Java Stream流使用案例深入詳解
更新時間：2025年04月28日 14:39:48 作者：Java白菜治
這篇文章主要介紹了Java Stream流使用案例詳解,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友參考下吧
前言
項目一直在用流,但是用的也是一知半解,所以在這里深入學(xué)習(xí)一下
通常用到流會設(shè)計到Java8的幾個新知識,下邊我回粗略的講解下這幾個知識,再了解認知后學(xué)習(xí)stream或者用到的時候更得心應(yīng)手
- Lambda表達式
- 方法引用
- Option
- stream
1. Lambda
建議先了解函數(shù)式接口
1.1 語法
parameter -> expression body;
1.2 沒參數(shù)只有一條語句或者多條語句
()->System.out.prilt("baicaizhi");
()->{
System.out.prilt("baicaizhi1");
System.out.prilt("baicaizhi1");
}1.3 一個參數(shù)只有一條語句或者多條語句
a->System.out.println(a);
a->{
System.out.println(a);
System.out.println(a);
}1.4 多個參數(shù)只有一條語句或者多條語句
(a,b)->a+b;
(a,b)->{
int c = a+b;
System.out.println(c);
}- 可選的參數(shù)類型聲明 ： 無需聲明參數(shù)的類型。編譯器可以從參數(shù)的值推斷出相同的值。
- 可選的參數(shù)周圍的小括號 () ： 如果只有一個參數(shù)，可以忽略參數(shù)周圍的小括號。但如果有多個參數(shù)，則必須添加小括號。
- 可選的大括號 {} : 如果 Lambda 表達式只包含一條語句，那么可以省略大括號。但如果有多條語句，則必須添加大括號。
- 可選的 return 關(guān)鍵字 ： 如果 Lambda 表達式只有一條語句，那么編譯器會自動 return 該語句最后的結(jié)果。但如果顯式使用了 return 語句，則必須添加大括號 {} ，哪怕只有一條語句。
2.方法引用
使用:(靜態(tài)方法或者new的時候用)
Test::new Test::getName
3.Option
| 接口名稱 | 簡要作用描述 |
|---|---|
| Optional empty() | 構(gòu)建一個空的Optional 對象 |
| Optional of(T value) | 構(gòu)建一個非空的Optional 對象,如果為空則報錯！ |
| Optional ofNullable(T value) | 構(gòu)建一個Optional 對象，允許為空！ |
| T get() | 獲取一個泛型的對象值，如果值為空，則報錯 |
| boolean isPresent() | 判空，如果不為null 則為 true |
| boolean isEmpty() | 判空，如果為null 則為 true |
| ifPresent(Consumer) | 傳遞一個接口函數(shù)對，當(dāng)數(shù)據(jù)不為空的時候執(zhí)行這個函數(shù) |
| ifPresentOrElse(Consumer, Runnable) | 兩個參數(shù), 第一個是不為空的時候執(zhí)行的，第二個是為空的時候執(zhí)行的。都是接口函數(shù)。 |
| Optional filter | 對對象的一個過濾 |
| Optional map(Function) | 轉(zhuǎn)換方法 |
| Optional flatMap(Function） | 轉(zhuǎn)換方法，常用與多層轉(zhuǎn)換一層 |
| Optional or(Supplier) | 當(dāng)?shù)玫綄ο鬄榭盏臅r候根據(jù)接口函數(shù)創(chuàng)建一個新的Optional對象 |
| T orElse(T) | 當(dāng)?shù)玫綄ο鬄榭盏臅r候獲取一個指定泛型對象 |
| T orElseThrow() | 不為空 返回對象，為空 則NoSuchElementException |
| T orElseThrow(Supplier) | 不為空 返回對象，為空 則指定異常 |
4.Stream
4.1Stream概述
4.1.1什么是steam
Stream將要處理的元素集合看作一種流，在流的過程中，借助Stream API對流中的元素進行操作，比如：篩選、排序、聚合等。
4.1.2Stream可以由數(shù)組和集合創(chuàng)建，對流的操作分為倆類
4.1.2.1中間操作
每次返回一個新的流，可以有多個。
4.1.2.2終端操作
終端操作，每個流只能進行一次終端操作，終端操作結(jié)束后流無法再次使用。終端操作會產(chǎn)生一個新的集合或值
4.1.3特性
1.stream不存儲數(shù)據(jù)，而是按照特定的規(guī)則對數(shù)據(jù)進行計算，一般會輸出結(jié)果。
2.stream不會改變數(shù)據(jù)源，通常情況下會產(chǎn)生一個新的集合或一個值。
3.stream具有延遲執(zhí)行特性，只有調(diào)用終端操作時，中間操作才會執(zhí)行。
3.2Stream的創(chuàng)建
3.2.1通過 java.util.Collection.stream() 方法用集合創(chuàng)建流
List<String> list = Arrays.asList("a","b","c"); //創(chuàng)建順序流
Stream<String> stream = list.stream(); //創(chuàng)建并發(fā)流
Stream<String> stringStream = list.parallelStream();3.2.2使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用數(shù)組創(chuàng)建流
//數(shù)組創(chuàng)建流
int[] array = {1,2,3};
IntStream stream1 = Arrays.stream(array);3.2.3使用Stream的靜態(tài)方法：of()、iterate()、generate()
//stream靜態(tài)方法創(chuàng)建流 Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2); Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, x -> x = 3); Stream<Double> limit = Stream.generate(Math::random).limit(3);
3.2.4順序流轉(zhuǎn)換成并發(fā)流
//順序流轉(zhuǎn)換成并發(fā)流 Optional<String> first = list.stream().parallel().filter(x -> x > 6).findFirst();
4.3 使用
使用前先了解Optional
4.3.1 數(shù)據(jù)準備
class Person {
private String name; // 姓名
private int salary; // 薪資
private int age; // 年齡
private String sex; //性別
private String area; // 地區(qū)
// 構(gòu)造方法
public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {
this.name = name;
this.salary = salary;
this.age = age;
this.sex = sex;
this.area = area;
}
// 省略了get和set，請自行添加
}4.3.2 使用
4.3.2.1 遍歷/匹配（foreach/find/match）
Stream也是支持類似集合的遍歷和匹配元素的，只是Stream中的元素是以O(shè)ptional類型存在的。Stream的遍歷、匹配非常簡單
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
// 遍歷輸出符合條件的元素
list.stream().filter(x->x>6).forEach(System.out::println);
// 匹配第一個
Optional<Integer> first = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
// 匹配任意（適用于并行流）
Optional<Integer> any = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
// 是否包含符合特定條件的元素
boolean b = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
System.out.println("匹配第一個值"+first.get());
System.out.println("匹配任意值"+any.get());
System.out.println("是否存在大于6的值"+b);4.3.2.2 篩選（filter）
