一、基本使用
1. 跟據某個屬性分組officeid
map> collect = list.stream().collect(collectors.groupingby(incomesumpojo::getofficeid));
2. 根據某個屬性分組officeid，彙總某個屬性money：
mapcollect = list.stream().collect(collectors.groupingby( incomesumpojo::getofficeid, collectors.summingdouble(incomesumpojo::getmoney) ));
3. 根據某個屬性新增條件過濾資料：
list = list.stream().filter(u -> !u.getamount().equals("0.00")) .collect(collectors.tolist());
4. list去重複：
list = list.stream().distinct() .collect(collectors.tolist());
5. 取出一組物件的某個屬性組成乙個新集合：
listtablenames = list.stream().map(user::getmessage) .collect(collectors.tolist());
6. 判斷一組物件裡面 是否每個元素都滿足條件：
boolean add = menulist.stream().allmatch(m -> "plan:ctplan:add".equals(m.getpermission()));
7. 判斷一組物件裡面 是否有至少乙個滿足條件：
boolean add = menulist.stream().anymatch(m -> "plan:ctplan:add".equals(m.getpermission()));
8. 判斷一組物件裡面 是否每個元素都不滿足條件：
boolean add = menulist.stream().nonematch(m -> "plan:ctplan:add".equals(m.getpermission()));
9.排序(引數不填：按照預設方式進行排序，傳參：實現comparator介面)
listl2 = l1.stream().sorted((t1, t2) -> );
stream流式計算的妙用
有了stream流式計算，結合著函式式介面和鏈式呼叫，對於資料的處理變得更加簡單，同時增強可讀性。比如我們有乙個user類 data allargsconstructor noargsconstructor public class user 然後有一些user物件 user user1 newus...
stream 流式演算法
j a8的流式處理極大的簡化了對於集合的操作，實際上不光是集合，包括陣列 檔案等，只要是可以轉換成流，我們都可以借助流式處理，類似於我們寫sql語句一樣對其進行操作。j a8通過內部迭代來實現對流的處理，乙個流式處理可以分為三個部分 轉換成流 中間操作 終端操作 關於list.stream map ...
流式思想概述（Stream
整體來看，流式思想類似於工廠車間的 生產流水線 這張圖中展示了過濾 對映 跳過 計數等多步操作，這是一種集合元素的處理方案，而方案就是一種 函式模 型 圖中的每乙個方框都是乙個 流 呼叫指定的方法，可以從乙個流模型轉換為另乙個流模型。而最右側的數字 3是最終結果。這裡的 filter map ski...