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編輯：業(yè)余草

來源：juejin.cn/post/7254960898686910520

流式編程的概念和作用

Java 流(Stream)是一連串的元素序列，可以進(jìn)行各種操作以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和處理。流式編程的概念基于函數(shù)式編程的思想，旨在簡化代碼，提高可讀性和可維護(hù)性。

Java Stream 的主要作用有以下幾個(gè)方面：

簡化集合操作：使用傳統(tǒng)的 for 循環(huán)或迭代器來處理集合數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致冗長而復(fù)雜的代碼。而使用流式編程，能夠用更直觀、更簡潔的方式對(duì)集合進(jìn)行過濾、映射、排序、聚合等操作，使代碼變得更加清晰易懂。
延遲計(jì)算：流式操作允許你在處理數(shù)據(jù)之前定義一系列的操作步驟，但只在需要結(jié)果時(shí)才會(huì)實(shí)際執(zhí)行。這種延遲計(jì)算的特性意味著可以根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)處理的操作流程，提升效率。
并行處理：Java Stream 提供了并行流的支持，可以將數(shù)據(jù)分成多個(gè)塊進(jìn)行并行處理，從而充分利用多核處理器的性能優(yōu)勢，提高代碼的執(zhí)行速度。
函數(shù)式編程風(fēng)格：流式編程鼓勵(lì)使用函數(shù)式編程的思想，通過傳遞函數(shù)作為參數(shù)或使用 Lambda 表達(dá)式來實(shí)現(xiàn)代碼的簡化和靈活性。這種函數(shù)式的編程模式有助于減少副作用，并使代碼更易測試和調(diào)試。

為什么使用流式編程可以提高代碼可讀性和簡潔性

聲明式編程風(fēng)格：流式編程采用了一種聲明式的編程風(fēng)格，你只需描述你想要對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行的操作，而不需要顯式地編寫迭代和控制流語句。這使得代碼更加直觀和易于理解，因?yàn)槟憧梢愿鼘Ｗ⒌乇磉_(dá)你的意圖，而無需關(guān)注如何實(shí)現(xiàn)。
鏈?zhǔn)秸{(diào)用：流式編程使用方法鏈?zhǔn)秸{(diào)用的方式，將多個(gè)操作鏈接在一起。每個(gè)方法都返回一個(gè)新的流對(duì)象，這樣你可以像“流水線”一樣在代碼中順序地寫下各種操作，使代碼邏輯清晰明了。這種鏈?zhǔn)秸{(diào)用的方式使得代碼看起來更加流暢，減少了中間變量和臨時(shí)集合的使用。
操作的組合：流式編程提供了一系列的操作方法，如過濾、映射、排序、聚合等，這些方法可以按照需要進(jìn)行組合使用。你可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求將這些操作串聯(lián)起來，形成一個(gè)復(fù)雜的處理流程，而不需要編寫大量的循環(huán)和條件語句。這種組合操作的方式使得代碼更加模塊化和可維護(hù)。
減少中間狀態(tài)：傳統(tǒng)的迭代方式通常需要引入中間變量來保存中間結(jié)果，這樣會(huì)增加代碼的復(fù)雜度和維護(hù)成本。而流式編程將多個(gè)操作鏈接在一起，通過流對(duì)象本身來傳遞數(shù)據(jù)，避免了中間狀態(tài)的引入。這種方式使得代碼更加簡潔，減少了臨時(shí)變量的使用。
減少循環(huán)和條件：流式編程可以替代傳統(tǒng)的循環(huán)和條件語句的使用。例如，可以使用 filter() 方法進(jìn)行元素的篩選，使用 map() 方法進(jìn)行元素的轉(zhuǎn)換，使用 reduce() 方法進(jìn)行聚合操作等。這些方法可以用一行代碼完成相應(yīng)的操作，避免了繁瑣的循環(huán)和條件邏輯，使得代碼更加簡潔明了。

Stream 基礎(chǔ)知識(shí)

什么是 Stream

Stream（流）是 Java 8 引入的一個(gè)新的抽象概念，它代表著一種處理數(shù)據(jù)的序列。簡單來說，Stream 是一系列元素的集合，這些元素可以是集合、數(shù)組、I/O 資源或者其他數(shù)據(jù)源。

Stream API 提供了豐富的操作方法，可以對(duì) Stream 中的元素進(jìn)行各種轉(zhuǎn)換、過濾、映射、聚合等操作，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理和操作。Stream API 的設(shè)計(jì)目標(biāo)是提供一種高效、可擴(kuò)展和易于使用的方式來處理大量的數(shù)據(jù)。

Stream 具有以下幾個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn)：

數(shù)據(jù)源：Stream 可以基于不同類型的數(shù)據(jù)源創(chuàng)建，如集合、數(shù)組、I/O 資源等。你可以通過調(diào)用集合或數(shù)組的 stream() 方法來創(chuàng)建一個(gè)流。
數(shù)據(jù)處理：Stream 提供了豐富的操作方法，可以對(duì)流中的元素進(jìn)行處理。這些操作可以按需求組合起來，形成一個(gè)流水線式的操作流程。常見的操作包括過濾（filter）、映射（map）、排序（sorted）、聚合（reduce）等。
惰性求值：Stream 的操作是惰性求值的，也就是說在定義操作流程時(shí)，不會(huì)立即執(zhí)行實(shí)際計(jì)算。只有當(dāng)終止操作（如收集結(jié)果或遍歷元素）被調(diào)用時(shí)，才會(huì)觸發(fā)實(shí)際的計(jì)算過程。
不可變性：Stream 是不可變的，它不會(huì)修改原始數(shù)據(jù)源，也不會(huì)產(chǎn)生中間狀態(tài)或副作用。每個(gè)操作都會(huì)返回一個(gè)新的流對(duì)象，以保證數(shù)據(jù)的不可變性。
并行處理：Stream 支持并行處理，可以通過 parallel() 方法將流轉(zhuǎn)換為并行流，利用多核處理器的優(yōu)勢來提高處理速度。在某些情況下，使用并行流可以極大地提高程序的性能。

