JDK8新特性-中部

文章目录

- 一、方法引用
- - 1.1 为什么要有方法引用?
  - - 1.1.1 Lambda表达式冗余
    - 1.1.2 解决方案
  - 1.2 方法引用的格式
  - - 1.2 .1 对象::方法名
    - 1.2.2 类名::静态方法名
    - 1.2.3 类名::引用实例方法
    - 1.2.4 类名::构造器
    - 1.2.5 数组::构造器
- 二、Stream API
- - 2.1 集合处理的弊端
  - 2.2 Steam流式思想概述
  - 2.3 Stream流的获取方式
  - - 2.3.1 通过Collection获取
    - 2.3.2 通过Stream的of方法
  - 2.4 Stream流常用方法介绍
  - - 2.4.1 forEach
    - 2.4.2 count
    - 2.4.2 filter
    - 2.4.4 limit
    - 2.4.5skip
    - 2.4.6 map
    - 2.4.7 sorted
    - 2.4.8 distinct
    - 2.4.9 match
    - 2.4.10 find
    - 2.4.11 max和min
    - 2.4.12 reduce
    - 2.4.13 map和reduce的组合
    - 2.4.14 mapToInt
    - 2.4.15 concat
  - 3、小结
- 总结

🌕博客x主页：己不由心王道长🌕!
🌎文章说明：JDK8新特性🌎
✅系列专栏：Java基础
🌴本篇内容：对JDK8的新特性进行学习和讲解🌴
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🚩 交流社区：己不由心王道长(优质编程社区)

一、方法引用

1.1 为什么要有方法引用?

1.1.1 Lambda表达式冗余

在使用Lambda表达式的时候，也会出现代码冗余的情况，比如：用Lambda表达式求一个数组的和

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 13:59
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class FunctionRefTest01 {
    public static void main(String[] args) {
        getSum(arg1->{
            int sum = 0;
            for(int temp:arg1){
                sum+=temp;
            }
            System.out.println(sum);
        });
    }
    public static void getSum(Consumer<int[]> consumer){
        int[] arr = {10,8,6,4};
        consumer.accept(arr);
    }
}

1.1.2 解决方案

因为在Lambda表达式中要执行的代码和我们另一个方法中的代码是一样的，这时就没有必要重写一份逻辑了，这时我们就可以“引用”重复代码。

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 13:59
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class FunctionRefTest02 {
    public static void main(String[] args) {
       getSum(FunctionRefTest02::get);
    }

    /**
     * 获取数组元素之和
     * @param arr
     */
    public static void get(int[] arr){
        int sum = 0 ;
        for(int i:arr){
            sum+=i;
        }
        System.out.println("数组之和为:"+sum);
    }

    /**
     * Lambda表达式的用法
     * @param consumer
     */
    public static void getSum(Consumer<int[]> consumer){
        int[] arr = {10,8,6,4};
        consumer.accept(arr);
    }
}

解释: 其实就是在用Lambda表达式的时候，把小括号里面要做的操作抽离出来，作为一个单独的方法，进行引用，这样就不用每次都去编写重复的代码了。

:: 方法引用也是JDK8中的新的语法

1.2 方法引用的格式

符号表示： ::

符号说明：双冒号为方法引用运算符，而它所在的表达式被称为方法引用
应用场景：如果Lambda表达式所要实现的方案，已经有其他方法存在相同的方案，那么则可以使用方法引用。
常见的引用方式：
方法引用在JDK8中使用是相当灵活的，有以下几种形式：
1. instanceName::methodName 对象::方法名
2. ClassName::staticMethodName 类名::静态方法
3. ClassName::methodName 类名::普通方法
4. ClassName::new 类名::new 调用的构造器
5. TypeName[]::new String[]::new 调用数组的构造器

1.2 .1 对象::方法名

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 13:59
 * @description 对象::方法名
 * @Version 1.0
 */
public class FunctionRefTest03 {
    public static void main(String[] args) {
        Date now = new Date();
        Supplier<Long> supplier1 = ()->{return now.getTime();};
        System.out.println(supplier1.get());

        //对象::方法名
        Supplier<Long> supplier2 = now::getTime;
        System.out.println(supplier2.get());
    }
}

1687760646740
1687760646740

方法引用的注意事项：

被引用的方法，参数要和接口中的抽象方法的参数一样
当接口抽象方法有返回值时，被引用的方法也必须有返回值

1.2.2 类名::静态方法名

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 13:59
 * @description 对象::方法名
 * @Version 1.0
 */
public class FunctionRefTest04 {
    public static void main(String[] args) {
       Supplier<Long> supplier = ()->{
           return System.currentTimeMillis();
       };
        System.out.println(supplier.get());

