Stream是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
Stream和Collection集合的区别：Collection是一种静态的内存数据结构，讲的是数据，而Stream是有关计算的，讲的是计算。集合主要面向内存，储存在内存中。Stream主要面向CPU，通过CPU实现计算。
Stream API关注的是多个数据的计算（排序、查找、过滤、映射、遍历等）。
集合关注的是数据的存储。
说明：
Stream自己不会存储元素。
Stream不会改变源对象，而是会返回一个持有结果的新的Stream。
Stream操作是延迟执行的。要等到需要的结果的时候才执行。一旦执行终止操作，就执行中间操作，并产生结果。
Stream一旦执行了终止操作，就不能再调用其他中间操作或终止操作了。
Stream执行流程：
步骤一：Stream的实例化
·创建Stream方式一：通过集合。
List<Person> list = new ArrayList<>();
list.add(new Person(19,"limingmao"));
list.add(new Person(17,"qiuqiuren"));
list.add(new Person(18,"pianpianhua"));
//default Stream<E> Stream():返回一个顺序流
Stream<Person> stream = list.stream();
//default Stream<E> Stream():返回一个并行流
Stream<Person> stream1 = list.parallelStream();·创建Stream方式二：通过数组。
//调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array):返回一个流
Integer[] arr = new Integer[]{1,3,4,5,6,7,};
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(arr);
int[] arr1 = new int[]{1,2,3,4,5};
IntStream stream1 = Arrays.stream(arr1);·创建Stream方式三：通过Stream的静态方法of( )。
//通过Stream的静态方法of()
Stream<String> stringStream = Stream.of("aa", "bb", "cc", "DD");步骤二：一系列的中间操作
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筛选与切片：
filter(Predicate p)：接受lambda，从流中排除某些元素。
limit(n)：截断流，使得元素不超过指定量。
skip(n)：跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不足n个，则返回一个空流。
distinct( )：筛选，通过流所生成元素的hashCode( )和equals( )去除重复元素。
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映射
map(Function f)：接收一个函数作为参数，将元素转换为其他形式或提取信息，该函数会被应用到每一个元素上。
操作，例：
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("aa");
list.add("bb");
list.add("cc");
list.add("dd");
Stream<String> stream = list.stream();
stream.map(str -> str.toUpperCase());-
排序
sorted( )：自然排序。要求类实现Comparable接口。
sorted(Comparator com)：定制排序，参数传入实现Comparator接口的对象，指定排序方式。
步骤三：执行终止操作
终止操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如，List、Integer，也可以是void。
流进行了终止操作后不能再次使用。
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匹配和查找：
allMatch(Predicate p)：检查是否匹配所有元素。
anyMatch(Predicate p)：检查是否至少匹配一个元素。
findFirst( )：返回第一个元素。
count( )：返回元素中的总个数。
max(Comparator c)：返回流中的最大值。
min(Comparator c)：返回流中的最小值。
forEach(Consumer c)：内部迭代。
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归约：
reduce(T identity,BinaryOperator)：可以将流中的元素反复结合起来，得到一个值。
reduce(BinaryOperator)：可以将流中的元素反复结合起来，得到一个值。
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收集
collection(Collection c)：将流转换为其他形式。接收一个Collection接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法。
Stream中的Lambda表达式与方法引用的使用
Stream的使用中会用到较多的接口哦，使用Lambda表达式和方法引用的方式会更方便。
以两个例子为例
例一，比如：要打印出存放Person的对象的集合list里的对象的年龄的总和
System.out.println(list.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum));map方法的参数中放的是一个Function的实现类对象，此时应用到每一个元素上的操作是调用每一个Person对象的getAge方法得到每一个对象的年龄，apply方法的参数是一个Person类的对象A，apply方法中，A调用了getAge方法，而getAge方法没有参数，满足方法n和n - 1的关系，可以使用方法引用的类 :: 实例方法 的方式表示，即为 Person :: getAge 。reduce方法中同理。
例二，比如：要打印所有大于十七岁的Person对象的信息
stream.filter(emp -> emp.getAge() > 17).forEach(System.out::println);filter方法的参数中放的是一个Predicate的实现类对象，只有一个参数，所以->左边放一个变量，返回值是一个boolean类型的值，只有一条return语句，所以直接将return后面的emp.getAge( ) > 17放在->后面，便形成了lambda表达式。
forEach方法中放入的是一个Consumer的实现类对象，accept方法的返回值（类型推断后）与System.out对象调用的Println方法的返回值一致。便可以使用方法引用的方式，表示为System.out :: println 。