通過使用 Stream，我們可以使用簡潔、函數(shù)式的方式處理數(shù)據(jù)。相比傳統(tǒng)的循環(huán)和條件語句，Stream 提供了更高層次的抽象，使代碼更具可讀性、簡潔性和可維護(hù)性。它是一種強(qiáng)大的工具，可以幫助我們更有效地處理和操作集合數(shù)據(jù)。

Stream 的特性和優(yōu)勢

簡化的編程模型：Stream 提供了一種更簡潔、更聲明式的編程模型，使代碼更易于理解和維護(hù)。通過使用 Stream API，我們可以用更少的代碼實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作，將關(guān)注點(diǎn)從如何實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)移到了更關(guān)注我們想要做什么。
函數(shù)式編程風(fēng)格：Stream 是基于函數(shù)式編程思想設(shè)計(jì)的，它鼓勵(lì)使用不可變的數(shù)據(jù)和純函數(shù)的方式進(jìn)行操作。這種風(fēng)格避免了副作用，使代碼更加模塊化、可測試和可維護(hù)。此外，Stream 還支持 Lambda 表達(dá)式，使得代碼更加簡潔和靈活。
惰性求值：Stream 的操作是惰性求值的，也就是說在定義操作流程時(shí)并不會(huì)立即執(zhí)行計(jì)算。只有當(dāng)終止操作被調(diào)用時(shí)，才會(huì)觸發(fā)實(shí)際的計(jì)算過程。這種特性可以避免對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行不必要的計(jì)算，提高了效率。
并行處理能力：Stream 支持并行處理，在某些情況下可以通過 parallel() 方法將流轉(zhuǎn)換為并行流，利用多核處理器的優(yōu)勢來提高處理速度。并行流能夠自動(dòng)將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)線程上同時(shí)執(zhí)行，提高了處理大量數(shù)據(jù)的效率。
優(yōu)化的性能：Stream API 內(nèi)部使用了優(yōu)化技術(shù)，如延遲執(zhí)行、短路操作等，以提高計(jì)算性能。Stream 操作是通過內(nèi)部迭代器實(shí)現(xiàn)的，可以更好地利用硬件資源，并適應(yīng)數(shù)據(jù)規(guī)模的變化。
支持豐富的操作方法：Stream API 提供了許多豐富的操作方法，如過濾、映射、排序、聚合等。這些方法可以按需求組合起來形成一個(gè)操作流程。在組合多個(gè)操作時(shí)，Stream 提供了鏈?zhǔn)秸{(diào)用的方式，使代碼更加簡潔和可讀性更強(qiáng)。
可以操作各種數(shù)據(jù)源：Stream 不僅可以操作集合類數(shù)據(jù)，還可以操作其他數(shù)據(jù)源，如數(shù)組、I/O 資源甚至無限序列。這使得我們可以使用相同的編程模型來處理各種類型的數(shù)據(jù)。

如何創(chuàng)建 Stream 對(duì)象

從集合創(chuàng)建：我們可以通過調(diào)用集合的 stream() 方法來創(chuàng)建一個(gè) Stream 對(duì)象。例如：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = numbers.stream();

從數(shù)組創(chuàng)建：Java 8 引入了 Arrays 類的 stream() 方法，我們可以使用它來創(chuàng)建一個(gè) Stream 對(duì)象。例如：

String[] names = {"Alice", "Bob", "Carol"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(names);

通過 Stream.of() 創(chuàng)建：我們可以使用 Stream.of() 方法直接將一組元素轉(zhuǎn)換為 Stream 對(duì)象。例如：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);

通過 Stream.builder() 創(chuàng)建：如果我們不確定要添加多少個(gè)元素到 Stream 中，可以使用 Stream.builder() 創(chuàng)建一個(gè) Stream.Builder 對(duì)象，并使用其 add() 方法來逐個(gè)添加元素，最后調(diào)用 build() 方法生成 Stream 對(duì)象。例如：

Stream.Builder<String> builder = Stream.builder();
builder.add("Apple");
builder.add("Banana");
builder.add("Cherry");
Stream<String> stream = builder.build();

從 I/O 資源創(chuàng)建：Java 8 引入了一些新的 I/O 類（如 BufferedReader、Files 等），它們提供了很多方法來讀取文件、網(wǎng)絡(luò)流等數(shù)據(jù)。這些方法通常返回一個(gè) Stream 對(duì)象，可以直接使用。例如：

Path path = Paths.get("data.txt");
try (Stream<String> stream = Files.lines(path)) {
    // 使用 stream 處理數(shù)據(jù)
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

通過生成器創(chuàng)建：除了從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源創(chuàng)建 Stream，我們還可以使用生成器來生成元素。Java 8 中提供了 Stream.generate() 方法和 Stream.iterate() 方法來創(chuàng)建無限 Stream。例如：

Stream<Integer> stream = Stream.generate(() -> 0); // 創(chuàng)建一個(gè)無限流，每個(gè)元素都是 0
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, n -> n + 1); // 創(chuàng)建一個(gè)無限流，從 0 開始遞增

需要注意的是，Stream 對(duì)象是一種一次性使用的對(duì)象，它只能被消費(fèi)一次。一旦對(duì) Stream 執(zhí)行了終止操作（如收集結(jié)果、遍歷元素），Stream 就會(huì)被關(guān)閉，后續(xù)無法再使用。因此，在使用 Stream 時(shí)，需要根據(jù)需要重新創(chuàng)建新的 Stream 對(duì)象。

常用的 Stream 操作方法

過濾（Filter）：filter() 方法接受一個(gè) Predicate 函數(shù)作為參數(shù)，用于過濾 Stream 中的元素。只有滿足 Predicate 條件的元素會(huì)被保留下來。例如：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> filteredStream = stream.filter(n -> n % 2 == 0); // 過濾出偶數(shù)

映射（Map）：map() 方法接受一個(gè) Function 函數(shù)作為參數(shù)，用于對(duì) Stream 中的元素進(jìn)行映射轉(zhuǎn)換。對(duì)每個(gè)元素應(yīng)用函數(shù)后的結(jié)果會(huì)構(gòu)成一個(gè)新的 Stream。例如：