        //类名:静态方法名
        Supplier<Long> supplier1 = System::currentTimeMillis;
        System.out.println(supplier1.get());
    }
}

1.2.3 类名::引用实例方法

Java面向对象中，类名只能调用静态方法，类名引用实例方法是用前提的，实际上是拿第一个参数作为方法的调用者：

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 13:59
 * @description 对象::方法名
 * @Version 1.0
 */
public class FunctionRefTest05 {
    public static void main(String[] args) {
        Function<String,Integer> function = (s)->{
            return s.length();
        };
        System.out.println(function.apply("为年少不可得而遗憾终身"));
        //通过方法引用实现
        Function<String,Integer> function1 = String::length;
        System.out.println(function1.apply("为年少不可得而遗憾终身"));

        BiFunction<String,Integer,String> function2 = String::substring;
        System.out.println(function2.apply("为年少不可得而遗憾终身",3));
    }
}

1.2.4 类名::构造器

由于构造器的名称和类名完全一致，所以构造器引用使用 ::new 的格式使用:

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 13:59
 * @description 构造器
 * @Version 1.0
 */
public class FunctionRefTest06 {
    public static void main(String[] args) {
        Supplier<Person> supplier1 = ()->{
            return new Person();
        };
        System.out.println(supplier1.get());
        //构造器
        Supplier<Person> supplier2 = Person::new;
        System.out.println(supplier2.get());
        BiFunction<String,Integer,Person> biFunction = Person::new;
        System.out.println(biFunction.apply("王也",18));
    }
}

结果:

Person(name=null, age=null)
Person(name=null, age=null)
Person(name=王也, age=18)

1.2.5 数组::构造器

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 13:59
 * @description 构造器
 * @Version 1.0
 */
public class FunctionRefTest07 {
    public static void main(String[] args) {
        Function<Integer,String[]> function = (len)->{
            return new String[len];
        };
        String[] strs = function.apply(3);
        System.out.println(strs.length);

        //构造器
        Function<Integer,String[]> function1 = String[]::new;
        String[] strs2 = function1.apply(5);
        System.out.println(strs2.length);
    }
}

3
5

二、Stream API

2.1 集合处理的弊端

当我们在需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添加，删除，获取外，最典型的操作就是集合遍历:

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 15:45
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest01 {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("王也","通下下士","张楚岚","张灵玉");
        List<String> list1 = new ArrayList<>();
        for(String str:list){
            if(str.length()==3){
                list1.add(str);
            }
        }
        List<String> list2 = new ArrayList<>();
        for(String str:list1){
            if(str.startsWith("张")&&str.endsWith("玉")){
                list2.add(str);
            }
        }
        System.out.println(list2);
    }
}

上面的代码针对与我们不同的需求总是一次次的循环循环循环.这时我们希望有更加高效的处理方式，这时我们就可以通过JDK8中提供StreamAPI来解决这个问题了。Stream更加优雅的解决方案：

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 15:45
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest02 {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("王也", "通下下士", "张楚岚", "张灵玉");
        //
        list.stream()
                .filter(s->s.startsWith("通"))
                .filter(s->s.length()==4).
                forEach(s -> System.out.println(s));

        //更加优雅写法
        list.stream()
                .filter(s -> s.startsWith("张"))
                .filter(s -> s.endsWith("玉"))
                .forEach(System.out::println);
    }
}

上面的SteamAPI代码的含义：获取流，过滤张，过滤长度，逐一打印。代码相比于上面的案例更加的简洁直观

2.2 Steam流式思想概述

Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”，Stream流不是一种数据结构，不保存数据，而是对数
据进行加工
处理。Stream可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上，通过多个工序让一个原材料加工成一个商
品。
在这里插入图片描述

Stream API能让我们快速完成许多复杂的操作，如筛选、切片、映射、查找、去除重复，统计，匹配和归约。

2.3 Stream流的获取方式

2.3.1 通过Collection获取

首先，java.util.Collection 接口中加入了default方法 stream，也就是说Collection接口下的所有的实现都可以通过steam方法来获取Stream流:

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 16:33
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest03 {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.stream();
        Set<String> set = new HashSet<>();
        set.stream();
        Queue<String> queue = new ArrayDeque<>();
        queue.stream();
        Vector<String> vector = new Vector<>();
        vector.stream();
    }
}

