Stream 是 Java 8 引入的一种新的抽象，用于处理集合类 (Collection) 的数据。Stream 并不存储数据，而是按需计算数据。Stream 操作有两个重要特性：
- 流水线操作 (Pipelining)：Stream 操作可以链式调用，形成一个流水线，这些操作既可以是中间操作（intermediate operation），也可以是终端操作（terminal operation）。
- 内部迭代 (Internal Iteration)：不同于集合类的外部迭代 (external iteration)，Stream 使用内部迭代，通过底层的迭代器实现。
Stream 的优点
- 简洁性：Stream API 提供了声明性的方法链来处理数据，这使得代码更简洁、更易读。
- 易于并行化：Stream API 提供了简单的并行化处理数据的方式，通过 parallelStream 可以轻松实现并行计算，提高处理性能。
- 函数式编程风格：Stream API 支持函数式编程，允许使用 Lambda 表达式和方法引用，减少了样板代码。
- 延迟执行：中间操作是惰性求值的，只有在终端操作执行时才会计算，优化了性能。
- 更高的抽象层次：Stream API 提供了一种更高层次的数据处理抽象，使得代码更具表达力和可维护性。
用途
Stream API 主要用于对集合数据进行操作，比如过滤、排序、映射、归约等。它提供了一种函数式编程的风格，使代码更简洁、易读、可维护。常见用途包括：
- 过滤 (Filtering)：从集合中筛选出符合条件的元素。
- 映射 (Mapping)：将集合中的每个元素映射成另一种形式。
- 归约 (Reduction)：将集合中的元素组合成一个值。
- 收集 (Collecting)：将处理后的数据转换为其他集合形式。
- 统计 (Statistics)：对数据进行统计计算，如计数、求和、平均值等。
常用的 Stream 操作示例：
1. 创建 Stream
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c", "d");// 从集合创建 Stream
Stream<String> stream = list.stream();// 从数组创建 Stream
Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c", "d");
2. 中间操作 (Intermediate Operations)
中间操作会返回一个新的 Stream，它们是惰性求值的，只有在终端操作执行时才会执行。
// 过滤
Stream<String> filteredStream = stream.filter(s -> s.startsWith("a"));// 映射
Stream<String> mappedStream = stream.map(String::toUpperCase);// 排序
Stream<String> sortedStream = stream.sorted();// 去重
Stream<String> distinctStream = stream.distinct();// 排序
Stream<String> sortedStream = stream.sorted();
Stream<String> sortedByComparator = stream.sorted((s1, s2) -> s2.compareTo(s1));
3. 终端操作 (Terminal Operations)
终端操作会触发 Stream 的计算，并生成一个结果或副作用。
// 收集
List<String> collectedList = stream.collect(Collectors.toList());// 统计
long count = stream.count();// 查找
Optional<String> firstElement = stream.findFirst();//reduce：归约操作，将元素组合成一个值
Optional<String> concatenated = stream.reduce((s1, s2) -> s1 + s2);代码案例
案例 1：过滤和映射
List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "apple", "mango");List<String> result = strings.stream() //获取stream对象.filter(s -> s.startsWith("a")) //过滤，检查列表中是否以“a”开头，满足条件保留到流中.map(String::toUpperCase) //映射，将流中每个字符串转换为大写.collect(Collectors.toList()); //收集，将流中的元素收集到一个list中System.out.println(result); // 输出：[APPLE, APPLE]
案例 2：排序和去重
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);List<Integer> result = numbers.stream().distinct() //去重.sorted() //排序.collect(Collectors.toList());System.out.println(result); // 输出：[2, 3, 5, 7]
案例 3：归约操作
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum); //reduce：归约操作，将元素组合成一个值System.out.println(sum); // 输出：15
案例 4：分组操作
List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "apple", "mango");Map<String, Long> result = strings.stream().collect(Collectors.groupingBy(s -> s, Collectors.counting()));//终端操作，收集 使用Collectors.groupingBy()方法来收集流中的元素。// 这个方法接受两个参数：一个是分类函数（在这里是s -> s，表示使用字符串本身作为键）// 另一个是下游的收集器（在这里是Collectors.counting()，用于计算每个键的出现次数）。System.out.println(result); // 输出：{orange=1, banana=1, apple=2, mango=1}
案例 5：并行流
List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "apple", "mango");List<String> result = strings.parallelStream() //并行处理集合中的数据,适用与大规模的计算、数据转换、过滤等操作.filter(s -> s.startsWith("a")).map(String::toUpperCase).sorted().collect(Collectors.toList());System.out.println(result); // 输出：[APPLE, APPLE]
案例 6：生成数列
List<Integer> numbers = IntStream.range(1, 10) //创建了一个从1到9的整数序列的IntStream.boxed() //将IntStream中的原始类型int转换成Integer对象的Stream.collect(Collectors.toList());System.out.println(numbers); // 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
案例 7：字符串拼接
List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");String result = strings.stream().collect(Collectors.joining(", ")); //字符串拼接System.out.println(result); // 输出：apple, banana, orange
注意事项
1.排序 stream.sorted()
Stream<String> sortedStream = stream.sorted();
Stream<String> sortedByComparator = stream.sorted((s1, s2) -> s2.compareTo(s1));
-
无参的 sorted()：元素按照它们的自然顺序排序。如果你的元素是数字或字符串等基本类型，它们将按照自然数值或字典顺序排序。如果你的元素是对象，它们将按照 Comparable 接口中定义的顺序排序。
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带Comparator的 sorted()：元素按照你提供的 Comparator 排序。这允许你定制排序逻辑，例如，你可以按字符串长度排序、按某个属性的逆序排序等。
2.中间操作 (Intermediate Operations) 和 终端操作 (Terminal Operations) 的区别
- 中间操作：
- 返回一个新的 Stream。
- 惰性求值：中间操作本身不会触发实际的计算，只有在终端操作执行时才会计算。
- 例子：filter, map, flatMap, distinct, sorted, limit, skip, peek。
- 终端操作：
- 触发 Stream 的计算，并生成结果。
- 不是惰性求值，一旦调用终端操作，整个 Stream 的计算就会执行。
- 终端操作会关闭 Stream，之后不能再对其进行操作。
- 例子：forEach, toArray, reduce, collect, min, max, count, anyMatch, allMatch, noneMatch, findFirst, findAny。
转载自开思通智网：https://www.opensnn.com/os/article/10000908
