9张图，32个案例带你轻松玩转Java stream
大家好，我是君哥。
Java8 中增加了 Stream 处理，可以配合 Lambda 表达式来使用，让操作集合非常便利。虽然我们平时经常使用 Stream，但用到的方法其实非常少，这篇文章就来完整的介绍 Stream 的使用。
Stream 提供的方法非常多，按照调用当前方法是否结束流处理，可以分为中间操作和结束操作。
对于中间操作，又可以分为有状态的操作和无状态操作：
-
无状态的操作是指当前元素的操作不受前面元素的影响。
-
有状态的操作是指当前元素的操作需要等所有元素处理完之后才能进行。
对于结束操作，又可以分为短路操作和非短路操作，具体如下：
-
短路操作是指不需要处理完全部的元素就可以结束。
-
非短路操作是指必须处理完所有元素才能结束。
1 创建 Stream
1.1 使用集合创建
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
Stream stream = list.stream();
1.2 使用数组创建
String[] array={"ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef" };
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
1.3 使用 Stream 静态方法
Stream<String> stream = Stream.of("ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef");Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(5);
stream2.forEach(r -> System.out.print(r + " "));System.out.println();Stream<Integer> stream3 = Stream.generate(new Random()::nextInt).limit(3);
stream3.forEach(r -> System.out.print(r + " "));
上面代码输出如下：
0 3 6 9 12
-150231306 -1769565695 102740625
2 无状态操作
2.1 map
接收一个函数作为入参，把这个函数应用到每个元素上，执行结果组成一个新的 stream 返回。
案例 1：对整数数组每个元素加 3 ：
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
List<Integer> newList = list.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
上面代码输出结果如下：
newList:[8, 5, 6, 4, 7]
案例 2：把字符串数组的每个元素转换为大写：
List<String> list = Arrays.asList("ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef");
List<String> newList = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
上面代码输出结果如下：
newList:[AB, ABC, ABCD, ABCDE, ABCDEF]
2.2 mapToXXX
包括三个方法：mapToInt、mapToDouble、mapToLong
案例 3：把字符串数组转为整数数组：
List<String> list = Arrays.asList("ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef");
int[] newList = list.stream().mapToInt(r -> r.length()).toArray();
System.out.println("newList:" + Arrays.toString(newList));
上面代码输出结果如下：
newList:[2, 3, 4, 5, 6]
2.3 flatMap
flatMap接收函数作为入参，然后把集合中每个元素转换成一个 stream，再把这些 stream 组成一个新的 stream，是拆分单词很好的工具。如下图：
案例 4：把一个字符串数组转成另一个字符串数组：
List<String> list = Arrays.asList("ab-abc-abcd-abcde-abcdef", "5-2-3-1-4");
List<String> newList = list.stream().flatMap(s -> Arrays.stream(s.split("-"))).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList：" + newList);
上面代码输出结果：
newList：[ab, abc, abcd, abcde, abcdef, 5, 2, 3, 1, 4]
2.4 flatMapToXXX
类似于 flatMap，返回一个 XXXStream。
包括三个方法：flatMapToInt、flatMapToLong、flatMapToDouble
案例 5：对给定的二维整数数组求和:
int[][] data = {{1,2},{3,4},{5,6}};
IntStream intStream = Arrays.stream(data).flatMapToInt(row -> Arrays.stream(row));
System.out.println(intStream.sum());
输出结果为：21。
2.5 filter
筛选功能，按照一定的规则将符合条件的元素提取到新的流中。
定义一个学生类，包含姓名、年龄、性别、考试成绩四个属性：
class Student{private String name;private Integer age;private String sex;private Integer score;public Student(String name, Integer age, String sex, Integer score){this.name = name;this.age = age;this.score = score;this.sex = sex;}//省略getters/setters
}
案例 6：找出考试成绩在 90 分以上的学生姓名：
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));List<String> nameList = students.stream().filter(x -> x.getScore() >= 90).map(Student::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.print("考试成绩90分以上的学生姓名：" + nameList);
输出如下：
考试成绩90分以上的学生姓名：[Jack, Lucy, Allon]
2.6 peek
返回由 stream 中元素组成的新 stream，用给定的函数作用在新 stream 的每个元素上。传入的函数是一个 Consume 类型的，没有返回值，因此并不会改变原 stream 中元素的值。peek 主要用是 debug，可以方便地 查看流处理结果是否正确。
案例 7：过滤出 stream 中长度大于 3 的字符串并转为大写：
Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e)).map(String::toUpperCase).peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e)).collect(Collectors.toList());
输出结果如下：
Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR
2.7 unordered
把一个有序的 stream 转成一个无序 stream ，如果原 stream 本身就是无序的，可能会返回原始的 stream。
案例 8：把一个有序数组转成无序
Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5").parallelStream().unordered().forEach(r -> System.out.print(r + " "));
