功能强大,代码优雅：Java8真实案例Stream大数据集高效之旅

Java8新特性

Java8 新增了非常多的特性，我们主要讨论以下几个：

Lambda 表达式 − Lambda 允许把函数作为一个方法的参数（函数作为参数传递到方法中）。
Stream API −新添加的Stream API（java.util.stream）把真正的函数式编程风格引入到Java中。

Java 8 Stream API 函数式接口全解析：业务案例与代码实现

在Java 8中，Stream API 引入了一种新的处理集合数据的方式，使得我们可以以声明式的方式处理数据集合。以下是Stream API中一些关键函数式接口的详细业务案例。

1. `Stream` 的 `filter`

业务数据：一系列用户的年龄。

List<Integer> ages = Arrays.asList(22, 34, 29, 17, 30);

函数使用：

Predicate<Integer> isAdult = age -> age >= 18;
long adultCount = ages.stream()
                       .filter(isAdult)
                       .count();

输出结果：

描述：计算成年人的数量
结果值：成年人数为 4

2. `Stream` 的 `map`

业务数据：一系列用户的姓名。

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");

函数使用：

Function<String, String> toUpperCase = String::toUpperCase;
List<String> upperCaseNames = names.stream()
                                     .map(toUpperCase)
                                     .collect(Collectors.toList());

输出结果：

描述：将所有姓名转换为大写
结果值：["ALICE", "BOB", "CHARLIE"]

3. `Stream` 的 `flatMap`

业务数据：一系列用户的姓名和地址。

List<User> users = Arrays.asList(
    new User("Alice", Arrays.asList("123 Apple St.", "456 Banana Ave.")),
    new User("Bob", Arrays.asList("789 Cherry Blvd."))
);

函数使用：

Function<User, Stream<String>> expandAddresses = user -> user.getAddresses().stream();
List<String> allAddresses = users.stream()
                                   .flatMap(expandAddresses)
                                   .collect(Collectors.toList());

输出结果：

描述：获取所有用户的地址
结果值：["123 Apple St.", "456 Banana Ave.", "789 Cherry Blvd."]

4. `Stream` 的 `distinct`

业务数据：一系列重复的字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "apple", "orange", "banana");

函数使用：

Set<String> distinctStrings = strings.stream()
                                      .distinct()
                                      .collect(Collectors.toSet());

输出结果：

描述：获取不重复的字符串集合
结果值：["apple", "banana", "orange"]

5. `Stream` 的 `sorted`

业务数据：一系列字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("banana", "apple", "cherry");

函数使用：

List<String> sortedStrings = strings.stream()
                                     .sorted()
                                     .collect(Collectors.toList());

输出结果：

描述：按字典顺序排序字符串
结果值：["apple", "banana", "cherry"]

6. `Stream` 的 `limit`

业务数据：一系列数字。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

函数使用：

List<Integer> firstThreeNumbers = numbers.stream()
                                          .limit(3)
                                          .collect(Collectors.toList());

输出结果：

描述：获取前三个数字
结果值：[1, 2, 3]

7. `Stream` 的 `skip`

业务数据：一系列字符串。

List<String> fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry");

函数使用：

List<String> fruitsAfterBanana = fruits.stream()
                                         .skip(2)
                                         .collect(Collectors.toList());

输出结果：

描述：跳过前两个字符串，获取剩余的字符串
结果值：["cherry", "date", "elderberry"]

8. `Stream` 的 `forEach`

业务数据：一系列员工的姓名。

List<String> employeeNames = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");

函数使用：

Consumer<String> printName = name -> System.out.println("Employee: " + name);
employeeNames.forEach(printName);

输出结果：

描述：打印每个员工的姓名
结果值：
Employee: Alice
Employee: Bob
Employee: Charlie

9. `Stream` 的 `reduce`

业务数据：一系列数字。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);

函数使用：

Optional<Integer> sum = numbers.stream()
                                .reduce(Integer::sum);

