
**5. iterator**
**创建无限流**
```java
Stream.iterate(0, n -> n + 2)
.limit(10)
.forEach(System.out::println);
```
> PS：Java7简化了IO操作，把打开IO操作放在try后的括号中即可省略关闭IO的代码。
### 筛选 filter
filter 函数接收一个Lambda表达式作为参数，该表达式返回boolean，在执行过程中，流将元素逐一输送给filter，并筛选出执行结果为true的元素。
如，筛选出所有学生：
```java
List<Person> result = list.stream()
.filter(Person::isStudent)
.collect(toList());
```
### 去重distinct
去掉重复的结果：
```java
List<Person> result = list.stream()
.distinct()
.collect(toList());
```
### 截取
截取流的前N个元素：
```java
List<Person> result = list.stream()
.limit(3)
.collect(toList());
```
### 跳过
跳过流的前n个元素：
```java
List<Person> result = list.stream()
.skip(3)
.collect(toList());
```
### 映射
对流中的每个元素执行一个函数，使得元素转换成另一种类型输出。流会将每一个元素输送给map函数，并执行map中的Lambda表达式，最后将执行结果存入一个新的流中。
如，获取每个人的姓名(实则是将Perosn类型转换成String类型)：
```java
List<Person> result = list.stream()
.map(Person::getName)
.collect(toList());
```
### 合并多个流
例：列出List中各不相同的单词，List集合如下：
```java
List<String> list = new ArrayList<String>();
list.add("I am a boy");
list.add("I love the girl");
list.add("But the girl loves another girl");
```
思路如下：
首先将list变成流：
```java
list.stream();
```
按空格分词：
```java
list.stream()
.map(line->line.split(" "));
```
分完词之后，每个元素变成了一个String[]数组。
将每个 `String[]` 变成流：
```java
list.stream()
.map(line->line.split(" "))
.map(Arrays::stream)
```
此时一个大流里面包含了一个个小流，我们需要将这些小流合并成一个流。
将小流合并成一个大流：用 `flatMap` 替换刚才的 map
```java
list.stream()
.map(line->line.split(" "))
.flatMap(Arrays::stream)
```
去重
```java
list.stream()
.map(line->line.split(" "))
.flatMap(Arrays::stream)
.distinct()
.collect(toList());
```
### 是否匹配任一元素：anyMatch
anyMatch用于判断流中是否存在至少一个元素满足指定的条件，这个判断条件通过Lambda表达式传递给anyMatch，执行结果为boolean类型。
如，判断list中是否有学生：
```java
boolean result = list.stream()
.anyMatch(Person::isStudent);
```
### 是否匹配所有元素：allMatch
allMatch用于判断流中的所有元素是否都满足指定条件，这个判断条件通过Lambda表达式传递给anyMatch，执行结果为boolean类型。
如，判断是否所有人都是学生：
```java
boolean result = list.stream()
.allMatch(Person::isStudent);
```
### 是否未匹配所有元素：noneMatch
noneMatch与allMatch恰恰相反，它用于判断流中的所有元素是否都不满足指定条件：
```java
boolean result = list.stream()
.noneMatch(Person::isStudent);
```
### 获取任一元素findAny
findAny能够从流中随便选一个元素出来，它返回一个Optional类型的元素。
```java
Optional<Person> person = list.stream().findAny();
```
### 获取第一个元素findFirst
```java
Optional<Person> person = list.stream().findFirst();
```
### 归约
归约是将集合中的所有元素经过指定运算，折叠成一个元素输出，如：求最值、平均数等，这些操作都是将一个集合的元素折叠成一个元素输出。
在流中，reduce函数能实现归约。
reduce函数接收两个参数：
1. 初始值
2. 进行归约操作的Lambda表达式
**元素求和：自定义Lambda表达式实现求和**
例：计算所有人的年龄总和
~~~
@Test
public void contextLoads() {
List<Person> list = new ArrayList<>();
list.add(new Person().setAge(20));
list.add(new Person().setAge(25));
int age = list.stream().map(Person::getAge).reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(age);