每次执行输出的结果不一样，下面是一次输出的结果：
3 5 4 2 1
3 有状态操作
3.1 distinct
去重功能。
案例 9 ：去掉字符串数组中的重复字符串
String[] array = { "a", "b", "b", "c", "c", "d", "d", "e", "e"};
List<String> newList = Arrays.stream(array).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
输出结果：
newList:[a, b, c, d, e]
3.2 limit
限制从 stream 中获取前 n 个元素。
案例 10 ：从数组中获取前 5 个元素
String[] array = { "c", "c", "a", "b", "b", "e", "e", "d", "d"};
List<String> newList = Arrays.stream(array).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
输出结果：
newList:[c, c, a, b, b]
3.3 skip
跳过 Stream 中前 n 个元素
案例 11：从数组中获取第 5 个元素之后的元素
String[] array = { "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i"};
List<String> newList = Arrays.stream(array).skip(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
输出结果：
newList:[f, g, h, i]
3.4 sorted
排序功能。
案例 12：对给定数组进行排序
String[] array = { "c", "c", "a", "b", "b", "e", "e", "d", "d"};
List<String> newList = Arrays.stream(array).sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
输出结果：
newList:[a, b, b, c, c, d, d, e, e]
案例 13：按照学生成绩进行排序
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));List<String> nameList = students.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getScore)).map(Student::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.print("按成绩排序输出学生姓名：" + nameList);
输出结果：
考试成绩90分以上的学生姓名：[Alis, Jessie, Mike, Jack, Allon, Lucy]
4 短路操作
4.1 findAny
找出 stream 中任何一个满足过滤条件的元素。
案例 14：找出任何一个成绩高于 90 分的学生
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));Optional<Student> studentFindAny = students.stream().filter(x -> x.getScore() > 90).findAny();
System.out.print("找出任意一个考试成绩在90分以上的学生姓名：" + studentFindAny.orElseGet(null).getName());
输出结果：
找出任意一个考试成绩在90分以上的学生姓名：Lucy
4.2 anyMatch
是否存在任意一个满足给定条件的元素。
案例 15：是否存在成绩高于 90 分的学生，是否存在成绩低于 50 分的学生。还是采用上面案例 14 中的学生集合。
boolean result1 = students.stream().anyMatch(x -> x.getScore() > 90);
System.out.println("是否存在成绩高于 90 分的学生：" + result1);
boolean result2 = students.stream().anyMatch(x -> x.getScore() < 50);
System.out.print("是否存在成绩低于 50 分的学生：" + result2);
输出结果：
是否存在成绩高于 90 分的学生：true
是否存在成绩低于 50 分的学生：false
4.3 allMatch
是否集合中所有元素都满足给定的条件，如果集合是空，则返回 true。
案例 16：学生成绩是否都高于 90 分，是否都高于 50 分。还是采用上面案例 14 中的学生集合。
boolean result1 = students.stream().allMatch(x -> x.getScore() > 90);
System.out.println("是否所有学生的成绩都高于90分：" + result1);
boolean result2 = students.stream().allMatch(x -> x.getScore() > 50);
System.out.print("是否所有学生的成绩都高于50分：" + result2);
输出结果：
是否所有学生的成绩都高于90分：false
是否所有学生的成绩都高于50分：true
4.4 noneMatch
是否没有元素能匹配给定的条件，如果集合是空，则返回 true。
案例 17：是不是没有学生成绩在 90 分以上，是否没有学生成绩在 50 分以下。还是采用上面案例 14 中的学生集合。
boolean result1 = students.stream().noneMatch(x -> x.getScore() > 90);
System.out.println("是不是没有学生成绩在 90 分以上：" + result1);
boolean result2 = students.stream().noneMatch(x -> x.getScore() < 50);
System.out.print("是不是没有学生成绩在 50 分以下：" + result2);
输出结果：
是不是没有学生成绩在 90 分以上：false
是不是没有学生成绩在 50 分以下：true
4.5 findFirst
找出第一个符合条件的元素。
案例 18：找出第一个成绩在 90 分以上的学生。还是采用上面案例 14 中的学生集合。
Optional<Student> studentFindAny = students.stream().filter(x -> x.getScore() > 90).findFirst();
System.out.print("第一个成绩在 90 分以上的学生姓名：" + studentFindAny.orElseGet(null).getName());
输出结果：
第一个成绩在 90 分以上的学生姓名：Lucy
5 非短路操作
5.1 forEach
遍历元素。
案例 19：遍历一个数组并打印
List<Integer> array = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
array.stream().forEach(System.out :: println);
输出结果：
5 2 3 1 4
5.2 forEachOrdered
按照给定集合中元素的顺序输出。主要使用场景是在并行流的情况下，按照给定的顺序输出元素。
案例 20：用并行流遍历一个数组并按照给定数组的顺序输出结果
List<Integer> array = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
array.parallelStream().forEachOrdered(System.out :: println);
输出结果：
5 2 3 1 4
5.3 toArray
返回包括给定 stream 中所有元素的数组。
案例 21：把给定字符串流转化成数组
Stream<String> stream = Arrays.asList("ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef").stream();
