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Java利用Stream API提高代码的简洁度和效率的操作方法

开发者 https://www.devze.com 2025-08-21 10:32 出处：网络 作者： 喵手
目录前言1. 什么是Stream API？2. 使javascript用Stream API的好处3. 常见的Stream API操作3.1 创建Stream3.2 常见的Stream操作3.2.1 中间操作（Intermediate Operations）3.2.2 终止操作（Terminal Operations）4.
相关专题：Java Stream APIJava Stream API代码简洁度Java Stream API提高代码简洁度和效率Java代码效率
目录
  • 前言
  • 1. 什么是Stream API？
  • 2. 使javascript用Stream API的好处
  • 3. 常见的Stream API操作
    • 3.1 创建Stream
    • 3.2 常见的Stream操作
      • 3.2.1 中间操作（Intermediate Operations）
      • 3.2.2 终止操作（Terminal Operations）
  • 4. 使用Stream API提高效率和简洁度
    • 4.1 处理大数据集合
      • 4.2 并行化处理
      • 5. 总结

        前言

        作为一个已经在Java开发职场中摸爬滚打了数年的码农，我深知代码的简洁性和效率对于维护一个大型项目有多么重要。在这些年来的项目开发中，我不断优化和重构代码，尤其是在处理集合和流数据时，我逐渐转向了Java 8引入的Stream API。这个作为jdk8的 新特性，不仅让代码更简洁，还让开发过程更加高效。

        你可能会问，Stream API到底能带来什么好处呢？是不是所有的场景都能用Stream来提高效率呢？今天，我就结合我多年的开发经验，带你深入了解如何使用Stream API优化代码，提高效率，减少冗余。

        1. 什么是Stream API？

        Stream API是Java 8引入的一项新特性，它提供了一种声明性、函数式的编程方式来处理集合（例如List、Set）等数据。它允许我们通过流水线式的操作（类似Unix管道）来处理数据流，而不需要编写大量的循环和条件判断，从而使代码更加简洁、可读。

        简单来说，Stream API让你能够使用链式操作来处理数据，比如过滤、排序、映射等，而这些操作都可以通过Stream流式进行，避免了传统的繁琐处理。Stream API的最大特点就是它支持惰性计算和并行化处理，从而在性能上也能够提供优化。

        2. 使用Stream API的好处

        通过Stream API，我们可以实现以下几点好处：

        • 简洁性：代码的可读性提高，减少了显式的循环和条件判断。
        • 函数式编程：使用流式操作，代码更加简洁、优雅。
        • 惰性计算：Stream流的操作是惰性求值的，只有在最终操作时才会触发数据的计算。
        • 并行处理：Stream API使得并行处理变得简单，可以通过parallelStream()轻松地启用并行处理，提升性能。

        3. 常见的Stream API操作

        3.1 创建Stream

        Stream可以通过多种方式创建，常见的几种方法有：

        • 通过集合创建Stream：
        List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c", "d");
Stream<String> stream = list.stream(); // 创建Stream
        • 通过数组创建Stream：
        String[] array = {"a", "b", "c"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
        • 通过Stream.of()方法创建Stream：
        Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c", "d");

        3.2 常见的Stream操作

        Stream API的操作分为两类：中间操作和终止操作。

        3.2.1 中间操作（Intermediate Operations）

        这些操作会返回一个新的Stream，允许我们继续进行链式调用。中间操作是惰性求值的，只有在终止操作执行时才会计算。

        • filter()：过滤数据，返回满足条件的元素。
        import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * @author: 喵手
 * @date: 2025-08-15 17:05
 */
public class Test1 {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
        List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
                .filter(n -> n % 2 == 0)  // 过滤偶数
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(evenNumbers);  // 输出：[2, 4]
    }
}

        具体展示界面截图如下：

        Java利用Stream API提高代码的简洁度和效率的操作方法

        • map()：对数据进行映射，转换成不同的形式。
        import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * @author: 喵手
 * @date: 2025-08-15 17:08
 * @desc:
 */
public class Test2 {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> words = Arrays.asList("Java", "vue", "python");
        List<String> upperWords = words.stream()
                .map(String::toUpperCase)  // 转换为大写
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(upperWords);  // 输出：[JAVA, VUE, PYTHON]
    }
}

        具体展示界面截图如下：

        Java利用Stream API提高代码的简洁度和效率的操作方法

        • distinct()：去重，返回一个去重后的Stream。
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5);
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream()
                                       .distinct()  // 去重
                                       .collect(Collectors.toList());
System.out.println(distinctNumbers);  // 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
        • sorted()：编程客栈排序。
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 3, 4, 1, 2);
List<Integer> sortedNumbers = numbers.stream()
                                     .sorted()  // 排序
                                     .collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNumbers);  // 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
        • limit()：限制流的长度。
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List<Integer> limitedNumbers = numbers.stream()
                                      .limit(3)  // 取前3个元素
                                      .collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitedNumbers);  // 输出：[1, 2, 3]

