一、什么是Stream API？
Java Stream API是Java 8中引入的一个重要功能，它允许开发者以声明性方式处理数据集合，使代码更加简洁、可读性更好，同时还提供了并行操作的能力，从而能够更有效地利用多核处理器。
Stream API的核心概念是Stream，它是处理数据的一种抽象方式。Stream可以看作是数据流，它可以从数据源获取数据，然后通过一系列的处理步骤，将数据转换或过滤成所需的结果。这个处理过程是声明性的，意味着开发者只需要关注数据的处理逻辑，而不必关心具体的实现细节。
Stream API的优点主要表现在以下几个方面：
- 简洁的代码：使用Stream API可以让代码更加简洁，因为许多复杂的操作都可以通过一条简单的Stream表达式来实现。例如，要过滤出一个列表中的偶数并求平方，使用传统的Java代码可能需要多行代码来实现，而使用Stream API只需要一条简单的链式调用即可。
- 易于阅读和理解：Stream API的代码结构清晰，易于阅读和理解。通过链式调用，可以很清楚地看到数据的处理过程和结果。
- 并行操作：Stream API支持并行操作，这意味着可以同时处理多个数据项，从而充分利用多核处理器的能力。这有助于提高程序的执行效率。
- 函数式编程风格：Stream API引入了函数式编程的思想，允许开发者使用高阶函数和lambda表达式来处理数据。这使得代码更加灵活和可重用。
Stream到底是什么呢？为什么要使用Stream API？
- 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。 “集合讲的是存储数据，Stream讲的是计算数据！”
- 实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。Stream能帮我们更高效率处理数据计算。
并行流
- 并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。相比较串行的流，并行的流可以很大程度上提高程序的执行效率。
- Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过
parallel()与sequential()在并行流与顺序流之间进行切换。
注意：
- Stream 自己不会存储元素。
- Stream 不会改变源对象。相反，它的方法都会返回一个持有结果的新Stream。
- Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
Java IO 流和 Stream API的关系？
- Java IO 流主要用于文件的读写操作，它以字节流和字符流为基础，分别用于处理字节数据和字符数据。IO 流提供了一种顺序访问数据的方式，可以从输入流中读取数据，或者将数据写入输出流。它以一种同步的方式进行操作，适用于处理大规模的数据。
- Stream API是一种用于处理集合数据的高级抽象概念，它提供了一种流式处理的方式，能够对集合中的元素进行过滤、映射、排序、归约等操作。Stream API的目的是为了提供一种更加简洁、灵活和并行的集合操作方式。与传统的集合操作方式相比，Stream API的优势在于可以通过链式调用方法，以一种声明性的方式对集合进行处理。
- 因此，Java IO 流和 Stream API是两种不同的数据处理方式，它们没有直接的关系。但是，它们可以相互配合使用，例如使用IO 流读取文件数据，然后使用Stream API对数据进行处理和分析
二、Stream 操作的三个步骤
-
创建Stream
一个数据源（如：集合、数组），获取一个流 -
中间操作
一个中间操作链，对数据源的数据进行处理。 -
终止操作(终端操作)
一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用说明Stream 操作是延迟执行的。一次性的。（执行终止操作时才执行中间操作）
图示：
1. 创建Stream
1.1 方式一：通过集合
Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法
-
default Stream<E> stream(): 返回一个顺序流顺序流，即操作时会按集合的顺序处理数据。
-
default Stream<E> parallelStream(): 返回一个并行流并行流，即操作时将集合分成多个块，同时处理多个块的数据。
1.2 方式二：通过数组
Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：
static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
重载形式，能够处理对应基本类型的数组：
public static IntStream stream(int[] array)public static LongStream stream(long[] array)public static DoubleStream stream(double[] array)
1.3 方式三：通过Stream的of()
可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。
public static<T> Stream<T> of(T... values): 返回一个流
1.4 方式四：创建无限流
可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。
- 迭代、
public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f) - 生成
public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
// 方式四：创建无限流
@Test
public void test4() {
// 迭代
// public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
//seed：初始值。
//遍历前10个偶数
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
stream.limit(10).forEach(System.out::println);
// 生成
// public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
Stream<Double> stream1 = Stream.generate(Math::random);
stream1.limit(10).forEach(System.out::println);
}
2. 中间操作
多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值” 。
通过Stream的方法进行的：
2.1 筛选与切片
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| filter(Predicate p) | 接收 Lambda ， 从流中排除某些元素 |
| distinct() | 筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素 |
| limit(long maxSize) | 截断流，使其元素不超过给定数量 |
| skip(long 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。与 limit(n) 互补 |
代码演示：
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("tom");
list.add("john");
list.add("jame");
list.add("mike");
list.add("tom");
Stream<String> stream = list.stream();
//筛选
stream.filter(e -> e.contains("m"));
//去重
stream.distinct();
...