输出结果：

描述：计算数字总和
结果值：总和为 10

10. `Stream` 的 `collect`

业务数据：一系列字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

函数使用：

List<String> sortedStrings = strings.stream()
                                     .sorted()
                                     .collect(Collectors.toList());

输出结果：

描述：按字典顺序排序字符串并收集到列表
结果值：["apple", "banana", "cherry"]

11. `Stream` 的 `min` 和 `max`

业务数据：一系列数字。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 3, 2, 5, 4);

函数使用：

Optional<Integer> min = numbers.stream()
                                .min(Integer::compare);
Optional<Integer> max = numbers.stream()
                                .max(Integer::compare);

输出结果：

描述：找出数字中的最小值和最大值
结果值：最小值为 1，最大值为 5

12. `Stream` 的 `count`

业务数据：一系列字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

函数使用：

long count = strings.stream()
                     .count();

输出结果：

描述：计算字符串的数量
结果值：数量为 3

13. `Stream` 的 `anyMatch`

业务数据：一系列字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

函数使用：

boolean hasBanana = strings.stream()
                            .anyMatch("banana"::equals);

输出结果：

描述：检查列表中是否包含"banana"
结果值：结果为 true

14. `Stream` 的 `allMatch`

业务数据：一系列字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

函数使用：

boolean allFruits = strings.stream()
                            .allMatch(s -> s.startsWith("b"));

输出结果：

描述：检查所有字符串是否以"b"开头
结果值：结果为 false

15. `Stream` 的 `noneMatch`

业务数据：一系列字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

函数使用：

boolean noDates = strings.stream()
                          .noneMatch("date"::equals);

输出结果：

描述：检查列表中是否没有"date"
结果值：结果为 true

16. `Stream` 的 `findAny`

业务数据：一系列数字。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

函数使用：

java
Optional<Integer> anyNumber = numbers.stream()
                                       .findAny()

输出结果：

描述：找出任意一个数字
结果值：可能的结果为 1（或其他数字，取决于实现）

17. `Stream` 的 `findFirst`

业务数据：一系列字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

函数使用：

Optional<String> firstString = strings.stream()
                                        .findFirst();

输出结果：

描述：找出第一个字符串
结果值：可能的结果为 "apple"（或其他字符串，取决于实现）

18. `Stream` 的 `peek`

业务数据：一系列字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

函数使用：

java
strings.stream()
       .peek(System.out::println) 
       .collect(Collectors.toList());

输出结果：

描述：打印每个字符串并收集到列表
结果值：
apple
banana
cherry
["apple", "banana", "cherry"]

19. `Stream` 的 `toArray`

业务数据：一系列字符串。

List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

函数使用：

String[] stringArray = strings.stream()
                                .toArray(String[]::new);

输出结果：

描述：将字符串流转换为数组
结果值：字符串数组 ["apple", "banana", "cherry"]

20. `Stream` 的 `boxed`

业务数据：一系列整数。

IntStream intStream = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5);

函数使用：

Stream<Integer> integerStream = intStream.boxed();

输出结果：

复制
描述：将基本类型流转换为对象流
结果值：Stream of Integers [1, 2, 3, 4, 5]

20. `Stream` 完整案例

业务背景

需要处理以下需求：

计算总销售额。
找出最昂贵的订单。
筛选出金额超过1000的订单。
获取所有不重复的客户名称。
计算已交付订单的数量。
计算订单的平均金额。
使用并行流提高处理速度。

业务数据

List<Order> orders = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    orders.add(new Order("Customer" + i % 100, i % 10000 + 1, Math.random() * 5000 + 500));
}

在这个模拟数据中，我们生成了100万个订单，每个订单有客户名称、订单ID和随机生成的金额（500到5500）。

函数使用

double totalSales = orders.stream()
                         .mapToDouble(Order::getAmount)
                         .sum();