值得注意的是Map接口别没有实现Collection接口，那这时怎么办呢？这时我们可以根据Map获取对应的key、value的集合。

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 16:33
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest04 {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String,Object> map = new HashMap<>();
        Stream<String> stream = map.keySet().stream();
        Stream<Object> stream1 = map.values().stream();
        Stream<Map.Entry<String,Object>> stream2 = map.entrySet().stream();
    }
}

2.3.2 通过Stream的of方法

在实际开发中我们不可避免的还是会操作到数组中的数据，由于数组对象不可能添加默认方法，所有Stream接口中提供了静态方法of:

    /**
     * Returns a sequential {@code Stream} containing a single element.
     *
     * @param t the single element
     * @param <T> the type of stream elements
     * @return a singleton sequential stream
     */
    public static<T> Stream<T> of(T t) {
        return StreamSupport.stream(new Streams.StreamBuilderImpl<>(t), false);
    }

    /**
     * Returns a sequential ordered stream whose elements are the specified values.
     *
     * @param <T> the type of stream elements
     * @param values the elements of the new stream
     * @return the new stream
     */
    @SafeVarargs
    @SuppressWarnings("varargs") // Creating a stream from an array is safe
    public static<T> Stream<T> of(T... values) {
        return Arrays.stream(values);
    }

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 16:33
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest05 {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> a1 = Stream.of("己不由心","王也","冯宝宝");
        Integer[] arr = {18,20,30};
        Stream<Integer> b1 = Stream.of(arr);
        String[] arr1 = {"己不由心","心岂会由己","自欺欺人"};
        Stream<String> b2 = Stream.of(arr1);
        b2.forEach(System.out::println);
    }
}

2.4 Stream流常用方法介绍

Stream常用方法
Stream流模型的操作很丰富，这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种：

方法名	方法作用	返回值类型	方法种类
count	统计个数	long	终结
forEach	逐一处理	void	终结
filter	过滤	Stream	函数拼接
limit	取用前几个	Stream	函数拼接
skip	跳过前几个	Stream	函数拼接
map	映射	Stream	函数拼接
concat	组合	Stream	函数拼接

终结方法：返回值类型不再是 Stream 类型的方法，不再支持链式调用。本小节中，终结方法包括count 和forEach 方法。
非终结方法：返回值类型仍然是 Stream 类型的方法，支持链式调用。（除了终结方法外，其余方法均为非终结方法。）
Stream注意事项(重要)

Stream只能操作一次
Stream方法返回的是新的流
Stream不调用终结方法，中间的操作不会执行

2.4.1 forEach

用法：forEach用来遍历流中的数据
该方法接收一个Consumer接口，会将每一个流元素交给函数处理

    /**
     * Performs an action for each element of this stream.
     *
     * <p>This is a <a href="package-summary.html#StreamOps">terminal
     * operation</a>.
     *
     * <p>The behavior of this operation is explicitly nondeterministic.
     * For parallel stream pipelines, this operation does <em>not</em>
     * guarantee to respect the encounter order of the stream, as doing so
     * would sacrifice the benefit of parallelism.  For any given element, the
     * action may be performed at whatever time and in whatever thread the
     * library chooses.  If the action accesses shared state, it is
     * responsible for providing the required synchronization.
     *
     * @param action a <a href="package-summary.html#NonInterference">
     *               non-interfering</a> action to perform on the elements
     */
    void forEach(Consumer<? super T> action);

举例:

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest06ForEach {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of("王也","诸葛青","冯宝宝","张楚岚")
                .forEach(System.out::println);
    }
}

结果:

王也
诸葛青
冯宝宝
张楚岚

2.4.2 count

Stream流中的count方法用来统计其中的元素个数的:

long count();

该方法返回一个long型数据，表示元素个数:
使用·：

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest07Count {
    public static void main(String[] args) {
        long count = Stream.of("王也", "诸葛青", "冯宝宝", "张楚岚")
                .count();
        System.out.println(count);
    }
}

2.4.2 filter

filter方法的作用是用来过滤数据的。返回符合条件的数据
该方法接收一个Predicate接口作为参数

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

用法：

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest08Filter {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of("王也", "诸葛青", "冯宝宝", "张楚岚")
                .filter((s)->s.contains("王"))
                .forEach(System.out::println);
    }
}

2.4.4 limit

limit方法可以对流进行截取处理，只取前n个数据:

    /**
     * Returns a stream consisting of the elements of this stream, truncated
     * to be no longer than {@code maxSize} in length.
     *
     * <p>This is a <a href="package-summary.html#StreamOps">short-circuiting
     * stateful intermediate operation</a>.
     *
     * @apiNote
     * While {@code limit()} is generally a cheap operation on sequential
     * stream pipelines, it can be quite expensive on ordered parallel pipelines,
     * especially for large values of {@code maxSize}, since {@code limit(n)}
     * is constrained to return not just any <em>n</em> elements, but the
     * <em>first n</em> elements in the encounter order.  Using an unordered
     * stream source (such as {@link #generate(Supplier)}) or removing the
     * ordering constraint with {@link #unordered()} may result in significant
     * speedups of {@code limit()} in parallel pipelines, if the semantics of
     * your situation permit.  If consistency with encounter order is required,
     * and you are experiencing poor performance or memory utilization with
     * {@code limit()} in parallel pipelines, switching to sequential execution
     * with {@link #sequential()} may improve performance.
     *
     * @param maxSize the number of elements the stream should be limited to
     * @return the new stream
     * @throws IllegalArgumentException if {@code maxSize} is negative
     */
    Stream<T> limit(long maxSize)

用法：

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest09limit {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of("王也", "诸葛青", "冯宝宝", "张楚岚")
                .limit(3)
                .forEach(System.out::println);
    }
}

结果：

王也
诸葛青
冯宝宝

2.4.5skip

如果希望跳过前面几个元素，可以使用skip方法获取一个截取之后的新流：

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest10Skip {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of("王也", "诸葛青", "冯宝宝", "张楚岚")
                .skip(3)
                .forEach(System.out::println);
    }
}

2.4.6 map

如果我们需要将流中的元素映射到另一个流中，可以使用map方法：

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

该接口需要一个Function函数式接口参数，可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的数据

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest11Map {
    public static void main(String[] args) {
       Stream.of("1","2","3","4")
               .map(Integer::parseInt)
               .forEach(System.out::println);
              
    }
}

2.4.7 sorted

对数据进行排序，支持默认排序（升序）和自定义排序（实现compartor）

Stream<T> sorted();

用法：

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest12Sorted {
    public static void main(String[] args) {
       Integer[] arr = {9,8,10,7,6};
       Stream.of(arr)
               .sorted()
               .forEach(System.out::println);
    }
}

2.4.8 distinct

对元素进行去重:

普通去重:

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest12Distinct {
    public static void main(String[] args) {
       Integer[] arr = {9,9,10,7,6,6};
       Stream.of(arr)
               .distinct()
               .forEach(System.out::println);
    }
}

结果：

自定义去重：
Stream流中的distinct方法对于基本数据类型是可以直接出重的，但是对于自定义类型，我们是需要重写hashCode和equals方法来移除重复元素。

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest13Distinct {
    public static void main(String[] args) {
//       Integer[] arr = {9,9,10,7,6,6};
//       //普通去重
//       Stream.of(arr)
//               .distinct()
//               .forEach(System.out::println);
//       //自定义去重
        Stream.of(
                new Person("王也",18),
                new Person("冯宝宝",18),
                new Person("张楚岚",19),
                new Person("冯宝宝",18)
        ).distinct()
                .forEach(System.out::println);

    }
}

2.4.9 match

如果需要判断数据是否匹配指定的条件，可以使用match相关的方法:注意match是一个终结方法

boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否有任意一个满足条件
boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否都满足条件
boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否都不满足条件

使用:

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest13Match {
    public static void main(String[] args) {
       Integer[] arr = {9,9,10,7,6,6};
        boolean b = Stream.of(arr)
                .allMatch(s -> s > 3);
        System.out.println(b);//true
        boolean b1 = Stream.of(arr)
                .anyMatch(s -> s == 10);

        System.out.println(b1);//true

        boolean b2 = Stream.of(arr)
                .noneMatch(s -> s > 9);
        System.out.println(b2);
    }
}

结果：

2.4.10 find

如果我们需要找到某些数据，可以使用find方法来实现

Optional<T> findFirst();
Optional<T> findAny();

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest15Find {
    public static void main(String[] args) {
       Integer[] arr = {9,9,10,7,6,6};
        Optional<Integer> first = Stream.of(arr)
                .findFirst();
        System.out.println(first.get());
        Optional<Integer> any = Stream.of(arr)
                .findAny();
        System.out.println(any.get());
    }
}

2.4.11 max和min

如果我们想要获取最大值和最小值，那么可以使用max和min方法:

Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);