篩選，是按照一定的規(guī)則校驗流中的元素，將符合條件的元素提取到新的流中的操作
4.3.2.3 聚合（max/min/count)
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 11,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 12,"male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 13,"female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 14,"female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 15,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 16,"female", "New York"));
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
//篩選出Integer集合中大于7的元素，并打印出來
list.stream().filter(x->x>7).forEach(System.out::println);
//篩選員工中工資高于8000的人，并形成新的集合。 形成新集合依賴collect（收集）
List<String> collect = personList.stream().filter(value -> value.getSalary() > 8000).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println("工資高于8000"+collect);4.3.2.4 映射(map/flatMap)
映射，可以將一個流的元素按照一定的映射規(guī)則映射到另一個流中。分為map和flatMap：
- map：接收一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會被應(yīng)用到每個元素上，并將其映射成一個新的元素。
- flatMap：接收一個函數(shù)作為參數(shù)，將流中的每個值都換成另一個流，然后把所有流連接成一個流。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 11,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 12,"male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 13,"female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 14,"female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 15,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 16,"female", "New York"));
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
List<String> strList = Arrays.asList("ad,nm", "adm,mt", "p,ot", "xb,angd", "weou,jgsd");
//英文字符串?dāng)?shù)組的元素全部改為大寫。整數(shù)數(shù)組每個元素+3
List<Integer> collect = list.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
List<String> collect1 = strList.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
//將員工的薪資全部增加1000
//不改變源集合的方式
List<Person> collect2 = personList.stream().map(person -> {
Person person1 = new Person(person.getName(), 0, person.getAge(), person.getSex(), person.getArea());
person1.setSalary(person.getSalary() + 1000);
return person1;
}).collect(Collectors.toList());
//改變源集合的方式
List<Person> collect3 = personList.stream().map(person -> {
person.setSalary(person.getSalary() + 1000);
return person;
}).collect(Collectors.toList());
//將兩個字符數(shù)組合并成一個新的字符數(shù)組
List<String> collect4 = strList.stream().flatMap(s -> {
String[] s2 = s.split(",");
return Arrays.stream(s2);
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("每個元素大寫：" + collect1);
System.out.println("每個元素+3：" + collect);
//注意，執(zhí)行的時候分開執(zhí)行，否則看不出來效果
System.out.println("一次改動前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
System.out.println("一次改動后：" + collect2.get(0).getName() + "-->" + collect2.get(0).getSalary());
System.out.println("二次改動前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
System.out.println("二次改動后：" + collect3.get(0).getName() + "-->" + collect3.get(0).getSalary());
System.out.println("處理前的集合：" + strList);
System.out.println("處理后的集合：" + collect4);4.3.2.5 歸約(reduce)
歸約，也稱縮減，顧名思義，是把一個流縮減成一個值，能實現(xiàn)對集合求和、求乘積和求最值操作
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 11,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 12,"male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 13,"female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 14,"female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 15,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 16,"female", "New York"));
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
List<String> strList = Arrays.asList("ad,nm", "adm,mt", "p,ot", "xb,angd", "weou,jgsd");
// 求Integer集合的元素之和、乘積和最大值
// 求和方式1
Optional<Integer> reduce = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
// 求和方式2
Optional<Integer> reduce1 = list.stream().reduce(Integer::sum);
// 求和方式3
Integer reduce2 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 求乘積
Optional<Integer> reduce3 = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
// 求最大值方式1
Optional<Integer> reduce4 = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
// 求最大值寫法2
Integer reduce5 = list.stream().reduce(1, Integer::max);
// 求所有員工的工資之和和最高工資
// 求和方式1
Optional<Integer> reduce7 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
// 求和方式2
