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【集合】Java 8 - Stream API 17种常用操作与案例详解

news 来源：原创 2025/5/28 4:15:44

文章目录

Java8 Stream API 17种常用操作与案例详解
- 1. collect()：将流中的元素收集到集合中
- 2. filter()：根据条件过滤流中的元素
- 3. map()：元素映射为另一个值
- 4. forEach()：对流中的元素执行操作
- 5. flatMap()：将流中的元素展开成一个流
- 6. reduce()：累积操作
- 7. distinct()：去重
- 8. sorted()：排序
- 9. limit()：截断流
- 10. skip()：跳过前 n 个元素
- 11. anyMatch() / allMatch() / noneMatch()：条件匹配
- 12. findFirst() 和 findAny()
- 13. max() / min()：获取最大值或最小值
- 14. peek()：调试流中的元素
- 15. count()：统计流中的元素个数
- 16. groupBy()：将流中的元素按照指定的条件分组
- 17. partitioningBy()：将流中的元素按照指定的条件分成两个部分。
总结补充

Java8 Stream API 17种常用操作与案例详解

在 Java 8 中，Stream API 提供了一种高效、简洁的数据处理方式，特别适合对集合、数组等数据源进行操作。Stream 通过函数式编程风格，支持链式调用，避免了传统 for 循环中复杂的代码逻辑。本文将详细介绍 17 种常用 Stream 操作方法，并通过示例代码帮助大家理解如何应用于实际开发中。

1. collect()：将流中的元素收集到集合中

collect() 方法用于将流中的数据收集到集合、映射等数据结构中，非常常见。

示例：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");// 收集名字长度大于 3 的元素到 List 集合
List<String> filteredNames = names.stream().filter(name -> name.length() > 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(filteredNames); // Output: [Alice, Charlie, David]

理解要点：
collect() 是终止操作，它将流中的元素重新汇总到新的集合中。这里的 Collectors.toList() 是一种常见用法，用于收集元素到 List 集合中。

2. filter()：根据条件过滤流中的元素

filter() 用于筛选出满足特定条件的元素，它返回一个新的流，流中的元素都满足过滤条件。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);// 过滤出偶数
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream().filter(n -> n % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
System.out.println(evenNumbers); // Output: [2, 4]

理解要点：
这里 n -> n % 2 == 0 是一个 Lambda 表达式，表示只保留能被 2 整除的元素。filter() 不会修改原数据，而是返回一个新的流。

3. map()：元素映射为另一个值

map() 会对流中的每个元素执行操作，并将结果映射成一个新的流。

示例：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");// 转换为大写
List<String> upperCaseNames = names.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
System.out.println(upperCaseNames); // Output: [ALICE, BOB, CHARLIE]

理解要点：

map() 接受一个函数作为参数，将流中的每个元素转换为新形式。
String::toUpperCase 是方法引用，等同于 name -> name.toUpperCase()。

4. forEach()：对流中的元素执行操作

forEach() 是终止操作，用于遍历流中的元素并执行指定的操作。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);// 输出每个元素
numbers.stream().forEach(System.out::println);
// Output: 1 2 3 4 5

理解要点：

System.out::println 是方法引用，等同于 n -> System.out.println(n)。
forEach() 不返回新流，只执行操作。

5. flatMap()：将流中的元素展开成一个流

flatMap() 用于处理嵌套集合（比如 List），它将每个元素的流展开，并合并成一个新的流。

示例：

List<List<Integer>> listOfLists = Arrays.asList(Arrays.asList(1, 2, 3), Arrays.asList(4, 5), Arrays.asList(6, 7, 8)
);// 合并多个列表为一个流
List<Integer> mergedList = listOfLists.stream().flatMap(List::stream).collect(Collectors.toList());
System.out.println(mergedList); // Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