String[] newArray1 = stream.toArray(str -> new String[5]);
String[] newArray2 = stream.toArray(String[]::new);
Object[] newArray3 = stream.toArray();
5.4 reduce
规约操作，把一个流的所有元素合并成一个元素，比如求和、求乘积、求最大最小值等。
案例 22：求整数数组元素之和、乘积和最大值
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
System.out.println("数组元素之和：" + sum.get());
System.out.println("数组元素乘积：" + product.get());
System.out.println("数组元素最大值：" + max.get());
输出结果：
数组元素之和：15
数组元素乘积：120
数组元素最大值：5
案例 23：求全班学生最高分、全班学生总分
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));
Optional<Integer> maxScore = students.stream().map(r -> r.getScore()).reduce(Integer::max);
Optional<Integer> sumScore = students.stream().map(r -> r.getScore()).reduce(Integer::sum);
System.out.println("全班学生最高分：" + maxScore.get());
System.out.println("全班学生总分：" + sumScore.get());
输出结果：
全班学生最高分：100
全班学生总分：498
5.5 collect
把 stream 中的元素归集到新的集合或者归集成单个元素。
5.5.1 归集成新集合
方法包括 toList、toSet、toMap。
案例 24：根据学生列表，归纳出姓名列表、不同分数列表、姓名分数集合，其中 Mike 和 Jessie 的分数都是 88。
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 88));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));
List<String> list = students.stream().map(r -> r.getName()).collect(Collectors.toList());
Set<Integer> set = students.stream().map(r -> r.getScore()).collect(Collectors.toSet());
Map<String, Integer> map = students.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getScore));
System.out.println("全班学生姓名列表：" + list);
System.out.println("全班学生不同分数列表：" + set);
System.out.println("全班学生姓名分数集合：" + map);
输出结果：
全班学生姓名列表：[Mike, Jack, Lucy, Jessie, Allon, Alis]
全班学生不同分数列表：[50, 100, 88, 90, 92]
全班学生姓名分数集合：{Mike=88, Allon=92, Alis=50, Lucy=100, Jack=90, Jessie=88}
5.5.2 统计功能
统计功能包括如下方法：
案例 25：求总数、求和、最大/最小/平均值
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
int sum = list.stream().collect(Collectors.summingInt(r -> r));
double average = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(r -> r));
Optional<Integer> max = list.stream().collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
Optional<Integer> min = list.stream().collect(Collectors.maxBy((x, y) -> x > y ? y : x));
System.out.println("总数:" + count);
System.out.println("总和:" + sum);
System.out.println("平均值:" + average);
System.out.println("最大值:" + max.get());
System.out.println("最小值:" + min.get());
输出结果：
总数:5
总和:15
平均值:3.0
最大值:5
最小值:5
案例 26：求总和统计
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
IntSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(r -> r));
System.out.println("综合统计结果：" + statistics.toString());
输出结果：
综合统计结果：IntSummaryStatistics{count=5, sum=15, min=1, average=3.000000, max=5}
5.5.3 分区和分组
主要包括两个函数：
-
partitioningBy：把 stream 分成两个 map
-
groupingBy：把 stream 分成多个 map
案例 27：将学生按照 80 分以上和以下分区
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 10,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 12,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 16,"female", 50));
Map<Boolean, List<Student>> partitionByScore = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getScore() > 80));
System.out.println("将学生按照考试成绩80分以上分区：");
partitionByScore.forEach((k,v ) -> {System.out.print(k ? "80分以上：" : "80分以下：");v.forEach(r -> System.out.print(r.getName() + ","));System.out.println();
});
System.out.println();
分区结果是把 Student 列表分成 key 只有 true 和 false 两个值的 map，输出如下：
将学生按照考试成绩80分以上分区：
80分以下：Jessie,Alis,
80分以上：Mike,Jack,Lucy,Allon,
案例 28：将学生按照性别、年龄分组
Map<String, Map<Integer, List<Student>>> group = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
System.out.println("将学生按照性别、年龄分组：");
group.forEach((k,v ) -> {System.out.println(k +"：");v.forEach((k1,v1) -> {System.out.print(" " + k1 + ":" );v1.forEach(r -> System.out.print(r.getName() + ","));System.out.println();});
});
输出如下：
将学生按照性别、年龄分组：
female：
