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Java中的高效集合操作：Stream API实战指南

article 2025/1/17 8:37:02

Java中的高效集合操作：Stream API实战指南

1. 引言：集合操作的痛点

在日常开发中，我们经常需要对集合进行各种操作，比如过滤、映射、排序、聚合等。传统的做法是使用for循环或Iterator，代码冗长且容易出错。比如：

List<String> names = new ArrayList<>();
for (User user : users) {
    if (user.getAge() > 18) {
        names.add(user.getName().toUpperCase());
    }
}

这样的代码不仅难以维护，还容易引入bug。幸运的是，Java 8引入了Stream API，它提供了一种更高效、更优雅的方式来处理集合数据。

2. Stream API简介

Stream是Java 8中新增的一个抽象层，它允许我们以声明式的方式处理数据集合。Stream的核心思想是将数据操作分为中间操作（Intermediate Operations）和终端操作（Terminal Operations）。

中间操作：返回一个新的Stream，可以链式调用（如filter、map、sorted）。
终端操作：触发实际计算并返回结果（如collect、forEach、reduce）。

3. Stream的常用操作

3.1 创建Stream

从集合创建：

List<String> list = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
Stream<String> stream = list.stream();

从数组创建：

String[] array = {"Java", "Python", "C++"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);

使用Stream.of创建：

Stream<String> stream = Stream.of("Java", "Python", "C++");

3.2 过滤数据（filter）

filter用于过滤符合条件的元素。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++", "JavaScript");
List<String> result = languages.stream()
                               .filter(lang -> lang.startsWith("J"))
                               .collect(Collectors.toList());
// 结果：["Java", "JavaScript"]

3.3 映射数据（map）

map用于将元素转换为另一种形式。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
List<Integer> lengths = languages.stream()
                                 .map(String::length)
                                 .collect(Collectors.toList());
// 结果：[4, 6, 3]

3.4 排序数据（sorted）

sorted用于对元素进行排序。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
List<String> sorted = languages.stream()
                               .sorted()
                               .collect(Collectors.toList());
// 结果：["C++", "Java", "Python"]

3.5 聚合数据（reduce）

reduce用于将流中的元素聚合成一个结果。

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

4. Stream的高级操作

4.1 去重（distinct）

distinct用于去除重复元素。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "Java", "C++");
List<String> unique = languages.stream()
                               .distinct()
                               .collect(Collectors.toList());
// 结果：["Java", "Python", "C++"]

4.2 扁平化（flatMap）

flatMap用于将嵌套的流扁平化。

List<List<String>> nested = Arrays.asList(
    Arrays.asList("Java", "Python"),
    Arrays.asList("C++", "JavaScript")
);
List<String> flat = nested.stream()
                          .flatMap(List::stream)
                          .collect(Collectors.toList());
// 结果：["Java", "Python", "C++", "JavaScript"]

4.3 分组（groupingBy）

groupingBy用于根据某个条件对元素进行分组。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++", "JavaScript");
Map<Integer, List<String>> grouped = languages.stream()
                                              .collect(Collectors.groupingBy(String::length));
// 结果：{3=["C++"], 4=["Java"], 6=["Python"], 10=["JavaScript"]}

5. 实战案例：用户数据处理

5.1 需求描述

假设我们有一个User列表，每个User包含name和age字段。我们需要：

过滤出年龄大于18的用户。
将用户名转换为大写。
按用户名排序。
返回前5个用户的名字。

5.2 传统实现

List<User> users = getUsers();
List<String> result = new ArrayList<>();
for (User user : users) {
    if (user.getAge() > 18) {
        result.add(user.getName().toUpperCase());
    }
}
result.sort(String::compareTo);
if (result.size() > 5) {
    result = result.subList(0, 5);
}

5.3 使用Stream API实现

List<String> result = users.stream()
                           .filter(user -> user.getAge() > 18)
                           .map(user -> user.getName().toUpperCase())
                           .sorted()
                           .limit(5)
                           .collect(Collectors.toList());