java8新特性Stream用法详解

1、Stream的使用场景。

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一 个则是 Stream API(java.util.stream.*)。

Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对

Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

2、Stream三个操作步骤

创建 Stream

一个数据源（如：集合、数组），获取一个流  中间操作

一个中间操作链，对数据源的数据进行处理  终止操作(终端操作)

一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果。

3、创建Stream

public static<T> Stream<T> of(T... values) : 返回一个流

static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流

4、Stream的中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水 线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！ 而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

filter(Predicate p) 接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。

distinct() 筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去 除重复元素 limit(long maxSize) 截断流，使其元素不超过给定数量。

skip(long n) 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素 不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补

map(Function f) 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。

mapToDouble(ToDoubleFunction f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元 素上，产生一个新的 DoubleStream。 mapToInt(ToIntFunction f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元 素 上，产生一个新的 IntStream。

mapToLong(ToLongFunction f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元 素上，产生一个新的 LongStream。

flatMap(Function f) 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

sorted() 产生一个新流，其中按自然顺序排序

sorted(Comparator comp) 产生一个新流，其中按比较器顺序排序。

5、Stream终止操作

allMatch(Predicate p) 检查是否匹配所有元素

anyMatch(Predicate p) 检查是否至少匹配一个元素

noneMatch(Predicate p) 检查是否没有匹配所有元素

findFirst() 返回第一个元素

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的 值，例如：List、Integer，甚至是 void 。

findAny() 返回当前流中的任意元素

count() 返回流中元素总数

max(Comparator c) 返回流中最大值

min(Comparator c) 返回流中最小值

reduce(T iden, BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。 返回 T 归约 reduce(BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。 返回 Optional<T> 备注：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google 用它 来进行网络搜索而出名。

forEach(Consumer c)

collect(Collector c) 将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的 实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

toList List<T> 把流中元素收集到List

List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList()); toSet Set<T> 把流中元素收集到Set

Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet()); toCollection Collection<T> 把流中元素收集到创建的集合

Collection<Employee>emps=list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new)); counting Long 计算流中元素的个数

long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); summingInt Integer 对流中元素的整数属性求和

inttotal=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)); averagingInt Double 计算流中元素Integer属性的平均 值 doubleavg= list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary)); summarizingInt IntSummaryStatistics 收集流中Integer属性的统计值。 如：平均值

sum = (int) sumResults.stream().collect(Collectors.summarizingInt(QuestionDetailVo::getScore)).getSum();

List<HzbCompanyEnergy> list = hzbCompanyEnergyService.list();
List<HzbCompanyEnergy> energyConsumptions = list.stream().filter(data -> data.getYear().equals(String.valueOf(year))).collect(Collectors.toList());
if (CollectionUtils.isNotEmpty(energyConsumptions)) {
    Double totalWaterConsumption = energyConsumptions.stream().map(o -> o.getTotalWaterConsumption()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add).doubleValue();
    Double totalPowerConsumption = energyConsumptions.stream().map(o -> o.getTotalPowerConsumption()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add).doubleValue();
    Double totalHeatConsumption = energyConsumptions.stream().map(o -> o.getTotalHeatConsumption()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add).doubleValue();
    Double totalAirConsumption = energyConsumptions.stream().map(o -> o.getTotalAirConsumption()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add).doubleValue();
    parkEnergy.setAirConsumption(String.valueOf(totalAirConsumption)).setHeatConsumption(String.valueOf(totalHeatConsumption))
            .setPowerConsumption(String.valueOf(totalPowerConsumption)).setWaterConsumption(String.valueOf(totalWaterConsumption));
}