16:Allon,Alis,
12:Lucy,Jessie,
male：
10:Mike,Jack,
5.5.4 连接
将 stream 中的元素用指定的连接符合并，连接符可以是空。
案例 29：输出所有学生的姓名，用逗号分隔，这里还是使用案例 27 中的学生列表
String studentNames = students.stream().map(r -> r.getName()).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("所有学生姓名列表：" + studentNames);
输出如下：
所有学生姓名列表：Mike,Jack,Lucy,Jessie,Allon,Alis
5.5.5 规约
在 5.4 节已经讲过规约了，这里的规约支持更强大的自定义规约。
案例 30：数组中每个元素加 1 后求总和
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
int listSum = list.stream().collect(Collectors.reducing(0, x -> x + 1, (sum, b) -> sum + b));
System.out.println("数组中每个元素加 1 后总和：" + listSum);
输出结果：
数组中每个元素加 1 后总和：20
5.6 max、min、count
stream 提供的方便统计的方法。
案例 31：统计整数数组中最大值、最小值、大于 3 的元素个数
大家好，我是君哥。
Java8 中增加了 Stream 处理，可以配合 Lambda 表达式来使用，让操作集合非常便利。虽然我们平时经常使用 Stream，但用到的方法其实非常少，这篇文章就来完整的介绍 Stream 的使用。
Stream 提供的方法非常多，按照调用当前方法是否结束流处理，可以分为中间操作和结束操作。
对于中间操作，又可以分为有状态的操作和无状态操作：
-
无状态的操作是指当前元素的操作不受前面元素的影响。
-
有状态的操作是指当前元素的操作需要等所有元素处理完之后才能进行。
对于结束操作，又可以分为短路操作和非短路操作，具体如下：
-
短路操作是指不需要处理完全部的元素就可以结束。
-
非短路操作是指必须处理完所有元素才能结束。
1 创建 Stream
1.1 使用集合创建
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
Stream stream = list.stream();
1.2 使用数组创建
String[] array={"ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef" };
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
1.3 使用 Stream 静态方法
Stream<String> stream = Stream.of("ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef");Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(5);
stream2.forEach(r -> System.out.print(r + " "));System.out.println();Stream<Integer> stream3 = Stream.generate(new Random()::nextInt).limit(3);
stream3.forEach(r -> System.out.print(r + " "));
上面代码输出如下：
0 3 6 9 12
-150231306 -1769565695 102740625
2 无状态操作
2.1 map
接收一个函数作为入参，把这个函数应用到每个元素上，执行结果组成一个新的 stream 返回。
案例 1：对整数数组每个元素加 3 ：
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
List<Integer> newList = list.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
上面代码输出结果如下：
newList:[8, 5, 6, 4, 7]
案例 2：把字符串数组的每个元素转换为大写：
List<String> list = Arrays.asList("ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef");
List<String> newList = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
上面代码输出结果如下：
newList:[AB, ABC, ABCD, ABCDE, ABCDEF]
2.2 mapToXXX
包括三个方法：mapToInt、mapToDouble、mapToLong
案例 3：把字符串数组转为整数数组：
List<String> list = Arrays.asList("ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef");
int[] newList = list.stream().mapToInt(r -> r.length()).toArray();
System.out.println("newList:" + Arrays.toString(newList));
上面代码输出结果如下：
newList:[2, 3, 4, 5, 6]
2.3 flatMap
flatMap接收函数作为入参，然后把集合中每个元素转换成一个 stream，再把这些 stream 组成一个新的 stream，是拆分单词很好的工具。如下图：
案例 4：把一个字符串数组转成另一个字符串数组：
List<String> list = Arrays.asList("ab-abc-abcd-abcde-abcdef", "5-2-3-1-4");
List<String> newList = list.stream().flatMap(s -> Arrays.stream(s.split("-"))).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList：" + newList);
上面代码输出结果：
newList：[ab, abc, abcd, abcde, abcdef, 5, 2, 3, 1, 4]
2.4 flatMapToXXX
类似于 flatMap，返回一个 XXXStream。
包括三个方法：flatMapToInt、flatMapToLong、flatMapToDouble
案例 5：对给定的二维整数数组求和:
int[][] data = {{1,2},{3,4},{5,6}};
IntStream intStream = Arrays.stream(data).flatMapToInt(row -> Arrays.stream(row));
System.out.println(intStream.sum());
输出结果为：21。
2.5 filter
筛选功能，按照一定的规则将符合条件的元素提取到新的流中。
定义一个学生类，包含姓名、年龄、性别、考试成绩四个属性：
class Student{private String name;private Integer age;private String sex;private Integer score;public Student(String name, Integer age, String sex, Integer score){this.name = name;this.age = age;this.score = score;this.sex = sex;}//省略getters/setters
}
案例 6：找出考试成绩在 90 分以上的学生姓名：
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));List<String> nameList = students.stream().filter(x -> x.getScore() >= 90).map(Student::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.print("考试成绩90分以上的学生姓名：" + nameList);