//因为每个方法都返回一个新的Stream，所以可以形成一个中间操作链
stream.filter(e -> e.contains("m")).distinct();
2.2 映射（Map）
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| map(Function f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。 |
| mapToDouble(ToDoubleFunction f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream。 |
| mapToInt(ToIntFunction f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 IntStream。 |
| mapToLong(ToLongFunction f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 LongStream。 |
| flatMap(Function f) | 接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流 |
代码演示：
List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
list.stream().map(str -> str.toUpperCase());//将Stream中每个元素映射成新的元素，结果返回新的Stream。
import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;
/**
* 比较 map(Function f)和flatMap(Function f)
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
//map(Function f)
Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(Test::fromStringToStream);//返回的是一个由Stream元素构成的Stream。类似于List集合的add()方法add一个List元素。
//输出所有元素，遍历流，还要遍历流中的流
streamStream.forEach(s -> {
s.forEach(System.out::println);
});
//flatMap(Function f)
Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(Test::fromStringToStream);//Stream中的Stream元素被平铺开了。类似于List中的addAll()方法。
//输出所有元素
characterStream.forEach(System.out::println);
}
//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
public static Stream<Character> fromStringToStream(String str) {
ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
for (Character c : list) {
list.add(c);
}
return list.stream();
}
}
2.3 排序
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| sorted() | 产生一个新流，其中按自然顺序排序（元素要实现Comparable接口） |
| sorted(Comparator com) | 产生一个新流，其中按比较器顺序排序 |
3. 终止操作
终端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，甚至是 void 。
流进行了终止操作后，不能再次使用。
也是通过Stream的方法实现：
3.1 匹配与查找
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| boolean allMatch(Predicate p) | 检查是否匹配所有元素 |
| boolean anyMatch(Predicate p) | 检查是否至少匹配一个元素 |
| boolean noneMatch(Predicate p) | 检查是否没有匹配所有元素 |
| Optional findFirst() | 返回第一个元素 |
| Optional findAny() | 返回当前流中的任意元素 |
| long count() | 返回流中元素总数 |
| Optional max(Comparator c) | 返回流中最大值 |
| Optional min(Comparator c) | 返回流中最小值 |
| void forEach(Consumer c) | 内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。 相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了) |
代码演示：
class Employee {...}
class EmployeeData {...}
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//allMatch(Predicate p)检查是否匹配所有元素
//练习：是否所有的员工的年龄都大于18
boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
//anyMatch(Predicate p)检查是否至少匹配一个元素
//练习：是否存在员工的工资大于 10000
boolean anyMatch = employees.stream.anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
//noneMatch(Predicate p)检查是否没有匹配所有元素
//练习：是否存在员工姓“雷”
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷");
//findFirst()返回第一个元素
Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
//findAny()返回当前流中的任意元素
//count()返回流中元素总数
//max(Comparator c)返回流中最大值
//练习：返回最高的工资
Optional<Double> maxSalary = employees.stream.map(e -> e.getSalary()).max(Double::compare);
//min(Comparator c)返回流中最小值
//练习：返回最低工资的员工
Optional<Employee> employee = emloyees.stream().min(Double::compare);
//forEach 内部迭代
employees.stream().forEach(System.out::println);
3.2 归约（reduce）
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| reduce(T iden, BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T |
| reduce(BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional |
备注：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google 用它来进行网络搜索而出名。
代码演示：
//reduce(T iden, BinaryOperator b)可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
//练习：计算1~10的自然数的和
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
//reduce(BinaryOperator b)可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>
//练习：计算公司所有员工工资的总和
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Double sum = employees.stream.map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);
3.3 收集
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| collect(Collector c) | 将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法 |
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、Map)。
代码演示：
//练习：查找工资大于6000的员工，结果返回一个List或Set
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
List<Employee> list = employees.stream().filter(e -> e.getSalary()>6000).collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);//Iterable接口有forEach方法
另外， Collectors 工具类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表：
| 方法名 | 返回类型 | 作用 |
|---|---|---|
| toList | List | 把流中元素收集到List |
| toSet | Set | 把流中元素收集到Set |
| toCollection | Collection | 把流中元素收集到创建的集合 |
| counting | Long | 计算流中元素的个数 |
| summingInt | Integer | 对流中元素的整数属性求和 |
| averagingInt | Double | 计算流中元素Integer属性的平均值 |
| summarizingInt | IntSummaryStatistics | 收集流中Integer属性的统计值。如：平均值 |
| joining | String | 连接流中每个字符串 |
| maxBy | Optional | 根据比较器选择最大值 |
| minBy | Optional | 根据比较器选择最小值 |
| reducing | 归约产生的类型 | 从一个作为累加器的初始值开始，利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值 |
| collectingAndThen | 转换函数返回的类型 | 包裹另一个收集器，对其结果转换函数 |
| groupingBy | Map<K, List> | 根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V |
| partitioningBy | Map<Boolean,List> | 根据true或false进行分区 |
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