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1.Stream简介

1.Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。
2.Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。
3.Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
4.这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。
5.元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

以上的流程转换为 Java 代码为：

+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

2.Stream的优点

举个例子： 有一个List列表,我们需要获得年龄为70岁的前10个Person的姓名。

过程式的解决方案：

List<Person> personList = fromDB(); // 获得List<Person>int limit = 10; // 限制条件List<String> nameList = new ArrayList(); // 收集的姓名集合for(Person personItem : personList){
       if(personItem.age == 70){
    // 满足条件        nameList.add(personItem.name); // 加入姓名集合        if(nameList.size() >= 10){
    // 判断是否超过限制            break;        }    }}return nameList;

函数式stream解决方案：

List<Person> personList = fromDB(); // 获得List<Person>List<String> nameList = personList.stream()　　　　　　.filter(item->item.age == 70) // 过滤条件　　　　　　.limit(10)    // limit限制条件　　　　　　.map(item->item.name) // 获得姓名　　　　　　.collect(Collector.toList()); // 转化为list　　　　　　.forEach(System.out::println);//遍历并打印return nameList;

两种方案的不同之处：

1.从函数式的角度上看，过程式的代码实现将收集元素、循环迭代、各种逻辑判断耦合在一起，暴露了太多细节。当未来需求变动和变得更加复杂的情况下，过程式的代码将变得难以理解和维护(需要控制台打印出 年龄为70岁的前10个Person中，姓王的Person的名称）。

2.函数式的解决方案解开了代码细节和业务逻辑的耦合，类似于sql语句，表达的是"要做什么"而不是"如何去做"，使程序员可以更加专注于业务逻辑，写出易于理解和维护的代码。

3.生成流和操作示例

在 Java 8 中, 集合接口有两个方法来生成流：

1. stream() − 为集合创建串行流。




2. parallelStream() − 为集合创建并行流。

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());

forEach

Stream 提供了新的方法 ‘forEach’ 来迭代流中的每个数据。以下代码片段使用 forEach 输出了10个随机数：

Random random = new Random();random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);

map

map 方法用于映射每个元素到对应的结果，以下代码片段使用 map 输出了元素对应的平方数：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);// 获取对应的平方数List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());

filter

filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素。以下代码片段使用 filter 方法过滤出空字符串：

List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");// 获取空字符串的数量long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

limit

limit 方法用于获取指定数量的流。 以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据：

Random random = new Random();random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);

sorted

sorted 方法用于对流进行排序。以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序：

Random random = new Random();random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);

Collectors

Collectors 类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors 可用于返回列表或字符串：

List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList()); System.out.println("筛选列表: " + filtered);String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));System.out.println("合并字符串: " + mergedString);

统计

另外，一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上，它们可以用来产生类似如下的统计结果。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5); IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics(); System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());

并行（parallel）程序

parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。以下实例我们使用 parallelStream 来输出空字符串的数量：

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");// 获取空字符串的数量int count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

我们可以很容易的在顺序运行和并行直接切换。

4.补充

上述代码中->这是Java8里新加入的特性lambda表达式，相当于无名称的函数，匿名函数。一个简单的例子是 Collections.sort(list, (x, y) -> y - x); 其中(x, y) -> y - x是一个lambda表达式，输入两个参数x, y，返回值 y - x。->起分隔作用。，Java会自动翻译，这其实也有点类似JS中ES6的箭头函数。

参考资料：https://www.runoob.com/java/java8-streams.html