Stream<String> stream = Stream.of("apple", "banana", "cherry");
Stream<Integer> mappedStream = stream.map(s -> s.length()); // 映射為單詞長度

扁平映射（FlatMap）：flatMap() 方法類似于 map() 方法，不同之處在于它可以將每個(gè)元素映射為一個(gè)流，并將所有流連接成一個(gè)流。這主要用于解決嵌套集合的情況。例如：

List<List<Integer>> nestedList = Arrays.asList(
    Arrays.asList(1, 2),
    Arrays.asList(3, 4),
    Arrays.asList(5, 6)
);
Stream<Integer> flattenedStream = nestedList.stream().flatMap(List::stream); // 扁平化為一個(gè)流

截?cái)啵↙imit）：limit() 方法可以限制 Stream 的大小，只保留前 n 個(gè)元素。例如：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> limitedStream = stream.limit(3); // 只保留前 3 個(gè)元素

跳過（Skip）：skip() 方法可以跳過 Stream 中的前 n 個(gè)元素，返回剩下的元素組成的新 Stream。例如：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> skippedStream = stream.skip(2); // 跳過前 2 個(gè)元素

排序（Sorted）：sorted() 方法用于對(duì) Stream 中的元素進(jìn)行排序，默認(rèn)是自然順序排序。還可以提供自定義的 Comparator 參數(shù)來指定排序規(guī)則。例如：

Stream<Integer> stream = Stream.of(5, 2, 4, 1, 3);
Stream<Integer> sortedStream = stream.sorted(); // 自然順序排序

去重（Distinct）：distinct() 方法用于去除 Stream 中的重復(fù)元素，根據(jù)元素的 equals() 和 hashCode() 方法來判斷是否重復(fù)。例如：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 2, 3, 3, 3);
Stream<Integer> distinctStream = stream.distinct(); // 去重

匯總（Collect）：collect() 方法用于將 Stream 中的元素收集到結(jié)果容器中，如 List、Set、Map 等。可以使用預(yù)定義的 Collectors 類提供的工廠方法來創(chuàng)建收集器，也可以自定義收集器。例如：

Stream<String> stream = Stream.of("apple", "banana", "cherry");
List<String> collectedList = stream.collect(Collectors.toList()); // 收集為 List

歸約（Reduce）：reduce() 方法用于將 Stream 中的元素依次進(jìn)行二元操作，得到一個(gè)最終的結(jié)果。它接受一個(gè)初始值和一個(gè) BinaryOperator 函數(shù)作為參數(shù)。例如：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> sum = stream.reduce((a, b) -> a + b); // 對(duì)所有元素求和

統(tǒng)計(jì)（Summary Statistics）：summaryStatistics() 方法可以從 Stream 中獲取一些常用的統(tǒng)計(jì)信息，如元素個(gè)數(shù)、最小值、最大值、總和和平均值。例如：

IntStream stream = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5);
IntSummaryStatistics stats = stream.summaryStatistics();
System.out.println("Count: " + stats.getCount());
System.out.println("Min: " + stats.getMin());
System.out.println("Max: " + stats.getMax());
System.out.println("Sum: " + stats.getSum());
System.out.println("Average: " + stats.getAverage());

以上只是 Stream API 提供的一部分常用操作方法，還有許多其他操作方法，如匹配（Match）、查找（Find）、遍歷（ForEach）等

Stream 的中間操作

過濾操作（filter）

過濾操作（filter）是 Stream API 中的一種常用操作方法，它接受一個(gè) Predicate 函數(shù)作為參數(shù)，用于過濾 Stream 中的元素。只有滿足 Predicate 條件的元素會(huì)被保留下來，而不滿足條件的元素將被過濾掉。

過濾操作的語法如下：

Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate)

其中，T 表示 Stream 元素的類型，predicate 是一個(gè)函數(shù)式接口 Predicate 的實(shí)例，它的泛型參數(shù)和 Stream 元素類型一致。

使用過濾操作可以根據(jù)自定義的條件來篩選出符合要求的元素，從而對(duì) Stream 進(jìn)行精確的數(shù)據(jù)過濾。

下面是一個(gè)示例，演示如何使用過濾操作篩選出一個(gè)整數(shù)流中的偶數(shù)：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> filteredStream = stream.filter(n -> n % 2 == 0);
filteredStream.forEach(System.out::println); // 輸出結(jié)果: 2 4

在這個(gè)示例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 Stream，并調(diào)用 filter() 方法傳入一個(gè) Lambda 表達(dá)式 n -> n % 2 == 0，表示要篩選出偶數(shù)。然后通過 forEach() 方法遍歷輸出結(jié)果。

需要注意的是，過濾操作返回的是一個(gè)新的 Stream 實(shí)例，原始的 Stream 不會(huì)受到改變。這也是 Stream 操作方法的一個(gè)重要特點(diǎn)，它們通常返回一個(gè)新的 Stream 實(shí)例，以便進(jìn)行鏈?zhǔn)秸{(diào)用和組合多個(gè)操作步驟。

在實(shí)際應(yīng)用中，過濾操作可以與其他操作方法結(jié)合使用，如映射（map）、排序（sorted）、歸約（reduce）等，以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換。而過濾操作本身的優(yōu)點(diǎn)在于，可以高效地對(duì)大型數(shù)據(jù)流進(jìn)行篩選，從而提高程序的性能和效率。

映射操作（map）

映射操作（map）是 Stream API 中的一種常用操作方法，它接受一個(gè) Function 函數(shù)作為參數(shù)，用于對(duì) Stream 中的每個(gè)元素進(jìn)行映射轉(zhuǎn)換，生成一個(gè)新的 Stream。

映射操作的語法如下：

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper)

其中，T 表示原始 Stream 的元素類型，R 表示映射后的 Stream 的元素類型，mapper 是一個(gè)函數(shù)式接口 Function 的實(shí)例，它的泛型參數(shù)分別是原始 Stream 元素的類型和映射后的元素類型。