使用：

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest16MaxMin {
    public static void main(String[] args) {
      String[] arr = {"1","6","5","2000","7200","35","24"};
        Optional<Integer> max = Stream.of(arr)
                .map(Integer::parseInt)
                .max(((o1, o2) -> o1-o2));
        System.out.println(max.get());
        Optional<Integer> min = Stream.of(arr)
                .map(Integer::parseInt)
                .min(((o1, o2) -> o1-o2));
        System.out.println(max.get());
    }
}

2.4.12 reduce

如果需要将所有数据归纳得到一个数据，可以使用reduce方法：

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest17Reduce {
    public static void main(String[] args) {
        Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4)
                .reduce(0, (x, y) -> {
                    return x + y;
                });
        System.out.println(reduce);
    }
}

说明:0,初始化x为0，x,y作为参数,y每次都从of里顺序取数与x进行操作并且返回给x。

2.4.13 map和reduce的组合

在实际的应用中，map与reduce的组合使用是非常多的
我们举个例子使用一下:

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest18ReduceMap {
    public static void main(String[] args) {
        //1、求出所有年龄的综合
        Integer reduce = Stream.of(
                        new Person("王也", 18),
                        new Person("冯宝宝", 18),
                        new Person("张楚岚", 19),
                        new Person("冯宝宝", 18)
                ).map(Person::getAge)
                .reduce(0, (x, y) -> {
                    return x + y;
                });
        System.out.println(reduce);
        //2、求出所有年龄中的最大值
        Integer Max = Stream.of(
                        new Person("王也", 18),
                        new Person("冯宝宝", 18),
                        new Person("张楚岚", 19),
                        new Person("冯宝宝", 18)
                ).map(Person::getAge)
                .reduce(0, Math::max);
        System.out.println(Max);

        //统计字符出现的次数
        Integer reduce1 = Stream.of("1", "2", "2", "3", "4")
                .map(ch -> "2".equals(ch) ? 1 : 0)
                .reduce(0, (x, y) -> {
                    return x + y;
                });
        System.out.println(reduce1);
    }
}

结果：

73
19
2

2.4.14 mapToInt

如果需要将Stream中的Integer类型转换成int类型，可以使用mapToInt方法来实现：
出现这个的原因：

由于Stream流中基本数据类型的数组类型不能有效输出,而包装类型的内存消耗比基本内容大很多，所以在进入流之后应该对其进行拆箱。

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest19mapToInt {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1,2,3};
        Stream.of(arr)
                .forEach(System.out::println);
        //结果：[I@404b9385
    }
}

使用：

/**
 * @Author Administrator
 * @Date 2023/6/26 20:12
 * @description
 * @Version 1.0
 */
public class StreamTest19mapToInt {
    public static void main(String[] args) {
        Integer[] arr = {2,3,5,9,7,8};
        Stream.of(arr)
                .filter(i->i>3)
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .sorted()
                .forEach(System.out::println);
    }
}

2.4.15 concat

如果有两个流，希望合并成为一个流，那么可以使用Stream接口的静态方法concat:

    /**
    * Creates a lazily concatenated stream whose elements are all the
    * elements of the first stream followed by all the elements of the
    * second stream.  The resulting stream is ordered if both
    * of the input streams are ordered, and parallel if either of the input
    * streams is parallel.  When the resulting stream is closed, the close
    * handlers for both input streams are invoked.
    *
    * @implNote
    * Use caution when constructing streams from repeated concatenation.
    * Accessing an element of a deeply concatenated stream can result in deep
    * call chains, or even {@code StackOverflowException}.
    *
    * @param <T> The type of stream elements
    * @param a the first stream
    * @param b the second stream
    * @return the concatenation of the two input streams
    */
   public static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b) {
       Objects.requireNonNull(a);
       Objects.requireNonNull(b);

       @SuppressWarnings("unchecked")
       Spliterator<T> split = new Streams.ConcatSpliterator.OfRef<>(
               (Spliterator<T>) a.spliterator(), (Spliterator<T>) b.spliterator());
       Stream<T> stream = StreamSupport.stream(split, a.isParallel() || b.isParallel());
       return stream.onClose(Streams.composedClose(a, b));
   }

使用：

/**
* @Author Administrator
* @Date 2023/6/26 20:12
* @description
* @Version 1.0
*/
public class StreamTest20Contact {
   public static void main(String[] args) {
       Stream<String> stream1 = Stream.of("1","2","3","a");
       Stream<String> stream2 = Stream.of("4","5","6","a");
       Stream.concat(stream1,stream2)
               .forEach(System.out::println);
   }
}