输出如下：
考试成绩90分以上的学生姓名：[Jack, Lucy, Allon]
2.6 peek
返回由 stream 中元素组成的新 stream，用给定的函数作用在新 stream 的每个元素上。传入的函数是一个 Consume 类型的，没有返回值，因此并不会改变原 stream 中元素的值。peek 主要用是 debug，可以方便地 查看流处理结果是否正确。
案例 7：过滤出 stream 中长度大于 3 的字符串并转为大写：
Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e)).map(String::toUpperCase).peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e)).collect(Collectors.toList());
输出结果如下：
Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR
2.7 unordered
把一个有序的 stream 转成一个无序 stream ，如果原 stream 本身就是无序的，可能会返回原始的 stream。
案例 8：把一个有序数组转成无序
Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5").parallelStream().unordered().forEach(r -> System.out.print(r + " "));
每次执行输出的结果不一样，下面是一次输出的结果：
3 5 4 2 1
3 有状态操作
3.1 distinct
去重功能。
案例 9 ：去掉字符串数组中的重复字符串
String[] array = { "a", "b", "b", "c", "c", "d", "d", "e", "e"};
List<String> newList = Arrays.stream(array).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
输出结果：
newList:[a, b, c, d, e]
3.2 limit
限制从 stream 中获取前 n 个元素。
案例 10 ：从数组中获取前 5 个元素
String[] array = { "c", "c", "a", "b", "b", "e", "e", "d", "d"};
List<String> newList = Arrays.stream(array).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
输出结果：
newList:[c, c, a, b, b]
3.3 skip
跳过 Stream 中前 n 个元素
案例 11：从数组中获取第 5 个元素之后的元素
String[] array = { "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i"};
List<String> newList = Arrays.stream(array).skip(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
输出结果：
newList:[f, g, h, i]
3.4 sorted
排序功能。
案例 12：对给定数组进行排序
String[] array = { "c", "c", "a", "b", "b", "e", "e", "d", "d"};
List<String> newList = Arrays.stream(array).sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println("newList:" + newList);
输出结果：
newList:[a, b, b, c, c, d, d, e, e]
案例 13：按照学生成绩进行排序
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));List<String> nameList = students.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getScore)).map(Student::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.print("按成绩排序输出学生姓名：" + nameList);
输出结果：
考试成绩90分以上的学生姓名：[Alis, Jessie, Mike, Jack, Allon, Lucy]
4 短路操作
4.1 findAny
找出 stream 中任何一个满足过滤条件的元素。
案例 14：找出任何一个成绩高于 90 分的学生
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));Optional<Student> studentFindAny = students.stream().filter(x -> x.getScore() > 90).findAny();
System.out.print("找出任意一个考试成绩在90分以上的学生姓名：" + studentFindAny.orElseGet(null).getName());
输出结果：
找出任意一个考试成绩在90分以上的学生姓名：Lucy
4.2 anyMatch
是否存在任意一个满足给定条件的元素。
案例 15：是否存在成绩高于 90 分的学生，是否存在成绩低于 50 分的学生。还是采用上面案例 14 中的学生集合。
boolean result1 = students.stream().anyMatch(x -> x.getScore() > 90);
System.out.println("是否存在成绩高于 90 分的学生：" + result1);
boolean result2 = students.stream().anyMatch(x -> x.getScore() < 50);
System.out.print("是否存在成绩低于 50 分的学生：" + result2);
输出结果：
是否存在成绩高于 90 分的学生：true
是否存在成绩低于 50 分的学生：false
4.3 allMatch
是否集合中所有元素都满足给定的条件，如果集合是空，则返回 true。
案例 16：学生成绩是否都高于 90 分，是否都高于 50 分。还是采用上面案例 14 中的学生集合。
boolean result1 = students.stream().allMatch(x -> x.getScore() > 90);
System.out.println("是否所有学生的成绩都高于90分：" + result1);
boolean result2 = students.stream().allMatch(x -> x.getScore() > 50);
System.out.print("是否所有学生的成绩都高于50分：" + result2);
输出结果：
是否所有学生的成绩都高于90分：false
是否所有学生的成绩都高于50分：true
4.4 noneMatch
是否没有元素能匹配给定的条件，如果集合是空，则返回 true。
案例 17：是不是没有学生成绩在 90 分以上，是否没有学生成绩在 50 分以下。还是采用上面案例 14 中的学生集合。
boolean result1 = students.stream().noneMatch(x -> x.getScore() > 90);
System.out.println("是不是没有学生成绩在 90 分以上：" + result1);
boolean result2 = students.stream().noneMatch(x -> x.getScore() < 50);
System.out.print("是不是没有学生成绩在 50 分以下：" + result2);
输出结果：
是不是没有学生成绩在 90 分以上：false
是不是没有学生成绩在 50 分以下：true
4.5 findFirst
找出第一个符合条件的元素。
案例 18：找出第一个成绩在 90 分以上的学生。还是采用上面案例 14 中的学生集合。
Optional<Student> studentFindAny = students.stream().filter(x -> x.getScore() > 90).findFirst();