使用映射操作可以對(duì) Stream 中的元素逐個(gè)進(jìn)行處理或轉(zhuǎn)換，從而獲得一個(gè)新的 Stream。這個(gè)過程通常涉及對(duì)每個(gè)元素應(yīng)用傳入的函數(shù)，根據(jù)函數(shù)的返回值來構(gòu)建新的元素。

下面是一個(gè)示例，演示如何使用映射操作將一個(gè)字符串流中的每個(gè)字符串轉(zhuǎn)換為其長度：

Stream<String> stream = Stream.of("apple", "banana", "cherry");
Stream<Integer> mappedStream = stream.map(s -> s.length());
mappedStream.forEach(System.out::println); // 輸出結(jié)果: 5 6 6

在這個(gè)示例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)包含字符串的 Stream，并調(diào)用 map() 方法傳入一個(gè) Lambda 表達(dá)式 s -> s.length()，表示要將每個(gè)字符串轉(zhuǎn)換為其長度。然后通過 forEach() 方法遍歷輸出結(jié)果。

需要注意的是，映射操作返回的是一個(gè)新的 Stream 實(shí)例，原始的 Stream 不會(huì)受到改變。這也是 Stream 操作方法的一個(gè)重要特點(diǎn)，它們通常返回一個(gè)新的 Stream 實(shí)例，以便進(jìn)行鏈?zhǔn)秸{(diào)用和組合多個(gè)操作步驟。

在實(shí)際應(yīng)用中，映射操作可以與其他操作方法結(jié)合使用，如過濾（filter）、排序（sorted）、歸約（reduce）等，以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換。而映射操作本身的優(yōu)點(diǎn)在于，可以通過簡單的函數(shù)變換實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，減少了繁瑣的循環(huán)操作，提高了代碼的可讀性和維護(hù)性。

需要注意的是，映射操作可能引發(fā)空指針異常（NullPointerException），因此在執(zhí)行映射操作時(shí)，應(yīng)確保原始 Stream 中不包含空值，并根據(jù)具體情況進(jìn)行空值處理。

排序操作（sorted）

排序操作（sorted）是 Stream API 中的一種常用操作方法，它用于對(duì) Stream 中的元素進(jìn)行排序。排序操作可以按照自然順序或者使用自定義的比較器進(jìn)行排序。

排序操作的語法如下：

Stream<T> sorted()
Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator)

第一種語法形式中，sorted() 方法會(huì)根據(jù)元素的自然順序進(jìn)行排序。如果元素實(shí)現(xiàn)了 Comparable 接口并且具備自然順序，那么可以直接調(diào)用該方法進(jìn)行排序。

第二種語法形式中，sorted(Comparator<? super T> comparator) 方法接受一個(gè)比較器（Comparator）作為參數(shù)，用于指定元素的排序規(guī)則。通過自定義比較器，可以對(duì)非 Comparable 類型的對(duì)象進(jìn)行排序。

下面是一個(gè)示例，演示如何使用排序操作對(duì)一個(gè)字符串流進(jìn)行排序：

Stream<String> stream = Stream.of("banana", "apple", "cherry");
Stream<String> sortedStream = stream.sorted();
sortedStream.forEach(System.out::println); // 輸出結(jié)果: apple banana cherry

在這個(gè)示例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)包含字符串的 Stream，并直接調(diào)用 sorted() 方法進(jìn)行排序。然后通過 forEach() 方法遍歷輸出結(jié)果。

需要注意的是，排序操作返回的是一個(gè)新的 Stream 實(shí)例，原始的 Stream 不會(huì)受到改變。這也是 Stream 操作方法的一個(gè)重要特點(diǎn)，它們通常返回一個(gè)新的 Stream 實(shí)例，以便進(jìn)行鏈?zhǔn)秸{(diào)用和組合多個(gè)操作步驟。

在實(shí)際應(yīng)用中，排序操作可以與其他操作方法結(jié)合使用，如過濾（filter）、映射（map）、歸約（reduce）等，以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換。排序操作本身的優(yōu)點(diǎn)在于，可以將數(shù)據(jù)按照特定的順序排列，便于查找、比較和分析。

需要注意的是，排序操作可能會(huì)影響程序的性能，特別是對(duì)于大型數(shù)據(jù)流或者復(fù)雜的排序規(guī)則。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行權(quán)衡和優(yōu)化，選擇合適的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來提高排序的效率。

截?cái)嗖僮鳎╨imit 和 skip）

截?cái)嗖僮鳎╨imit和skip）是 Stream API 中常用的操作方法，用于在處理流的過程中對(duì)元素進(jìn)行截?cái)唷?/p>

limit(n)：保留流中的前n個(gè)元素，返回一個(gè)包含最多n個(gè)元素的新流。如果流中元素少于n個(gè)，則返回原始流。
skip(n)：跳過流中的前n個(gè)元素，返回一個(gè)包含剩余元素的新流。如果流中元素少于n個(gè)，則返回一個(gè)空流。

下面分別詳細(xì)介紹這兩個(gè)方法的使用。

limit(n) 方法示例：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> limitedStream = stream.limit(3);
limitedStream.forEach(System.out::println); // 輸出結(jié)果: 1 2 3

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 Stream，并調(diào)用 limit(3) 方法來保留前三個(gè)元素。然后使用 forEach() 方法遍歷輸出結(jié)果。

skip(n) 方法示例：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> skippedStream = stream.skip(2);
skippedStream.forEach(System.out::println); // 輸出結(jié)果: 3 4 5

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 Stream，并調(diào)用 skip(2) 方法來跳過前兩個(gè)元素。然后使用 forEach() 方法遍歷輸出結(jié)果。

需要注意的是，截?cái)嗖僮鞣祷氐氖且粋€(gè)新的 Stream 實(shí)例，原始的 Stream 不會(huì)受到改變。這也是 Stream 操作方法的一個(gè)重要特點(diǎn)，它們通常返回一個(gè)新的 Stream 實(shí)例，以便進(jìn)行鏈?zhǔn)秸{(diào)用和組合多個(gè)操作步驟。