理解要点：

flatMap() 的作用是 “摊平” 元素，比如将多个小集合合并成一个大集合。
这里 List::stream 表示将每个子集合转换为流。

6. reduce()：累积操作

reduce() 用于将流中的元素进行聚合操作，例如求和、求最大值等。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);// 求和
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum); // Output: 15

理解要点：

reduce 需要一个初始值（这里是 0），一个二元操作（Integer::sum）。
操作会从初始值开始累加流中的元素。

7. distinct()：去重

distinct() 方法用于去掉流中的重复元素，最终返回一个去重后的流。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 3, 4);// 去重
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(distinctNumbers); // Output: [1, 2, 3, 4]

理解要点：
distinct() 会基于元素的 equals() 和 hashCode() 方法判断是否重复。

8. sorted()：排序

sorted() 可以对流中的元素进行排序，支持自然排序和自定义排序。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 3, 1, 4, 2);// 升序排序
List<Integer> sortedNumbers = numbers.stream().sorted()	//Comparator.comparing().collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNumbers); // Output: [1, 2, 3, 4, 5]

理解要点：

默认情况下，sorted() 使用自然排序（升序）。
如果需要自定义排序，可以传入比较器。

9. limit()：截断流

limit() 用于获取流中的前 n 个元素。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7);// 只获取前 3 个元素
List<Integer> limitedNumbers = numbers.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitedNumbers); // Output: [1, 2, 3]

实际场景：
例如分页功能中，可以结合 skip() 实现数据的分页查询。

10. skip()：跳过前 n 个元素

skip() 用于跳过流中的前 n 个元素，返回剩余元素的流。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7);// 跳过前 4 个元素
List<Integer> skippedNumbers = numbers.stream().skip(4).collect(Collectors.toList());
System.out.println(skippedNumbers); // Output: [5, 6, 7]

结合 limit()：

// 获取第 4 到第 6 个元素
List<Integer> subList = numbers.stream().skip(3).limit(3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(subList); // Output: [4, 5, 6]

实际场景：
跳过已处理数据，优化批量处理的效率。

11. anyMatch() / allMatch() / noneMatch()：条件匹配

这三个方法用于判断流中的元素是否符合条件：

anyMatch()：是否有任意一个元素满足条件。
allMatch()：所有元素都满足条件。
noneMatch()：没有任何元素满足条件。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);// 是否存在大于 4 的元素
boolean anyMatch = numbers.stream().anyMatch(n -> n > 4);
System.out.println(anyMatch); // Output: true// 是否所有元素都小于 6
boolean allMatch = numbers.stream().allMatch(n -> n < 6);
System.out.println(allMatch); // Output: true// 是否没有大于 5 的元素
boolean noneMatch = numbers.stream().noneMatch(n -> n > 5);
System.out.println(noneMatch); // Output: true

实际场景：

数据校验，例如用户输入是否符合条件。
筛选判断，例如是否存在符合条件的订单。

12. findFirst() 和 findAny()

findFirst()：返回流中的第一个元素，通常在顺序流中使用。
findAny()：返回流中的任意一个元素，适合并行流操作，效率更高。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);// 使用 findFirst 方法查找第一个元素
Optional<Integer> first = numbers.stream().findFirst();// 使用 findAny 方法查找任意一个元素
Optional<Integer> any = numbers.stream().findAny();// 输出结果
System.out.println("First: " + first.orElse(null)); // Output: 1
System.out.println("Any: " + any.orElse(null));     // Output: 1 或其他任意元素

特别说明：

在 顺序流 中，findAny() 的行为与 findFirst() 相似，通常会返回第一个元素。
在 并行流 中，findAny() 可能会返回流中任意位置的元素，以提高性能。

13. max() / min()：获取最大值或最小值

max() 和 min() 用于根据比较器找出流中的最大或最小元素。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);// 获取最大值
Optional<Integer> max = numbers.stream().max(Integer::compareTo);
System.out.println(max.get()); // Output: 5// 获取最小值
Optional<Integer> min = numbers.stream().min(Integer::compareTo);
System.out.println(min.get()); // Output: 1

