创建Stream
要使用Stream
,就必须先创建它。创建Stream
有很多种方法,我们来一一介绍。
Stream.of()
创建Stream
最简单的方式是直接用Stream.of()
静态方法,传入可变参数即创建了一个能输出确定元素的Stream
:
虽然这种方式基本上没啥实质性用途,但测试的时候很方便。
基于数组或Collection
第二种创建Stream
的方法是基于一个数组或者Collection
,这样该Stream
输出的元素就是数组或者Collection
持有的元素:
把数组变成Stream
使用Arrays.stream()
方法。对于Collection
(List
、Set
、Queue
等),直接调用stream()
方法就可以获得Stream
。
上述创建Stream
的方法都是把一个现有的序列变为Stream
,它的元素是固定的。
基于Supplier
创建Stream
还可以通过Stream.generate()
方法,它需要传入一个Supplier
对象:
Stream<String> s = Stream.generate(Supplier<String> sp);
基于Supplier
创建的Stream
会不断调用Supplier.get()
方法来不断产生下一个元素,这种Stream
保存的不是元素,而是算法,它可以用来表示无限序列。
例如,我们编写一个能不断生成自然数的Supplier
,它的代码非常简单,每次调用get()
方法,就生成下一个自然数:
上述代码我们用一个Supplier<Integer>
模拟了一个无限序列(当然受int
范围限制不是真的无限大)。如果用List
表示,即便在int
范围内,也会占用巨大的内存,而Stream
几乎不占用空间,因为每个元素都是实时计算出来的,用的时候再算。
对于无限序列,如果直接调用forEach()
或者count()
这些最终求值操作,会进入死循环,因为永远无法计算完这个序列,所以正确的方法是先把无限序列变成有限序列,例如,用limit()
方法可以截取前面若干个元素,这样就变成了一个有限序列,对这个有限序列调用forEach()
或者count()
操作就没有问题。
其他方法
创建Stream
的第三种方法是通过一些API提供的接口,直接获得Stream
。
例如,Files
类的lines()
方法可以把一个文件变成一个Stream
,每个元素代表文件的一行内容:
try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("/path/to/file.txt"))) {
...
}
此方法对于按行遍历文本文件十分有用。
另外,正则表达式的Pattern
对象有一个splitAsStream()
方法,可以直接把一个长字符串分割成Stream
序列而不是数组:
Pattern p = Pattern.compile("\\s+");
Stream<String> s = p.splitAsStream("The quick brown fox jumps over the lazy dog");
s.forEach(System.out::println);
基本类型
因为Java的范型不支持基本类型,所以我们无法用Stream<int>
这样的类型,会发生编译错误。为了保存int
,只能使用Stream<Integer>
,但这样会产生频繁的装箱、拆箱操作。为了提高效率,Java标准库提供了IntStream
、LongStream
和DoubleStream
这三种使用基本类型的Stream
,它们的使用方法和范型Stream
没有大的区别,设计这三个Stream
的目的是提高运行效率:
// 将int[]数组变为IntStream:
IntStream is = Arrays.stream(new int[] { 1, 2, 3 });
// 将Stream<String>转换为LongStream:
LongStream ls = List.of("1", "2", "3").stream().mapToLong(Long::parseLong);
练习
编写一个能输出斐波拉契数列(Fibonacci)的LongStream
:
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
从下载练习:FibonacciStream练习 (推荐使用IDE练习插件快速下载)
小结
创建Stream
的方法有 :
- 通过指定元素、指定数组、指定
Collection
创建Stream
; - 通过
Supplier
创建Stream
,可以是无限序列; - 通过其他类的相关方法创建。
基本类型的Stream
有IntStream
、LongStream
和DoubleStream
。