截?cái)嗖僮髟谔幚泶笮蛿?shù)據(jù)流或需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切分和分頁顯示的場景中非常有用。通過限制或跳過指定數(shù)量的元素，可以控制數(shù)據(jù)的大小和范圍，提高程序的性能并減少不必要的計(jì)算。

需要注意的是，在使用截?cái)嗖僮鲿r(shí)需要注意流的有界性。如果流是無界的（例如 Stream.generate()），那么使用 limit() 方法可能導(dǎo)致程序陷入無限循環(huán)，而使用 skip() 方法則沒有意義。

Stream 的終端操作

forEach 和 peek

forEach和peek都是Stream API中用于遍歷流中元素的操作方法，它們?cè)谔幚砹鞯倪^程中提供了不同的功能和使用場景。

forEach： forEach是一個(gè)終端操作方法，它接受一個(gè)Consumer函數(shù)作為參數(shù)，對(duì)流中的每個(gè)元素執(zhí)行該函數(shù)。它沒有返回值，因此無法將操作結(jié)果傳遞給后續(xù)操作。forEach會(huì)遍歷整個(gè)流，對(duì)每個(gè)元素執(zhí)行相同的操作。

示例代碼：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
names.stream()
     .forEach(System.out::println);

這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含字符串的List，并通過stream()方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用forEach方法遍歷輸出每個(gè)元素的值。

peek： peek是一個(gè)中間操作方法，它接受一個(gè)Consumer函數(shù)作為參數(shù)，對(duì)流中的每個(gè)元素執(zhí)行該函數(shù)。與forEach不同的是，peek方法會(huì)返回一個(gè)新的流，該流中的元素和原始流中的元素相同。

示例代碼：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> upperCaseNames = names.stream()
                                   .map(String::toUpperCase)
                                   .peek(System.out::println)
                                   .collect(Collectors.toList());

在這個(gè)示例中，我們首先將List轉(zhuǎn)換為流，并通過map方法將每個(gè)元素轉(zhuǎn)換為大寫字母。然后使用peek方法在轉(zhuǎn)換之前輸出每個(gè)元素的值。最后通過collect方法將元素收集到一個(gè)新的List中。

需要注意的是，無論是forEach還是peek，它們都是用于在流的處理過程中執(zhí)行操作。區(qū)別在于forEach是終端操作，不返回任何結(jié)果，而peek是中間操作，可以和其他操作方法進(jìn)行組合和鏈?zhǔn)秸{(diào)用。

根據(jù)使用場景和需求，選擇使用forEach或peek來遍歷流中的元素。如果只是需要遍歷輸出元素，不需要操作結(jié)果，則使用forEach。如果需要在遍歷過程中執(zhí)行一些其他操作，并將元素傳遞給后續(xù)操作，則使用peek。

聚合操作（reduce 和 collect）

reduce和collect都是Stream API中用于聚合操作的方法，它們可以將流中的元素進(jìn)行匯總、計(jì)算和收集。

reduce： reduce是一個(gè)終端操作方法，它接受一個(gè)BinaryOperator函數(shù)作為參數(shù)，對(duì)流中的元素逐個(gè)進(jìn)行合并操作，最終得到一個(gè)結(jié)果。該方法會(huì)將流中的第一個(gè)元素作為初始值，然后將初始值與下一個(gè)元素傳遞給BinaryOperator函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到的結(jié)果再與下一個(gè)元素進(jìn)行計(jì)算，以此類推，直到遍歷完所有元素。

示例代碼：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> sum = numbers.stream()
                               .reduce((a, b) -> a + b);
sum.ifPresent(System.out::println); // 輸出結(jié)果: 15

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的List，并通過stream()方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用reduce方法對(duì)流中的元素進(jìn)行求和操作，將每個(gè)元素依次相加，得到結(jié)果15。

collect： collect是一個(gè)終端操作方法，它接受一個(gè)Collector接口的實(shí)現(xiàn)作為參數(shù)，對(duì)流中的元素進(jìn)行收集和匯總的操作。Collector接口定義了一系列用于聚合操作的方法，例如收集元素到List、Set、Map等容器中，或進(jìn)行字符串連接、分組、計(jì)數(shù)等操作。

示例代碼：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
String joinedNames = names.stream()
                          .collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(joinedNames); // 輸出結(jié)果: Alice, Bob, Charlie

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含字符串的List，并通過stream()方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用collect方法將流中的元素連接成一個(gè)字符串，每個(gè)元素之間使用逗號(hào)和空格分隔。

需要注意的是，reduce和collect都是終端操作，它們都會(huì)觸發(fā)流的遍歷和處理。不同的是，reduce方法用于對(duì)流中的元素進(jìn)行累積計(jì)算，得到一個(gè)最終結(jié)果；而collect方法用于對(duì)流中的元素進(jìn)行收集和匯總，得到一個(gè)容器或其他自定義的結(jié)果。

在選擇使用reduce還是collect時(shí)，可以根據(jù)具體需求和操作類型來決定。如果需要對(duì)流中的元素進(jìn)行某種計(jì)算和合并操作，得到一個(gè)結(jié)果，則使用reduce。如果需要將流中的元素收集到一個(gè)容器中，進(jìn)行匯總、分組、計(jì)數(shù)等操作，則使用collect。

匹配操作（allMatch、anyMatch 和 noneMatch）

在 Stream API 中，allMatch、anyMatch 和 noneMatch 是用于進(jìn)行匹配操作的方法，它們可以用來檢查流中的元素是否滿足特定的條件。

allMatch： allMatch 方法用于判斷流中的所有元素是否都滿足給定的條件。當(dāng)流中的所有元素都滿足條件時(shí)，返回 true；如果存在一個(gè)元素不滿足條件，則返回 false。

示例代碼：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean allEven = numbers.stream()
                         .allMatch(n -> n % 2 == 0);
System.out.println(allEven); // 輸出結(jié)果: false

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 List，并通過 stream() 方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用 allMatch 方法判斷流中的元素是否都是偶數(shù)。由于列表中存在奇數(shù)，所以返回 false。

anyMatch： anyMatch 方法用于判斷流中是否存在至少一個(gè)元素滿足給定的條件。當(dāng)流中至少有一個(gè)元素滿足條件時(shí)，返回 true；如果沒有元素滿足條件，則返回 false。