System.out.print("第一个成绩在 90 分以上的学生姓名：" + studentFindAny.orElseGet(null).getName());
输出结果：
第一个成绩在 90 分以上的学生姓名：Lucy
5 非短路操作
5.1 forEach
遍历元素。
案例 19：遍历一个数组并打印
List<Integer> array = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
array.stream().forEach(System.out :: println);
输出结果：
5 2 3 1 4
5.2 forEachOrdered
按照给定集合中元素的顺序输出。主要使用场景是在并行流的情况下，按照给定的顺序输出元素。
案例 20：用并行流遍历一个数组并按照给定数组的顺序输出结果
List<Integer> array = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
array.parallelStream().forEachOrdered(System.out :: println);
输出结果：
5 2 3 1 4
5.3 toArray
返回包括给定 stream 中所有元素的数组。
案例 21：把给定字符串流转化成数组
Stream<String> stream = Arrays.asList("ab", "abc", "abcd", "abcde", "abcdef").stream();
String[] newArray1 = stream.toArray(str -> new String[5]);
String[] newArray2 = stream.toArray(String[]::new);
Object[] newArray3 = stream.toArray();
5.4 reduce
规约操作，把一个流的所有元素合并成一个元素，比如求和、求乘积、求最大最小值等。
案例 22：求整数数组元素之和、乘积和最大值
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
System.out.println("数组元素之和：" + sum.get());
System.out.println("数组元素乘积：" + product.get());
System.out.println("数组元素最大值：" + max.get());
输出结果：
数组元素之和：15
数组元素乘积：120
数组元素最大值：5
案例 23：求全班学生最高分、全班学生总分
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));
Optional<Integer> maxScore = students.stream().map(r -> r.getScore()).reduce(Integer::max);
Optional<Integer> sumScore = students.stream().map(r -> r.getScore()).reduce(Integer::sum);
System.out.println("全班学生最高分：" + maxScore.get());
System.out.println("全班学生总分：" + sumScore.get());
输出结果：
全班学生最高分：100
全班学生总分：498
5.5 collect
把 stream 中的元素归集到新的集合或者归集成单个元素。
5.5.1 归集成新集合
方法包括 toList、toSet、toMap。
案例 24：根据学生列表，归纳出姓名列表、不同分数列表、姓名分数集合，其中 Mike 和 Jessie 的分数都是 88。
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 13,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 15,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 88));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 22,"female", 50));
List<String> list = students.stream().map(r -> r.getName()).collect(Collectors.toList());
Set<Integer> set = students.stream().map(r -> r.getScore()).collect(Collectors.toSet());
Map<String, Integer> map = students.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getScore));
System.out.println("全班学生姓名列表：" + list);
System.out.println("全班学生不同分数列表：" + set);
System.out.println("全班学生姓名分数集合：" + map);
输出结果：
全班学生姓名列表：[Mike, Jack, Lucy, Jessie, Allon, Alis]
全班学生不同分数列表：[50, 100, 88, 90, 92]
全班学生姓名分数集合：{Mike=88, Allon=92, Alis=50, Lucy=100, Jack=90, Jessie=88}
5.5.2 统计功能
统计功能包括如下方法：
案例 25：求总数、求和、最大/最小/平均值
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
int sum = list.stream().collect(Collectors.summingInt(r -> r));
double average = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(r -> r));
Optional<Integer> max = list.stream().collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
Optional<Integer> min = list.stream().collect(Collectors.maxBy((x, y) -> x > y ? y : x));
System.out.println("总数:" + count);
System.out.println("总和:" + sum);
System.out.println("平均值:" + average);
System.out.println("最大值:" + max.get());
System.out.println("最小值:" + min.get());
输出结果：
总数:5
总和:15
平均值:3.0
最大值:5
最小值:5
案例 26：求总和统计
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
IntSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(r -> r));
System.out.println("综合统计结果：" + statistics.toString());
输出结果：
综合统计结果：IntSummaryStatistics{count=5, sum=15, min=1, average=3.000000, max=5}
5.5.3 分区和分组
主要包括两个函数：
-
partitioningBy：把 stream 分成两个 map
-
groupingBy：把 stream 分成多个 map
案例 27：将学生按照 80 分以上和以下分区
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 10,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 12,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 16,"female", 50));