Integer reduce6 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),(sum1,sum2)->sum1+sum2);
// 求和方式3
Integer reduce8 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
// 求最高工資方式1：
Integer reduce9 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),Integer::max);
// 求最高工資方式2：
Integer reduce10 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);
System.out.println("list求和：" + reduce.get() + "," + reduce1.get() + "," + reduce2);
System.out.println("list求積：" + reduce3.get());
System.out.println("list求最大值：" + reduce4.get() + "," + reduce5);
System.out.println("工資之和：" + reduce7.get() + "," + reduce6 + "," + reduce8);
System.out.println("最高工資：" + reduce9 + "," + reduce10);4.3.2.6 收集(collect)
解釋
- collect，收集，可以說是內(nèi)容最繁多、功能最豐富的部分了。從字面上去理解，就是把一個流收集起來，最終可以是收集成一個值也可以收集成一個新的集合
- collect主要依賴java.util.stream.Collectors類內(nèi)置的靜態(tài)方法
4.3.2.6.1 歸集(toList/toSet/toMap)
因為流不存儲數(shù)據(jù)，那么在流中的數(shù)據(jù)完成處理后，需要將流中的數(shù)據(jù)重新歸集到新的集合里。toList、toSet和toMap比較常用，另外還有toCollection、toConcurrentMap等復(fù)雜一些的用法
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 11,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 12,"male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 13,"female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 14,"female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 15,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 16,"female", "New York"));
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
List<String> strList = Arrays.asList("ad,nm", "adm,mt", "p,ot", "xb,angd", "weou,jgsd");
List<Integer> collect = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
Set<Integer> collect1 = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
Map<String, Person> collect2 = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000).collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
System.out.println("toList:" + collect);
System.out.println("toSet:" + collect1);
System.out.println("toMap:" + collect2);4.3.2.6.2 統(tǒng)計(count/averaging)
Collectors提供了一系列用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的靜態(tài)方法
- 計數(shù)：count
- 平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
- 最值：maxBy、minBy
- 求和：summingInt、summingLong、summingDouble
- 統(tǒng)計以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 11,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 12,"male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 13,"female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 14,"female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 15,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 16,"female", "New York"));
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
List<String> strList = Arrays.asList("ad,nm", "adm,mt", "p,ot", "xb,angd", "weou,jgsd");
// 統(tǒng)計員工人數(shù)、平均工資、工資總額、最高工資
// 求總數(shù)
Long collect = personList.stream().collect(Collectors.counting());
// 求平均工資
Double collect1 = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
// 求最高工資
Optional<Integer> collect2 = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
// 求工資之和
Integer collect3 = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
// 一次性統(tǒng)計所有信息
DoubleSummaryStatistics collect4 = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
System.out.println("員工總數(shù)：" + collect);
System.out.println("員工平均工資：" + collect1);
System.out.println("員工工資總和：" + collect2.get());
System.out.println("員工工資所有統(tǒng)計：" + collect3);4.3.2.6.3 分組(partitioningBy/groupingBy)
解釋
- 分區(qū)：將stream按條件分為兩個Map，比如員工按薪資是否高于8000分為兩部分。
- 分組：將集合分為多個Map，比如員工按性別分組。有單級分組和多級分組。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 11,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 12,"male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 13,"female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 14,"female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 15,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 16,"female", "New York"));
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
List<String> strList = Arrays.asList("ad,nm", "adm,mt", "p,ot", "xb,angd", "weou,jgsd");
//將員工按薪資是否高于8000分為兩部分；將員工按性別和地區(qū)分組
// 將員工按薪資是否高于8000分組
Map<Boolean, List<Person>> collect = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(person -> person.getSalary() > 8000));