示例代碼：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean hasEven = numbers.stream()
                         .anyMatch(n -> n % 2 == 0);
System.out.println(hasEven); // 輸出結(jié)果: true

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 List，并通過 stream() 方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用 anyMatch 方法判斷流中是否存在偶數(shù)。由于列表中存在偶數(shù)，所以返回 true。

noneMatch： noneMatch 方法用于判斷流中的所有元素是否都不滿足給定的條件。當(dāng)流中沒有元素滿足條件時(shí)，返回 true；如果存在一個(gè)元素滿足條件，則返回 false。

示例代碼：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean noneNegative = numbers.stream()
                             .noneMatch(n -> n < 0);
System.out.println(noneNegative); // 輸出結(jié)果: true

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 List，并通過 stream() 方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用 noneMatch 方法判斷流中的元素是否都是非負(fù)數(shù)。由于列表中的元素都是非負(fù)數(shù)，所以返回 true。

需要注意的是，allMatch、anyMatch 和 noneMatch 都是終端操作，它們會(huì)遍歷流中的元素直到滿足條件或處理完所有元素。在性能上，allMatch 和 noneMatch 在第一個(gè)不匹配的元素處可以立即返回結(jié)果，而 anyMatch 在找到第一個(gè)匹配的元素時(shí)就可以返回結(jié)果。

查找操作（findFirst 和 findAny）

在 Stream API 中，findFirst 和 findAny 是用于查找操作的方法，它們可以用來從流中獲取滿足特定條件的元素。

findFirst： findFirst 方法用于返回流中的第一個(gè)元素。它返回一個(gè) Optional 對(duì)象，如果流為空，則返回一個(gè)空的 Optional；如果流非空，則返回流中的第一個(gè)元素的 Optional。

示例代碼：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Optional<String> first = names.stream()
                              .findFirst();
first.ifPresent(System.out::println); // 輸出結(jié)果: Alice

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含字符串的 List，并通過 stream() 方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用 findFirst 方法獲取流中的第一個(gè)元素，并使用 ifPresent 方法判斷 Optional 是否包含值，并進(jìn)行相應(yīng)的處理。

findAny： findAny 方法用于返回流中的任意一個(gè)元素。它返回一個(gè) Optional 對(duì)象，如果流為空，則返回一個(gè)空的 Optional；如果流非空，則返回流中的任意一個(gè)元素的 Optional。在順序流中，通常會(huì)返回第一個(gè)元素；而在并行流中，由于多線程的處理，可能返回不同的元素。

示例代碼：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> any = numbers.stream()
                               .filter(n -> n % 2 == 0)
                               .findAny();
any.ifPresent(System.out::println); // 輸出結(jié)果: 2 或 4（取決于并行處理的結(jié)果）

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 List，并通過 stream() 方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用 filter 方法篩選出偶數(shù)，再使用 findAny 方法獲取任意一個(gè)偶數(shù)，最后使用 ifPresent 方法判斷 Optional 是否包含值，并進(jìn)行相應(yīng)的處理。

需要注意的是，findAny 在并行流中會(huì)更有優(yōu)勢，因?yàn)樵诙嗑€程處理時(shí)，可以返回最先找到的元素，提高效率。而在順序流中，findAny 的性能與 findFirst 相當(dāng)。

統(tǒng)計(jì)操作（count、max 和 min）

在 Stream API 中，count、max 和 min 是用于統(tǒng)計(jì)操作的方法，它們可以用來獲取流中元素的數(shù)量、最大值和最小值。

count： count 方法用于返回流中元素的數(shù)量。它返回一個(gè) long 類型的值，表示流中的元素個(gè)數(shù)。

示例代碼：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
long count = numbers.stream()
                    .count();
System.out.println(count); // 輸出結(jié)果: 5

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 List，并通過 stream() 方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用 count 方法獲取流中元素的數(shù)量，并將結(jié)果輸出。

max： max 方法用于返回流中的最大值。它返回一個(gè) Optional 對(duì)象，如果流為空，則返回一個(gè)空的 Optional；如果流非空，則返回流中的最大值的 Optional。

示例代碼：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> max = numbers.stream()
                               .max(Integer::compareTo);
max.ifPresent(System.out::println); // 輸出結(jié)果: 5

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 List，并通過 stream() 方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用 max 方法獲取流中的最大值，并使用 ifPresent 方法判斷 Optional 是否包含值，并進(jìn)行相應(yīng)的處理。

min： min 方法用于返回流中的最小值。它返回一個(gè) Optional 對(duì)象，如果流為空，則返回一個(gè)空的 Optional；如果流非空，則返回流中的最小值的 Optional。

示例代碼：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> min = numbers.stream()
                               .min(Integer::compareTo);
min.ifPresent(System.out::println); // 輸出結(jié)果: 1

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 List，并通過 stream() 方法將其轉(zhuǎn)換為流。然后使用 min 方法獲取流中的最小值，并使用 ifPresent 方法判斷 Optional 是否包含值，并進(jìn)行相應(yīng)的處理。

這些統(tǒng)計(jì)操作方法提供了一種便捷的方式來對(duì)流中的元素進(jìn)行數(shù)量、最大值和最小值的計(jì)算。通過返回 Optional 對(duì)象，可以避免空指針異常。

并行流

什么是并行流

并行流是 Java 8 Stream API 中的一個(gè)特性。它可以將一個(gè)流的操作在多個(gè)線程上并行執(zhí)行，以提高處理大量數(shù)據(jù)時(shí)的性能。

在傳統(tǒng)的順序流中，所有的操作都是在單個(gè)線程上按照順序執(zhí)行的。而并行流則會(huì)將流的元素分成多個(gè)小塊，并在多個(gè)線程上并行處理這些小塊，最后將結(jié)果合并起來。這樣可以充分利用多核處理器的優(yōu)勢，加快數(shù)據(jù)處理的速度。