理解要点：

max() 和 min() 返回 Optional 对象，需使用 .get() 获取值。
可以使用自定义比较器实现复杂比较逻辑。

14. peek()：调试流中的元素

peek() 用于对流中的每个元素执行操作，但不会中断流的操作。适合用来调试。

示例：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");// 打印调试信息
List<String> filteredNames = names.stream().peek(name -> System.out.println("Before filter: " + name)).filter(name -> name.length() > 3).peek(name -> System.out.println("After filter: " + name)).collect(Collectors.toList());
System.out.println(filteredNames);

输出：

Before filter: Alice  
After filter: Alice  
Before filter: Bob  
Before filter: Charlie  
After filter: Charlie  
[Alice, Charlie]

理解要点：
peek() 通常用于调试，打印中间状态，帮助排查问题。

15. count()：统计流中的元素个数

count() 是一个终止操作，用于统计流中元素的个数。

示例：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");// 统计名字长度大于 3 的元素个数
long count = names.stream().filter(name -> name.length() > 3).count();
System.out.println(count); // Output: 2

实际场景：
数据统计，比如计算符合条件的记录数量。

16. groupBy()：将流中的元素按照指定的条件分组

sorted(Comparator) 支持根据自定义逻辑对流中的元素进行排序。

示例：

 List<String> words = Arrays.asList("dog", "cat", "elephant", "rat", "ant");// 按字符串长度分组
Map<Integer, List<String>> groupedByLength = words.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length));System.out.println(groupedByLength); 
// 输出: {3=[dog, cat, rat, ant], 8=[elephant]}

理解要点：

Collectors.groupingBy() 返回值作为键。

17. partitioningBy()：将流中的元素按照指定的条件分成两个部分。

sorted(Comparator) 支持根据自定义逻辑对流中的元素进行排序。

示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);// 根据是否为偶数进行分区
Map<Boolean, List<Integer>> partitionedByEvenOdd = numbers.stream().collect(Collectors.partitioningBy(num -> num % 2 == 0));System.out.println(partitionedByEvenOdd); 
// 输出: {false=[1, 3, 5, 7, 9], true=[2, 4, 6, 8]}

分区结合统计信息：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);// 分区后统计每组的元素数量
Map<Boolean, Long> countByEvenOdd = numbers.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(num -> num % 2 == 0, Collectors.counting()));System.out.println(countByEvenOdd); 
// 输出: {false=5, true=4}

总结补充

通过以上 17 个常用操作，我们可以看到 Stream API 在数据处理方面提供了强大的功能。总结一些常见的使用场景：

数据过滤与筛选：filter()、distinct()、limit()。
数据转换与聚合：map()、flatMap()、reduce()。
数据统计与校验：count()、allMatch()、anyMatch()。
调试与排序：peek()、sorted()、max()、min()。

合理使用 Stream API，能够让代码更加简洁、可读性更强，同时提高开发效率。希望这篇文章对大家有帮助！！👍★(疯狂暗示)

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【CSS in Depth 2 精译_087】14.4：CSS 中的浮动特效以及在文字环绕中的应用 + 14.5：本章小结

当前内容所在位置（可进入专栏查看其他译好的章节内容） 第四部分视觉增强技术 ✔️【第 14 章蒙版、形状与剪切】 ✔️ 14.1 滤镜 14.1.1 滤镜的类型14.1.2 背景滤镜 14.2 蒙版 14.2.1 带渐变效果的蒙版特效14.2.2 基于亮度来定义蒙版14.2.3 其他蒙版属…...

编程日记 2025/5/25 4:41:08

探索 Python编程调试案例：计算小程序中修复偶数的bug

在学习Python 编程的过程里，会遇到各种各样的bug。而修复bug调试代码就像是一场充满挑战的侦探游戏。每一个隐藏的 bug 都是谜题，等待开发者去揭开真相，让程序可以顺利运行。今天，让我们通过一个实际案例，深入探索 Py…...

