Stream流的实际使用

一、中间操作

1、fileter的使用

        filter起到过滤筛选的作用，一般在filter中衔接lambda表达式起到筛选作用

2、Map方法的使用

        Map方法的适用场景，接上例，对当前的包含对象的流数据转换为仅包含人名的流，那么就适合使用map方法来进行类型的转换。

eg：

开发中遇到的使用实例：

// 1.查询用户,若不存在返回空列表List<User> users = listByIds(ids);if(CollUtil.isEmpty(users)){return Collections.emptyList();}// 2.1.查询地址;获取用户id集合List<Long> idList = users.stream().map(User -> User.getId()).collect(Collectors.toList());

二、终结操作

1、Aggreation操作

count方法可直接调用

max和min方法，需要在其中定义比较器，指明比较依据

average和sum方法，需要将当前的流转换为数据流，再进行操作

2、reduce方法

reduce通过特定的函数对流中的元素进行反复操作，适用于求和、字符串拼接等操作

List<String> strings = Arrays.asList("Java", "Stream", "API");
String combinedStream = strings.stream().reduce("", (a, b) -> a + b);
return combinedStream;

3、collect收集方法

常规使用：在collect中指定collector收集器，进行对应类型的转换，如List、Set、Map等

实用的方法：分组、分区、字符串连接

分组groupingBy开发遇到的：

 // 2.4.分类整理，将一个用户id对应的多个地址分组到一起Map<Long, List<AddressVO>> addressMap = 
addresses.stream().collect(Collectors.groupingBy(AddressVO::getUserId));

分区partioning，可以在partioning中衔接lambda表达式，表明分区条件，返回值为Map，键为true和false，根据条件分开的两类数据分在两个分区中。

字符串连接joining