要將一個(gè)順序流轉(zhuǎn)換為并行流，只需調(diào)用流的 parallel() 方法即可。示例代碼如下所示：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
numbers.stream()
       .parallel()
       .forEach(System.out::println);

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含整數(shù)的 List，并通過 stream() 方法將其轉(zhuǎn)換為流。接著調(diào)用 parallel() 方法將流轉(zhuǎn)換為并行流，然后使用 forEach 方法遍歷流中的元素并輸出。

需要注意的是，并行流的使用并不總是適合所有情況。并行流的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量較大、處理時(shí)間較長的場景下。對(duì)于小規(guī)模數(shù)據(jù)和簡單的操作，順序流可能更加高效。在選擇使用并行流時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行評(píng)估和測試，以確保獲得最佳的性能。

此外，還需要注意并行流在某些情況下可能引入線程安全的問題。如果多個(gè)線程同時(shí)訪問共享的可變狀態(tài)，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)競爭和不確定的結(jié)果。因此，在處理并行流時(shí)，應(yīng)當(dāng)避免共享可變狀態(tài)，或采用適當(dāng)?shù)耐酱胧﹣泶_保線程安全。

如何使用并行流提高性能

使用并行流可以通過利用多線程并行處理數(shù)據(jù)，從而提高程序的執(zhí)行性能。下面是一些使用并行流提高性能的常見方法：

創(chuàng)建并行流：要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)并行流，只需在普通流上調(diào)用 parallel() 方法。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> parallelStream = numbers.parallelStream();

利用任務(wù)并行性：并行流會(huì)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)小塊，并在多個(gè)線程上并行處理這些小塊。這樣可以充分利用多核處理器的優(yōu)勢。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
numbers.parallelStream()
       .map(n -> compute(n)) // 在多個(gè)線程上并行處理計(jì)算
       .forEach(System.out::println);

在這個(gè)示例中，使用 map 方法對(duì)流中的每個(gè)元素進(jìn)行計(jì)算。由于并行流的特性，計(jì)算操作會(huì)在多個(gè)線程上并行執(zhí)行，提高了計(jì)算的效率。

避免共享可變狀態(tài)：在并行流中，多個(gè)線程會(huì)同時(shí)操作數(shù)據(jù)。如果共享可變狀態(tài)（如全局變量）可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)競爭和不確定的結(jié)果。因此，避免在并行流中使用共享可變狀態(tài)，或者采取適當(dāng)?shù)耐酱胧﹣泶_保線程安全。
使用合適的操作：一些操作在并行流中的性能表現(xiàn)更好，而另一些操作則可能導(dǎo)致性能下降。一般來說，在并行流中使用基于聚合的操作（如 reduce、collect）和無狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作（如 map、filter）的性能較好，而有狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作（如 sorted）可能會(huì)導(dǎo)致性能下降。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

// good performance
int sum = numbers.parallelStream()
                 .reduce(0, Integer::sum);

// good performance
List<Integer> evenNumbers = numbers.parallelStream()
                                   .filter(n -> n % 2 == 0)
                                   .collect(Collectors.toList());

// potential performance degradation
List<Integer> sortedNumbers = numbers.parallelStream()
                                     .sorted()
                                     .collect(Collectors.toList());

在這個(gè)示例中，reduce 和 filter 的操作在并行流中具有良好的性能，而 sorted 操作可能導(dǎo)致性能下降。

除了上述方法，還應(yīng)根據(jù)具體情況進(jìn)行評(píng)估和測試，并行流是否能夠提高性能。有時(shí)候，并行流的開銷（如線程的創(chuàng)建和銷毀、數(shù)據(jù)切割和合并等）可能超過了其帶來的性能提升。因此，在選擇使用并行流時(shí)，應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)量和操作復(fù)雜度等因素進(jìn)行綜合考慮，以確保獲得最佳的性能提升。

并行流的適用場景和注意事項(xiàng)

大規(guī)模數(shù)據(jù)集：當(dāng)需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，使用并行流可以充分利用多核處理器的優(yōu)勢，提高程序的執(zhí)行效率。并行流將數(shù)據(jù)切分成多個(gè)小塊，并在多個(gè)線程上并行處理這些小塊，從而縮短了處理時(shí)間。
復(fù)雜的計(jì)算操作：對(duì)于復(fù)雜的計(jì)算操作，使用并行流可以加速計(jì)算過程。由于并行流能夠?qū)⒂?jì)算操作分配到多個(gè)線程上并行執(zhí)行，因此可以有效地利用多核處理器的計(jì)算能力，提高計(jì)算的速度。
無狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作：并行流在執(zhí)行無狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作（如 map、filter）時(shí)表現(xiàn)較好。這類操作不依賴于其他元素的狀態(tài)，每個(gè)元素的處理是相互獨(dú)立的，可以很容易地進(jìn)行并行處理。

并行流的注意事項(xiàng)包括：

線程安全問題：并行流的操作是在多個(gè)線程上并行執(zhí)行的，因此需要注意線程安全問題。如果多個(gè)線程同時(shí)訪問共享的可變狀態(tài)，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)競爭和不確定的結(jié)果。在處理并行流時(shí)，應(yīng)避免共享可變狀態(tài)，或者采用適當(dāng)?shù)耐酱胧﹣泶_保線程安全。
性能評(píng)估和測試：并行流的性能提升并不總是明顯的。在選擇使用并行流時(shí)，應(yīng)根據(jù)具體情況進(jìn)行評(píng)估和測試，以確保獲得最佳的性能提升。有時(shí)，并行流的開銷（如線程的創(chuàng)建和銷毀、數(shù)據(jù)切割和合并等）可能超過了其帶來的性能提升。
并發(fā)操作限制：某些操作在并行流中的性能表現(xiàn)可能較差，或者可能導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤。例如，在并行流中使用有狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作（如 sorted）可能導(dǎo)致性能下降或結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤。在使用并行流時(shí)，應(yīng)注意避免這類操作，或者在需要時(shí)采取適當(dāng)?shù)奶幚泶胧?/p>
內(nèi)存消耗：并行流需要將數(shù)據(jù)分成多個(gè)小塊進(jìn)行并行處理，這可能導(dǎo)致額外的內(nèi)存消耗。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，應(yīng)確保系統(tǒng)有足夠的內(nèi)存來支持并行流的執(zhí)行，以避免內(nèi)存溢出等問題。

