stream流先分组排序

时间: 2023-09-25 11:06:29 浏览: 108

stream流操作demo

在Java编程语言中，Stream API是Java 8引入的一个强大特性，它提供了处理集合数据的新方式，使得数据处理更加简洁、高效。Stream API允许我们以声明性方式处理数据，非常适合进行聚合操作，如过滤、映射和减少。下面将详细讨论`stream`操作的相关知识点，并结合`StreamTest.java`和`Person.java`两个文件的可能实现来阐述。 1. **什么是Stream** Stream不是数据结构，而是数据的来源，可以是从集合、数组、I/O通道等获取。它提供了一种顺序或并行处理数据的方式，并且可以生成中间和最终结果。 2. **创建Stream** - 通过集合的`stream()`或`parallelStream()`方法创建。 - 使用`Arrays.stream()`或`IntStream.range()`等方法处理数组。 - I/O流也可以转换为Stream，如`Files.lines()`。 3. **中间操作（Intermediate Operations）** - `filter(Predicate p)`: 过滤满足条件的元素。 - `map(Function f)`: 将每个元素转换为另一种类型。 - `distinct()`: 去除重复元素。 - `sorted()`: 对流进行排序。 - `limit(n)`: 取前n个元素。 - `skip(n)`: 跳过前n个元素。 - `flatMap(Function f)`: 将流中的每个值替换为另一个流，然后连接所有流。 4. **终止操作（Terminal Operations）** - `collect(Collector c)`: 将流的数据收集到一个容器中，如List、Set或Map。 - `count()`: 计算流中元素的数量。 - `findFirst()`: 查找流中的第一个元素。 - `anyMatch(Predicate p)`: 检查是否存在至少一个元素满足条件。 - `allMatch(Predicate p)`: 检查所有元素是否都满足条件。 - `noneMatch(Predicate p)`: 检查所有元素是否都不满足条件。 - `forEach(Consumer c)`: 遍历流中的每个元素并执行操作。 5. **并行流（Parallel Streams）** - 并行流是Stream API的一部分，它们能利用多核处理器进行并行计算，提高性能。 - 可以通过调用`parallel()`方法将顺序流转换为并行流。 - 注意：并行流并不总是更快，需要考虑数据量、计算复杂度以及硬件资源。 6. **自定义流操作** - 可以通过实现`Predicate`、`Function`和`Consumer`接口来自定义操作。 - 创建`Stream`实例的工厂方法，如`Stream.of()`、`IntStream.range()`。在`StreamTest.java`中，可能会包含各种Stream API的使用示例，如过滤特定条件的元素、转换数据类型、分组、排序等。`Person.java`可能定义了一个表示人的类，包含姓名、年龄等属性，然后在`StreamTest.java`中对`Person`对象的集合进行流操作。例如： ```java List<Person> people = ...; // 人员列表 people.stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) // 过滤成年人员 .map(Person::getName) // 获取人员姓名 .sorted() // 按姓名排序 .distinct() // 去除重复姓名 .forEach(System.out::println); // 打印结果 ``` 这个例子展示了如何使用Stream API从`Person`列表中筛选出成年人员，获取他们的姓名，并按姓名排序，最后打印结果。 Stream API极大地简化了Java中数据处理的代码，提高了可读性和效率。通过灵活运用流操作，我们可以更优雅地解决许多编程问题。

在使用stream流进行分组排序时，可以通过使用groupingBy方法来实现。该方法可以根据指定的条件对stream流中的元素进行分组，然后使用sorted方法对每个分组进行排序。例如，使用groupingBy方法将stream流中的元素按照某个属性进行分组，然后使用sorted方法对每个分组中的元素进行排序。这样就可以实现分组排序的功能。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [java1.8 中 stream 的 groupingBy 最大值、最小值分组](https://download.csdn.net/download/qq_42711127/18909862)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [【Java】Stream流复杂分组及排序使用](https://blog.csdn.net/cottonknight/article/details/128900565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [Java stream流排序分组过滤用法](https://blog.csdn.net/maidongwuxueqiao/article/details/121704519)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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