Map<Boolean, List<Student>> partitionByScore = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getScore() > 80));
System.out.println("将学生按照考试成绩80分以上分区：");
partitionByScore.forEach((k,v ) -> {System.out.print(k ? "80分以上：" : "80分以下：");v.forEach(r -> System.out.print(r.getName() + ","));System.out.println();
});
System.out.println();
分区结果是把 Student 列表分成 key 只有 true 和 false 两个值的 map，输出如下：
将学生按照考试成绩80分以上分区：
80分以下：Jessie,Alis,
80分以上：Mike,Jack,Lucy,Allon,
案例 28：将学生按照性别、年龄分组
Map<String, Map<Integer, List<Student>>> group = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
System.out.println("将学生按照性别、年龄分组：");
group.forEach((k,v ) -> {System.out.println(k +"：");v.forEach((k1,v1) -> {System.out.print(" " + k1 + ":" );v1.forEach(r -> System.out.print(r.getName() + ","));System.out.println();});
});
输出如下：
将学生按照性别、年龄分组：
female：
16:Allon,Alis,
12:Lucy,Jessie,
male：
10:Mike,Jack,
5.5.4 连接
将 stream 中的元素用指定的连接符合并，连接符可以是空。
案例 29：输出所有学生的姓名，用逗号分隔，这里还是使用案例 27 中的学生列表
String studentNames = students.stream().map(r -> r.getName()).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("所有学生姓名列表：" + studentNames);
输出如下：
所有学生姓名列表：Mike,Jack,Lucy,Jessie,Allon,Alis
5.5.5 规约
在 5.4 节已经讲过规约了，这里的规约支持更强大的自定义规约。
案例 30：数组中每个元素加 1 后求总和
List<Integer> list = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
int listSum = list.stream().collect(Collectors.reducing(0, x -> x + 1, (sum, b) -> sum + b));
System.out.println("数组中每个元素加 1 后总和：" + listSum);
输出结果：
数组中每个元素加 1 后总和：20
5.6 max、min、count
stream 提供的方便统计的方法。
案例 31：统计整数数组中最大值、最小值、大于 3 的元素个数
输出结果：
数组元素最大值：5
数组元素最小值：1
数组中大于3的元素个数：2
案例 32：统计分数最高的学生姓名
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 10,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 12,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 16,"female", 50));
Optional<Student> optional = students.stream().max(Comparator.comparing(r -> r.getScore()));
System.out.println("成绩最高的学生姓名：" + optional.get().getName());
输出结果：
成绩最高的学生姓名：Lucy
·············· END ··············
输出结果：
数组元素最大值：5
数组元素最小值：1
数组中大于3的元素个数：2
案例 32：统计分数最高的学生姓名
List<Student> students = new ArrayList<>();
students.add(new Student("Mike", 10, "male", 88));
students.add(new Student("Jack", 10,"male", 90));
students.add(new Student("Lucy", 12,"female", 100));
students.add(new Student("Jessie", 12,"female", 78));
students.add(new Student("Allon", 16,"female", 92));
students.add(new Student("Alis", 16,"female", 50));
Optional<Student> optional = students.stream().max(Comparator.comparing(r -> r.getScore()));
System.out.println("成绩最高的学生姓名：" + optional.get().getName());
输出结果：
成绩最高的学生姓名：Lucy
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原标题：【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场，填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温，导致市场担忧影响原油供给，油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露，沙特6月石油出口料将低于700万桶/日，沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”，沙特将满…...
2024/4/27 14:22:49 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题：【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议，昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告，伊朗外长昨日回应称，欧洲国家履行它们的义务，伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/4/28 1:28:33 - 【原油贵金属早评】波动率飙升，市场情绪动荡
原标题：【原油贵金属早评】波动率飙升，市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响，金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际，美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税，市场情绪有所平复，已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/4/28 15:57:13 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温，黄金多头跃跃欲试
原标题：【原油贵金属周评】伊朗局势升温，黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温，市场风险情绪上升，避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳，近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响，伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级，美国对中…...