// 將員工按性別分組
Map<String, List<Person>> collect1 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
// 將員工先按性別分組，再按地區(qū)分組
Map<String, Map<String, List<Person>>> collect2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
System.out.println("員工按薪資是否大于8000分組情況：" + collect);
System.out.println("員工按性別分組情況：" + collect1);
System.out.println("員工按性別、地區(qū)：" + collect2);4.3.2.6.4 接合(joining)
joining可以將stream中的元素用特定的連接符（沒有的話，則直接連接）連接成一個字符串。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 11,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 12,"male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 13,"female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 14,"female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 15,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 16,"female", "New York"));
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
List<String> strList = Arrays.asList("ad,nm", "adm,mt", "p,ot", "xb,angd", "weou,jgsd");
//字符串拼接
String collect = strList.stream().collect(Collectors.joining("-"));
//所有員工的名字
String collect1 = personList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("所有員工的姓名：" + collect1);
System.out.println("拼接后的字符串：" + collect);4.3.2.6.5 歸約(reducing)
Collectors類提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了對自定義歸約的支持
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 11,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 12,"male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 13,"female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 14,"female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 15,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 16,"female", "New York"));
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
List<String> strList = Arrays.asList("ad,nm", "adm,mt", "p,ot", "xb,angd", "weou,jgsd");
// 每個員工減去起征點后的薪資之和（這個例子并不嚴謹，但一時沒想到好的例子）
Integer collect = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> i + j - 5000));
System.out.println("員工扣稅薪資總和：" + collect);
// stream的reduce
Optional<Integer> reduce = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
System.out.println("員工扣稅薪資總和：" + reduce.get());4.3.2.7 排序(sorted)
解釋
- sorted()：自然排序，流中元素需實現(xiàn)Comparable接口
- sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定義排序
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 11,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 12,"male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 13,"female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 14,"female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 15,"male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 16,"female", "New York"));
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,7,6,5,8);
List<String> strList = Arrays.asList("ad,nm", "adm,mt", "p,ot", "xb,angd", "weou,jgsd");
// 按工資增序排序
List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
// 按工資倒序排序
List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
.map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// 先按工資再按年齡自然排序（從小到大）
List<String> newList3 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
.map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// 先按工資再按年齡自定義排序（從大到?。?
List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
return p2.getAge() - p1.getAge();
} else {
return p2.getSalary() - p1.getSalary();
}
}).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工資自然排序：" + newList);
System.out.println("按工資降序排序：" + newList2);
System.out.println("先按工資再按年齡自然排序：" + newList3);
System.out.println("先按工資再按年齡自定義降序排序：" + newList4);4.3.2.8 提取/組合（distinct,skip,limit）
流也可以進行合并、去重、限制、跳過等操作。
String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
// concat:合并兩個流 distinct：去重
List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
// limit：限制從流中獲得前n個數(shù)據(jù)
List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
// skip：跳過前n個數(shù)據(jù)
List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("流合并：" + newList);
System.out.println("limit：" + collect);
System.out.println("skip：" + collect2);到此這篇關(guān)于Java Stream流使用案例深入詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java Stream流內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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