Optional<Order> mostExpensiveOrder = orders.stream()
                                             .max(Order::compareByAmount);


List<Order> ordersOverThreshold = orders.stream()
                                          .filter(order -> order.getAmount() > 1000)
                                          .collect(Collectors.toList());


Set<String> uniqueCustomerNames = orders.stream()
                                          .map(Order::getCustomerName)
                                          .collect(Collectors.toSet());


long orderCount = orders.stream()
                         .filter(Order::isDelivered)
                         .count();


double averageOrderAmount = orders.stream()
                                    .mapToDouble(Order::getAmount)
                                    .average()
                                    .orElse(0.0);


double parallelTotalSales = orders.parallelStream()
                                     .mapToDouble(Order::getAmount)
                                     .sum();

输出结果

总销售额：totalSales 表示所有订单的总金额。
最昂贵的订单：mostExpensiveOrder 包含金额最高的订单信息。
金额超过1000的订单列表：ordersOverThreshold 包含所有金额超过1000的订单。
不重复的客户名称集合：uniqueCustomerNames 包含所有不同的客户名称。
已交付订单的数量：orderCount 表示已交付的订单数。
订单的平均金额：averageOrderAmount 表示所有订单金额的平均值。
并行流处理的总销售额：parallelTotalSales 使用并行流计算的总销售额，可以提高处理速度。

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Java8新特性

Java 8 Stream API 函数式接口全解析：业务案例与代码实现

1. `Stream` 的 `filter`

2. `Stream` 的 `map`

3. `Stream` 的 `flatMap`

4. `Stream` 的 `distinct`

5. `Stream` 的 `sorted`

6. `Stream` 的 `limit`

7. `Stream` 的 `skip`

8. `Stream` 的 `forEach`

9. `Stream` 的 `reduce`

10. `Stream` 的 `collect`

11. `Stream` 的 `min` 和 `max`

12. `Stream` 的 `count`

13. `Stream` 的 `anyMatch`

14. `Stream` 的 `allMatch`

15. `Stream` 的 `noneMatch`

16. `Stream` 的 `findAny`

17. `Stream` 的 `findFirst`

18. `Stream` 的 `peek`

19. `Stream` 的 `toArray`

20. `Stream` 的 `boxed`

20. `Stream` 完整案例

业务背景

业务数据

函数使用

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Java8新特性

Java 8 Stream API 函数式接口全解析：业务案例与代码实现

1. Stream 的 filter

2. Stream 的 map

3. Stream 的 flatMap

4. Stream 的 distinct

5. Stream 的 sorted

6. Stream 的 limit

7. Stream 的 skip

8. Stream 的 forEach

9. Stream 的 reduce

10. Stream 的 collect

11. Stream 的 min 和 max

12. Stream 的 count

13. Stream 的 anyMatch

14. Stream 的 allMatch

15. Stream 的 noneMatch

16. Stream 的 findAny

17. Stream 的 findFirst

18. Stream 的 peek

19. Stream 的 toArray

20. Stream 的 boxed

20. Stream 完整案例

业务背景

业务数据

函数使用

评论

1. `Stream` 的 `filter`

2. `Stream` 的 `map`

3. `Stream` 的 `flatMap`

4. `Stream` 的 `distinct`

5. `Stream` 的 `sorted`

6. `Stream` 的 `limit`

7. `Stream` 的 `skip`

8. `Stream` 的 `forEach`

9. `Stream` 的 `reduce`

10. `Stream` 的 `collect`

11. `Stream` 的 `min` 和 `max`

12. `Stream` 的 `count`

13. `Stream` 的 `anyMatch`

14. `Stream` 的 `allMatch`

15. `Stream` 的 `noneMatch`

16. `Stream` 的 `findAny`

17. `Stream` 的 `findFirst`

18. `Stream` 的 `peek`

19. `Stream` 的 `toArray`

20. `Stream` 的 `boxed`

20. `Stream` 完整案例