编程日记 2025/5/27 23:36:28

探索 CI/CD 工具的力量

CI/CD 工具是什么？ CI/CD 工具是开发者的“生产力加速器”。它通过自动化代码构建、测试、部署等流程，消除了繁琐的手动操作，确保开发和运维的无缝衔接。借助这些工具，开发者不仅能够更快地发布产品，还能更早发现问题…...

编程日记 2025/5/24 10:31:02

MySQL和Oracle的区别

MySQL和Oracle的区别 MySQL是轻量型数据库，并且免费，没有服务恢复数据。 Oracle是重量型数据库，收费，Oracle公司对Oracle数据库有任何服务。 1.对事务的提交 MySQL默认是自动提交，而Oracle默认不自动提交&#xff0…...

编程日记 2025/5/27 7:46:54

亚马逊云科技 re:Invent 2024重磅发布！Amazon Bedrock Data Automation 预览版震撼登场

AWS re:Invent 2024 已圆满落幕！ 在本次大会中，隆重推出了一项全新功能： Amazon Bedrock Data Automation（预览版）震撼登场！ New Amazon Bedrock capabilities enhance data processing and retrieval | …...

编程日记 2025/5/24 14:07:10

SQL语句练习

阅读《SQL必知必会》（第五版）然后结合往常表做的练习记录这里使用的数据库时sqlite3,使用的工具时navicat 表资源链接https://wenku.baidu.com/view/349fb3639b6648d7c1c74652.html 表录入后如上图所示。后面如果有多张表之间的操作，在引入…...

编程日记 2025/5/27 7:55:12

保姆级教程Docker部署RabbitMQ镜像

目录 1、创建挂载目录 2、运行RabbitMQ容器 3、Compose运行RabbitMQ容器 4、开启界面插件 5、查看RabbitMQ运行状态 6、常见问题处理 1、创建挂载目录 # 创建宿主机rabbitMQ挂载目录 sudo mkdir -p /data/docker/rabbitmq/log# 修改log目录权限 sudo chmod 777 /data/do…...

编程日记 2025/5/26 9:41:10

P6打卡—Pytorch实现人脸识别

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 1.检查GPU import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import torchvisiondevicetorch.device("cuda" if torch.cuda.is_…...

编程日记 2025/5/25 6:31:52

clickhouse-介绍、安装、数据类型、sql

1、介绍 ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。 OLAP（On-Line A…...

编程日记 2025/5/27 5:03:01

基于单片机的智能婴儿床监护系统多功能婴儿床摇篮系统

功能介绍以STM32单片机为控制核心蓝牙传输控制可以进行哭闹检测、尿床检测、音乐播放、语音提醒、哭闹时可以进行摇床有不同的模式自动模式和睡眠模式实物可做，其他功能也可以电路图 PCB 源代码 u8 Temperature_High; //室内温度高阈值 u8 Temperature_…...

编程日记 2025/5/20 4:26:56

文章目录

Java8 Stream API 17种常用操作与案例详解

1. collect()：将流中的元素收集到集合中

2. filter()：根据条件过滤流中的元素

3. map()：元素映射为另一个值

4. forEach()：对流中的元素执行操作

5. flatMap()：将流中的元素展开成一个流

6. reduce()：累积操作

7. distinct()：去重

8. sorted()：排序

9. limit()：截断流

10. skip()：跳过前 n 个元素

11. anyMatch() / allMatch() / noneMatch()：条件匹配

12. findFirst() 和 findAny()

13. max() / min()：获取最大值或最小值

14. peek()：调试流中的元素

15. count()：统计流中的元素个数

16. groupBy()：将流中的元素按照指定的条件分组

17. partitioningBy()：将流中的元素按照指定的条件分成两个部分。

总结补充

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