實(shí)踐應(yīng)用示例

使用 Stream 處理集合數(shù)據(jù)

篩選出長度大于等于5的字符串，并打印輸出：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grapefruit", "kiwi");
list.stream()
    .filter(s -> s.length() >= 5)
    .forEach(System.out::println);

輸出結(jié)果：

banana
orange
grapefruit

將集合中的每個(gè)字符串轉(zhuǎn)換為大寫，并收集到新的列表中：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grapefruit", "kiwi");
List<String> resultList = list.stream()
                              .map(String::toUpperCase)
                              .collect(Collectors.toList());
System.out.println(resultList);

輸出結(jié)果：

[APPLE, BANANA, ORANGE, GRAPEFRUIT, KIWI]

統(tǒng)計(jì)集合中以字母"a"開頭的字符串的數(shù)量：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grapefruit", "kiwi");
long count = list.stream()
                 .filter(s -> s.startsWith("a"))
                 .count();
System.out.println(count);

輸出結(jié)果：

使用并行流來提高處理速度，篩選出長度小于等于5的字符串，并打印輸出：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grapefruit", "kiwi");
list.parallelStream()
    .filter(s -> s.length() <= 5)
    .forEach(System.out::println);

輸出結(jié)果：

apple
kiwi

使用 Stream 對(duì)集合中的整數(shù)求和：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
                 .mapToInt(Integer::intValue)
                 .sum();
System.out.println(sum);

輸出結(jié)果：

以上示例展示了如何使用 Stream 對(duì)集合數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)等操作。通過鏈?zhǔn)秸{(diào)用 Stream 的中間操作和終端操作。

使用 Stream 進(jìn)行文件操作

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.stream.Stream;

public class FileStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        String fileName = "file.txt";

        // 讀取文件內(nèi)容并創(chuàng)建 Stream
        try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get(fileName))) {
            // 打印文件的每一行內(nèi)容
            stream.forEach(System.out::println);

            // 統(tǒng)計(jì)文件的行數(shù)
            long count = stream.count();
            System.out.println("總行數(shù)：" + count);

            // 篩選包含關(guān)鍵詞的行并打印輸出
            stream.filter(line -> line.contains("keyword"))
                .forEach(System.out::println);
            
            // 將文件內(nèi)容轉(zhuǎn)換為大寫并打印輸出
            stream.map(String::toUpperCase)
                .forEach(System.out::println);

            // 將文件內(nèi)容收集到 List 中
            List<String> lines = stream.collect(Collectors.toList());
            System.out.println(lines);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在上面的代碼中，首先指定了要讀取的文件名 file.txt。然后使用 Files.lines() 方法讀取文件的每一行內(nèi)容，并創(chuàng)建一個(gè) Stream 對(duì)象。接下來，我們對(duì) Stream 進(jìn)行一些操作：

使用 forEach() 方法打印文件的每一行內(nèi)容。
使用 count() 方法統(tǒng)計(jì)文件的行數(shù)。
使用 filter() 方法篩選出包含關(guān)鍵詞的行，并打印輸出。
使用 map() 方法將文件內(nèi)容轉(zhuǎn)換為大寫，并打印輸出。
使用 collect() 方法將文件內(nèi)容收集到 List 中。

請(qǐng)根據(jù)實(shí)際需求修改代碼中的文件名、操作內(nèi)容和結(jié)果處理方式。需要注意的是，在使用完 Stream 后，應(yīng)及時(shí)關(guān)閉文件資源，可以使用 try-with-resources 語句塊來自動(dòng)關(guān)閉文件。另外，請(qǐng)?zhí)幚砜赡艹霈F(xiàn)的 IOException 異常。

使用 Stream 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和篩選

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> names = Arrays.asList("Amy", "Bob", "Charlie", "David", "Eva");

        // 轉(zhuǎn)換為大寫并篩選出長度大于3的名稱
        List<String> result = names.stream()
                                   .map(String::toUpperCase)
                                   .filter(name -> name.length() > 3)
                                   .collect(Collectors.toList());
        // 打印結(jié)果
        result.forEach(System.out::println);
    }
}

在上述代碼中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)包含一些名字的列表。然后使用 Stream 對(duì)列表進(jìn)行操作：

使用 stream() 方法將列表轉(zhuǎn)換為一個(gè) Stream。
使用 map() 方法將每個(gè)名稱轉(zhuǎn)換為大寫。
使用 filter() 方法篩選出長度大于3的名稱。
使用 collect() 方法將篩選后的結(jié)果收集到一個(gè)新的列表中。

最后，我們使用 forEach() 方法打印結(jié)果列表中的每個(gè)名稱。

Stream流暢編程：優(yōu)雅而高效的代碼創(chuàng)作

你知道的越多，不知道的就越多，業(yè)余的像一棵小草！

編輯：業(yè)余草

流式編程的概念和作用

為什么使用流式編程可以提高代碼可讀性和簡潔性

Stream 基礎(chǔ)知識(shí)

什么是 Stream

Stream 的特性和優(yōu)勢

如何創(chuàng)建 Stream 對(duì)象

常用的 Stream 操作方法

Stream 的中間操作

過濾操作（filter）

映射操作（map）

排序操作（sorted）

截?cái)嗖僮鳎╨imit 和 skip）

Stream 的終端操作

forEach 和 peek

聚合操作（reduce 和 collect）

匹配操作（allMatch、anyMatch 和 noneMatch）

查找操作（findFirst 和 findAny）

統(tǒng)計(jì)操作（count、max 和 min）

并行流

什么是并行流

如何使用并行流提高性能

并行流的適用場景和注意事項(xiàng)

實(shí)踐應(yīng)用示例

使用 Stream 處理集合數(shù)據(jù)

使用 Stream 進(jìn)行文件操作

使用 Stream 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和篩選