如何做好网站seo互联网营销师国家职业技能标准

Stream流

把数据放进stream流水线，对数据进行一系列操作（中间方法），最后封装（终结方法）。

Stream.of()允许传入任何参数

• 常见中间方法

  可以对数据进行链式（流水线）操作，但中间方法返回的都是stream对象

  Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).filter(n -> n % 2 == 0) // 只保留偶数.forEach(System.out::println);//打印Stream.of("a", "b", "c").map(String::toUpperCase) // 将每个字符串转换为大写.forEach(System.out::println);Stream.of(1, 2, 2, 3, 4, 4).distinct().forEach(System.out::println); // 输出 1, 2, 3, 4Stream.of(5, 3, 1, 4, 2).sorted() // 默认升序排序.forEach(System.out::println);Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).limit(3) // 只保留前 3 个元素.forEach(System.out::println);Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).skip(2) // 跳过前 2 个元素.forEach(System.out::println); // 输出 3, 4, 5Stream().map()//将流中的每一个数据转化为另一种形式，并返回新流
  //1数据转化
  List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
  List<String> upperCaseStrings = strings.stream().map(String::toUpperCase)//转化为大写.collect(Collectors.toList());
  System.out.println("Upper Case Strings: " + upperCaseStrings);Upper Case Strings: [APPLE, BANANA, CHERRY]//2数据处理
  List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  List<Integer> squaredNumbers = numbers.stream().map(n -> n * n)//获得平方.collect(Collectors.toList());
  System.out.println("Squared Numbers: " + squaredNumbers);Squared Numbers: [1, 4, 9, 16, 25]//3复杂对象转化
  class User {String name;int age;User(String name, int age) {this.name = name;this.age = age;}public String getName() {return name;}
  }List<User> users = Arrays.asList(new User("Alice", 23),new User("Bob", 17),new User("Charlie", 25)
  );List<String> userNames = users.stream().map(User::getName)//获得对象里的名字.collect(Collectors.toList());//并以list返回
  System.out.println("User Names: " + userNames);User Names: [Alice, Bob, Charlie]

• 常见终结方法

  终结方法会结束流的操作，并返回一个结果，如基本类型（double,string等）,或对象（List,map等），特殊值（void等）

  Stream.of("a", "b", "c").forEach(System.out::println);List<String> list = Stream.of("a", "b", "c").collect(Collectors.toList());Stream().reduce()
  int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
  reduce 方法允许我们将流中的元素组通过操作（求和、求积、连接字符串等）合成一个单一的结果。它接收两个参数：
  初始值（identity）：归约操作的初始值，如果流为空，则返回该值。
  累加器（accumulator）：用于将流中的元素累积到一个结果中的函数。
  求和为例：
  public class ReduceExamples {public static void main(String[] args) {List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);// 使用 reduce 求和int sum = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);//0为初始值，如果流中没有数据返回的值//(a, b) -> a + b是将前一个累积值a加上当前流上的数据bSystem.out.println("Sum of numbers: " + sum); // 输出：Sum of numbers: 15}
  }复杂对象（苍穹外卖）为例：
  //计算规定天数内的所有订单总量
  Integer allOrder = orderList.stream().reduce(Integer::sum).get();//其中orderList是每天的订单总量，这里将每天订单量求和了。//如果集合里存的是对象，若想获得对象里的其中值和：
  public class ReduceExamples {public static void main(String[] args) {List<Product> products = Arrays.asList(new Product("iPhone", 999.99),new Product("Laptop", 1499.99),new Product("Headphones", 199.99));// 使用 reduce 求产品价格总和double totalPrice = products.stream().mapToDouble(Product::getPrice)//通过 mapToDouble 将 Product 对象映射为其价格.reduce(0, Double::sum);System.out.println("Total price of products: " + totalPrice); // 输出：Total price of products: 2699.97}
  }long count = Stream.of("a", "b", "c").count();//数据数量boolean hasA = Stream.of("a", "b", "c").anyMatch(s -> s.equals("a"));//数据中是否有满足的boolean allMatch = Stream.of(1, 2, 3).allMatch(n -> n < 5);//数据是否全部满足Optional<String> first = Stream.of("a", "b", "c").findFirst();//数据如果有，返回第一个