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Stream流是什么？
认识Stream流
流和集合的区别
Stream流的操作
中间操作
Filter(过滤)
Map(转换)
Sorted(排序)
Distinct(去重)
Limit(限制)
Skip(跳过)
Peek(展示)
终止操作
forEach(循环)
Collect(收集)
Count(计数)
Reduce(聚合)
使用Stream流的优缺点：
优点：
缺点：
Stream流是什么？
认识Stream流
Stream是Java 8新增的重要特性, 它提供函数式编程支持并允许以管道方式操作集合. 流操作会遍历数据源, 使用管道式操作处理数据后生成结果集合, 这个过程通常不会对数据源造成影响。
同时stream不是一种数据结构，它只是某种数据源的一个视图，数据源可以是一个数组，Java容器或I/O channel等。在Stream中的操作每一次都会产生新的流，内部不会像普通集合操作一样立刻获取值，而是惰性取值，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。
Stream代表数据流，流中的数据元素的数量可能是有限的，也可能是无限的。
流和集合的区别
-
不存储数据。流是基于数据源的对象，它本身不存储数据元素，而是通过管道将数据源的元素传递给操作。
-
函数式编程。流的操作不会修改数据源，例如
filter不会将数据源中的数据删除 -
延迟操作。流的很多操作如filter,map等中间操作是延迟执行的，只有到终点操作才会将操作顺序执行。
-
可以解绑。对于无限数量的流，有些操作是可以在有限的时间完成的，比如
limit(n)或findFirst()，这些操作可是实现”短路”(Short-circuiting)，访问到有限的元素后就可以返回。 - 纯消费。 流的元素只能访问一次，类似Iterator，操作没有回头路，如果你想从头重新访问流的元素，对不起，你得重新生成一个新的流。
集合讲的是数据，流讲的是计算
Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性
Stream流的操作
中间操作
中间操作是返回一个新的流，并在返回的流中包含所有之前的操作结果。它们总是延迟计算，这意味着它们只会在终止操作时执行，这样可以最大限度地优化资源使用。
Filter(过滤)
filter()方法接受一个谓词（一个返回boolean值的函数），并返回一个流，其中仅包含通过该谓词的元素。简单理解就是传入一个lambad表达式，去筛选过滤，返回满足条件的集合元素
Map(转换)
官方解析：返回由给定函数应用于此流的元素的结果组成的流。
说人话就是对当前集合每一个元素进行操作，返回一个新的流
解析：参数传入一个lambad表达式 ，其中item表示一个集合元素
lambad表达式：
- 元素只有一行，可以省略return 和大括号
- 只有一个参数可以省略参数括号
Sorted(排序)
- 回由此流的元素组成的流，根据自然顺序排序（默认排序）。
Distinct(去重)
distinct()方法从流中返回所有不同的元素。在内部，它使用equals()方法来比较元素是否相同。因此，我们需要确保equals()方法已正确实现。
注意点：如何是自定义的类，一定要去重写它的equals和hashcode这二个方法
Limit(限制)
limit()方法可以将流限制为指定的元素数。
Skip(跳过)
skip()方法可跳过前N个元素。
Peek(展示)
peek()方法可以用于在Stream流中获取元素同时执行一些操作，如打印、调试、观察等。通常会与其他的方法联合使用。
终止操作
终止操作返回一个结果或副作用（例如：显示控制台输出），并将流关闭。
forEach(循环)
forEach()方法可将给定的方法应用于流中的每个元素。该方法是一种消费流的方式，不会返回值
类似于遍历集合，但需要注意的是如果你对元素进行了修改，也会影响到原来的集合数据
Collect(收集)
collect()方法可以将流中的元素收集到一个集合中。一般与其他方法配合使用。
主要用于将流转化成我们常用的集合类型
转化成List
转化成Map
Count(计数)
count()方法可以返回流中的元素数。
Reduce(聚合)
reduce()方法可以将流元素聚合为单个结果。它接受一个BinaryOperator参数作为累加器
.......
还有一些不常用的就不在这里做说明了，自己去看jdk文档
使用Stream流的优缺点：
优点：
Stream流可以帮助简化代码，减少样板代码，从而提高代码质量和可读性。
Stream流充分利用了现代多核处理器的优势，在多线程场景下可以获得更好的性能表现。
Stream流提供了丰富的操作方法，可以轻松地处理各种集合和数组的数据，从而降低程序员的编码难度和心理负担。
Stream流可以帮助开发人员更容易地写出函数式风格的代码，使代码更加健壮可维护。
缺点：
Stream流有时候会让代码变得复杂，反而降低了可读性，因此在某些简单的情况下可能不需要使用Stream流。
Stream流可能会对程序的性能产生一定影响，尤其是在大型数据集或者复杂的业务逻辑的情况下，程序员需要根据具体的情况进行测试和分析，选择最优解。
Stream流可能会造成资源浪费，例如创建中间操作的临时对象，这些对象将占用存储空间，导致效率降低。
在实际开发中，应该根据具体情况来决定是否使用Stream流。一般建议在数据集较大或者需要进行复杂的数据处理操作时使用Stream流，而在一些简单的操作中则可以直接使用循环和传统的集合操作方法。此外，如果代码可读性受到影响，也可以考虑使用传统的集合操作方法来实现代码。