2024/4/27 17:59:30 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化，黄金上破
原标题：【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化，黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动，人民币汇率出现大幅的贬值动能，金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后，对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势，这…...
2024/4/25 18:39:16 - 【外汇早评】美伊僵持，风险情绪继续升温
原标题：【外汇早评】美伊僵持，风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件，导致波斯湾局势进一步恶化，市场担忧美伊可能会出现摩擦生火，避险品种获得支撑，黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日，四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/28 1:34:08 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷，油价弱势
原标题：【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷，油价弱势近日虽然伊朗局势升温，中东地区几起油船被袭击事件影响，但油价并未走高，而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低，而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大，需求会持续低迷，因此油价调整压力较…...
2024/4/26 19:03:37 - 氧生福地 玩美北湖（上）——为时光守候两千年
原标题：氧生福地 玩美北湖（上）——为时光守候两千年一次说走就走的旅行，只有一张高铁票的距离～ 所以，湖南郴州，我来了～ 从广州南站出发，一个半小时就到达郴州西站了。在动车上，同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢，所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好，最起…...
2024/4/28 1:22:35 - 氧生福地 玩美北湖（中）——永春梯田里的美与鲜
原标题：氧生福地 玩美北湖（中）——永春梯田里的美与鲜一觉醒来，因为大家太爱“美”照，在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点，向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”，到郴州必吃的美食之一。 哇塞！那个味美香甜…...
2024/4/25 18:39:14 - 氧生福地 玩美北湖（下）——奔跑吧骚年！
原标题：氧生福地 玩美北湖（下）——奔跑吧骚年！让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/26 23:04:58 - 扒开伪装医用面膜，翻六倍价格宰客，小姐姐注意了！
原标题：扒开伪装医用面膜，翻六倍价格宰客，小姐姐注意了！扒开伪装医用面膜，翻六倍价格宰客！当行业里的某一品项火爆了，就会有很多商家蹭热度，装逼忽悠，最近火爆朋友圈的医用面膜，被沾上了污点，到底怎么回事呢？ “比普通面膜安全、效果好！痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/27 23:24:42 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题：「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势： 1、铁皮石斛：自唐宋以来，一直被列为皇室贡品，铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上，繁殖力差，产量极低，所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题：丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司，专注美业21年，其旗下品牌： 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰，产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰，产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰，产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/26 19:46:12 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知！
原标题：广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知！广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读： 械字号医用面膜，其实在我国并没有严格的定义，通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」，也就是说，医用面膜其实算作「医疗器械」的一种，又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/27 11:43:08 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用？
原标题：械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用？医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料，含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层，热量被凝胶内水分子吸收，通过水分的蒸发带走大量的热量，可迅速地降低体表皮肤局部温度，减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/27 8:32:30 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示，配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下：1、长按电脑电源键直至关机，然后再按一次电源健重启电脑，按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后，按住“winR”打开运行窗口，输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面，选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE，请勿更改元素数目。
%读入6幅图像（每一幅图像的大小是564*564） f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面，在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机，虽然这比较麻烦，但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows，请勿关闭计算机”的提示，要过很久才能进入系统，有的用户甚至几个小时也无法进入，下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法：我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题，电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update，请勿关机”(如下图所示)，而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢？一切都是正常操作的，为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示，没过几秒后电脑自动重启，每次开机都这样无法进入系统，此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一：开机按下F8，在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况，就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机，碰到这样的问题该怎么解决呢，现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法：1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后，每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面，提示请勿关闭计算机”，每次停留好几分钟才能正常关机，导致什么情况引起的呢？出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着，别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚，只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一：管理员运行cmd：net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？
原标题：电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢？一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间：2020-04-20 22:24:19 浏览次数：729次 区域： 南阳 > 卧龙 列举网提醒您：为保障您的权益，请不要提前支付任何费用！ 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于：钉钉，外勤365，红圈通，企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”，长时间没反应，无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了，具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面，长时间没反应，无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过，网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办？...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法，并在最后教给你1种保护系统安全的好方法，一起来看看！电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中，添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候，开启电脑发现电脑显示：配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢？下面小编就带着大家一起看看吧！如果能够正常进入系统，建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题，就是我们的win7系统在关机的时候，总是喜欢显示“准备配置windows，请勿关机”这样的一个页面，没有什么大碍，但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机，非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时，一般是您正对windows进行升级，但是这个要是长时间没有反应，我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了，来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况，当我们打开电脑之后，发现一直停留在一个界面：“配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机”，等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57