Java8-如何构建一个Stream

简介: Stream的创建方式有很多种,除了最常见的集合创建,还有其他几种方式。List转StreamList继承自Collection接口,而Collection提供了stream()方法。List list = Lists.newArrayList(1, 2, 3);Stream stream = list.stream();数组转stream对于数组,Arrays提供了stream()方法。

Stream的创建方式有很多种,除了最常见的集合创建,还有其他几种方式。

List转Stream

List继承自Collection接口,而Collection提供了stream()方法。

List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3);
Stream<Integer> stream = list.stream();

数组转stream

对于数组,Arrays提供了stream()方法。

String[] arr = new String[]{"a", "b", "c"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(arr);

Map转stream

Map并不是一个序列,不是集合,没办法直接转成stream(). 但entrySet()是Set,可以转


Map<String, Object> map = Maps.newHashMap();
Stream<Entry<String, Object>> stream = map.entrySet().stream();

直接创建Stream

Stream也提供了API直接生成一个Stream,这个Stream大概可以理解成一个List。因为内部就是数组实现的。

Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3);

读取文件的Stream

用过Linux的就会对其命令行的管道符敬佩不已,一个管道符就可以源源不断的做处理。在Java里读取文件也可以实现类似的功能。


long uniqueWords = 0;
try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset())) {
    uniqueWords = lines.flatMap(l -> Arrays.stream(l.split(" ")))
            .distinct()
            .count();
} catch (IOException e) {
    //
}

通过函数来生成无限流

Stream提供了iterate来生成一个无限序列,一个基于初始值的无限序列。可以用lambda设置序列的生成规则,比如每次增加2.

Stream.iterate(0, n -> n + 2)
      .limit(10)
      .forEach(System.out::println);

再比如,斐波那契数列(Fibonacci sequence)


Stream.iterate(new int[]{0, 1}, t -> new int[]{t[1], t[0] + t[1]})
        .limit(20)
        .map(t -> t[0])
        .forEach(System.out::println);

Stream还提供了另一个generate方法来生成序列。接收一个用户指定的生成序列函数IntSupplier.

IntSupplier fib = new IntSupplier() {
    private int previous = 0;
    private int current = 1;

    @Override
    public int getAsInt() {
        int oldPrevious = this.previous;
        int nextValue = this.previous + this.current;
        this.previous = this.current;
        this.current = nextValue;
        return oldPrevious;
    }
};
IntStream.generate(fib).limit(10).forEach(System.out::println);

    关注我的公众号

img_acfe50023e4718b33064273d65e4cd67.jpe
唯有不断学习方能改变! -- Ryan Miao
目录
相关文章
|
22天前
|
移动开发 Java Android开发
构建高效Android应用:探究Kotlin与Java的性能差异
【4月更文挑战第3天】在移动开发领域,性能优化一直是开发者关注的焦点。随着Kotlin的兴起,其在Android开发中的地位逐渐上升,但关于其与Java在性能方面的对比,尚无明确共识。本文通过深入分析并结合实际测试数据,探讨了Kotlin与Java在Android平台上的性能表现,揭示了在不同场景下两者的差异及其对应用性能的潜在影响,为开发者在选择编程语言时提供参考依据。
|
1月前
|
Java 编译器 Android开发
构建高效Android应用:探究Kotlin与Java的性能差异
【2月更文挑战第30天】 随着Kotlin成为开发Android应用的首选语言,开发者社区对于其性能表现持续关注。本文通过深入分析与基准测试,探讨Kotlin与Java在Android平台上的性能差异,揭示两种语言在编译效率、运行时性能和内存消耗方面的具体表现,并提供优化建议。我们的目标是为Android开发者提供科学依据,帮助他们在项目实践中做出明智的编程语言选择。
|
1月前
|
Java API 数据处理
探索 Java 8 中的 Stream 流:构建流的多种方式
探索 Java 8 中的 Stream 流:构建流的多种方式
|
29天前
|
Java 编译器 Android开发
构建高效Android应用:探究Kotlin与Java的性能差异
在开发高性能的Android应用时,选择合适的编程语言至关重要。近年来,Kotlin因其简洁性和功能性受到开发者的青睐,但其性能是否与传统的Java相比有所不足?本文通过对比分析Kotlin与Java在Android平台上的运行效率,揭示二者在编译速度、运行时性能及资源消耗方面的具体差异,并探讨在实际项目中如何做出最佳选择。
17 4
|
7天前
|
消息中间件 存储 安全
从零开始构建Java消息队列系统
【4月更文挑战第18天】构建一个简单的Java消息队列系统,包括`Message`类、遵循FIFO原则的`MessageQueue`(使用`LinkedList`实现)、`Producer`和`Consumer`类。在多线程环境下,`MessageQueue`的操作通过`synchronized`保证线程安全。测试代码中,生产者发送10条消息,消费者处理这些消息。实际应用中,可能需要考虑持久化、分布式队列和消息确认等高级特性,或者使用成熟的MQ系统如Kafka或RabbitMQ。
|
8天前
|
消息中间件 存储 Java
深度探索:使用Apache Kafka构建高效Java消息队列处理系统
【4月更文挑战第17天】本文介绍了在Java环境下使用Apache Kafka进行消息队列处理的方法。Kafka是一个分布式流处理平台,采用发布/订阅模型,支持高效的消息生产和消费。文章详细讲解了Kafka的核心概念,包括主题、生产者和消费者,以及消息的存储和消费流程。此外,还展示了Java代码示例,说明如何创建生产者和消费者。最后,讨论了在高并发场景下的优化策略,如分区、消息压缩和批处理。通过理解和应用这些策略,可以构建高性能的消息系统。
|
9天前
|
存储 安全 Java
说说Java 8 引入的Stream API
说说Java 8 引入的Stream API
12 0
|
9天前
|
分布式计算 Java API
Java 8新特性之Lambda表达式与Stream API
【4月更文挑战第16天】本文将介绍Java 8中的两个重要新特性:Lambda表达式和Stream API。Lambda表达式是Java 8中引入的一种新的编程语法,它允许我们将函数作为参数传递给其他方法,从而使代码更加简洁、易读。Stream API是Java 8中引入的一种新的数据处理方式,它允许我们以声明式的方式处理数据,从而使代码更加简洁、高效。本文将通过实例代码详细讲解这两个新特性的使用方法和优势。
|
13天前
|
前端开发 Oracle Java
Java 22 新增利器: 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态
Java 22 新增利器: 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态
23 0
|
13天前
|
存储 Java 关系型数据库
掌握Java 8 Stream API的艺术:详解流式编程(一)
掌握Java 8 Stream API的艺术:详解流式编程
46 1