        3.2.2 终止操作（Terminal Operations）

        终止操作会触发流的计算并返回结果。常见的终止操作有：

        • forEach()：对Stream中的每个元素执行操作。
        List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
words.stream()
     .forEach(word -> System.out.println(word.toUpperCase()));
// 输出：
// APPLE
// BANANA
// CHERRY
        • collect()：将Stream转换为其他形式，如集合或数组。
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> collectedNumbers = numbers.stream()
                                       .collect(Collectors.toList());  // 转换为List
System.out.println(collectedNumbers);  // 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
        • reduce()：对Stream中的元素进行归约操作，通常用于求和、求积等。
        List<Integer> numbers = Arrays.asLiphpst(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
                 .reduce(0, (a, b) -> a + b);  // 求和
System.out.println(sum);  // 输出：15
        • count()：返回Stream中的元素个数。
        List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
long count = words.stream()
                  .count();  // 获取元素个数
System.out.println(count);  // 输出：3
        • anyMatch()：判断是否有任何元素符合条件。
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean hasEven = numbers.stream()
                         .anyMatch(n -> n % 2 == 0);  // 是否有偶数
System.out.println(hasEven);  // 输出：true

        4. 使用Stream API提高效率和简洁度

        4.1 处理大数据集合

        在处理大数据时，Stream API提供了更高效的方式，特别是在需要进行复杂转换、过滤和聚合操作时。通过Stream，你可以将操作链式连接，而不是手动编写多个for循环嵌套，从而使代码更简洁。

        /**
 * @author: 喵手
 * @date: 2025-08-15 17:17
 */
public class Test3 {
    public static void main(String[] args) {

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

        //传统方式：
        int sum = 0;
        for (int number : numbers) {
            if (number % 2 == 0) {
                sum += number;
            }
        }
        System.out.println(sum);  // 输出：12

        // 使用Stream API
        int sumStream = numbers.stream()
                .filter(n -> n % 2 == 0)
                .mapToInt(Integer::intValue)
bWyvMYOMH                .sum();
        System.out.println(sumStream);  // 输出：12
    }
}

        通过Stream API，我们可以将过滤、转换、聚合等操作合并为一个链式调用，而不需要显式地写循环和条件判断。这样代码更简洁，也能提高可读性。

        具体展示界面截图如下：

        Java利用Stream API提高代码的简洁度和效率的操作方法

        4.2 并行化处理

        Stream API还支持并行流（parallelStream()），它能够自动将任务分解成多个子任务并行执行，从而提高处理效率。在处理大量数据时，使用并行流能够有效提升性能，尤其是在多核处理器的机器上。

        import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * @author: 喵手
 * @date: 2025-08-15 17:17
 */
public class Test4 {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 顺序流
        long startTime = System.nanoTime();
        long sum = numbers.stream()
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .sum();
        long endTime = System.nanoTime();
        System.out.println("顺序流耗时: " + (endTime - startTime));

        // 并行流
        startTime = System.nanoTime();
        long sumParallel = numbers.parallelStream()
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .sum();
        endTime = System.nanoTime();
        System.out.println("并行流耗时: " + (endTime - startTime));
    }
}

        通过并行流，你可以让计算在多个CPU核心之间分配任务，提高程序的执行效率。

        具体展示界面截图如下：

        Java利用Stream API提高代码的简洁度和效率的操作方法

        5. 总结

        Java的Stream API极大地提升了我们在处理集合、数组等数据时的效率和简洁度。通过链式调用和惰性计算，Stream使得代码更加简洁和具有声明性python，特别是在数据转换、过滤、聚合等场景下，能显著减少代码的冗余。而且，通过parallelStream()，我们可以轻松实现并行化处理，提升处理效率。

        当然，Stream API也并非没有缺点。虽然它非常适用于处理集合类型的数据，但对于一些性能要求极高的场景，过度使用Stream仍然可能带来性能上的损耗。因此，在使用Stream时，要根据具体的业务需求做出合适的选择。

        总之，Stream API为我们提供了一个更加函数式、简洁、并行的编程方式，如果能合理使用，它一定能在我们的项目中发挥巨大的作用。

        以上就是Java利用Stream API提高代码的简洁度和效率的操作方法的详细内容，更多关于Java Stream API代码简洁度和效率的资料请关注编程客栈(www.devze.com)其它相关文章！

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