}
~~~
~~~
@Data
@Accessors(chain = true)
class Person {
private int age;
}
~~~
1. reduce的第一个参数表示初试值为0；
2. reduce的第二个参数为需要进行的归约操作，它接收一个拥有两个参数的Lambda表达式，reduce会把流中的元素两两输给Lambda表达式，最后将计算出累加之和。
**元素求和：使用Integer.sum函数求和**
上面的方法中我们自己定义了Lambda表达式实现求和运算，如果当前流的元素为数值类型，那么可以使用Integer提供了sum函数代替自定义的Lambda表达式，如：
```java
int age = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
```
Integer类还提供了 `min`、`max` 等一系列数值操作，当流中元素为数值类型时可以直接使用。
### 数值流的使用
采用reduce进行数值操作会涉及到基本数值类型和引用数值类型之间的装箱、拆箱操作，因此效率较低。
当流操作为纯数值操作时，使用数值流能获得较高的效率。
**将普通流转换成数值流**
StreamAPI提供了三种数值流：IntStream、DoubleStream、LongStream，也提供了将普通流转换成数值流的三种方法：mapToInt、mapToDouble、mapToLong。
如，将Person中的age转换成数值流：
```java
IntStream stream = list.stream().mapToInt(Person::getAge);
```
**数值计算**
每种数值流都提供了数值计算函数，如max、min、sum等。如，找出最大的年龄：
```java
OptionalInt maxAge = list.stream()
.mapToInt(Person::getAge)
.max();
```
由于数值流可能为空，并且给空的数值流计算最大值是没有意义的，因此max函数返回OptionalInt，它是Optional的一个子类，能够判断流是否为空，并对流为空的情况作相应的处理。
此外，mapToInt、mapToDouble、mapToLong进行数值操作后的返回结果分别为：OptionalInt、OptionalDouble、OptionalLong
## 中间操作和收集操作
| 操作 | 类型 | 返回类型 | 使用的类型/函数式接口 | 函数描述符 |
|:-----:|:--------|:-------|:-------|:-------|
| `filter` | 中间 | `Stream<T>` | `Predicate<T>` | `T -> boolean` |
| `distinct` | 中间 | `Stream<T>` | | |
| `skip` | 中间 | `Stream<T>` | long | |
| `map` | 中间 | `Stream<R>` | `Function<T, R>` | `T -> R` |
| `flatMap` | 中间 | `Stream<R>` | `Function<T, Stream<R>>` | `T -> Stream<R>` |
| `limit` | 中间 | `Stream<T>` | long | |
| `sorted` | 中间 | `Stream<T>` | `Comparator<T>` | `(T, T) -> int` |
| `anyMatch` | 终端 | `boolean` | `Predicate<T>` | `T -> boolean` |
| `noneMatch` | 终端 | `boolean` | `Predicate<T>` | `T -> boolean` |
| `allMatch` | 终端 | `boolean` | `Predicate<T>` | `T -> boolean` |
| `findAny` | 终端 | `Optional<T>` | | |
| `findFirst` | 终端 | `Optional<T>` | | |
| `forEach` | 终端 | `void` | `Consumer<T>` | `T -> void` |
| `collect` | 终端 | `R` | `Collector<T, A, R>` | |
| `reduce` | 终端 | `Optional<T>` | `BinaryOperator<T>` | `(T, T) -> T` |
| `count` | 终端 | `long` | | |
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- 商业版介绍
- 功能对比
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- 环境准备
- 基础环境安装
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- 导入Cloud版本
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- 工程运行
- 运行Cloud版本
- 运行Boot版本
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- 测试Boot版本
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- Lambda
- Lambda 受检异常处理
- Stream 简介
- Stream API 一览
- Stream API (上)
- Stream API (下)
- Optional 干掉空指针
- 函数式接口
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- Mybatis
- Mybatis-Plus
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