引入流

流操作

java.util.stream.Stream中的Stream接口定义了许多操作。它们可以分为两大类。再来看一下前面的例子：

List<String> names = menu.stream() //从菜单获得流 
				.filter(d -> d.getcalories()> 300) //中间操作
				.map(Dish::getName)//中间操作
				.limit(3)//中间操作
				.collect(toList());//将Stream转换为List

可以看到两类操作：

filter、map和limit可以连成一条流水线；
collect触发流水线执行并关闭它。

可以连接起来的流操作称为中间操作，关闭流的操作称为终端操作。
在这里插入图片描述

中间操作

诸如filter或sorted等中间操作会返回另一个流。这让多个操作可以连接起来形成一个查询。重要的是，除非流水线上触发一个终端操作，否则中间操作不会执行任何处理。这是因为中间操作一般都可以合并起来，在终端操作时一次性全部处理。

为了搞清楚流水线中到底发生了什么，把代码改一改，让每个Lambda都打印出当前处理的菜肴(就像很多演示和调试技巧一样，这种编程风格要是搁在生产代码里那就吓死人了，但是学习的时候却可以直接看清楚求值的顺序):

List<String> names = menu.stream()
						.filter(d -> {
							System.out.println("filtering" + d.getName()); //打印当前筛选的菜肴
							return d.getcalories() > 300;
						})
						.map(d -> {
							System.out.println("mapping" + d.getName());//提取菜名时打印出来
							return d.getName();
						})
						.limit(3)
						.collect(toList());
System.out.println(names);

此代码执行时将打印：

filtering pork
mapping pork
filtering beef
mapping beef
filtering chicken
mapping chicken
[pork, beef, chicken]

有好几种优化利用了流的延迟性质。第一，尽管很多菜的热量都高于300卡路里，但只选出了前三个。这是因为limit操作和一种称为短路的技巧，第二，尽管filter和map是两个独立的操作，但它们合并到同一次遍历中了。

终端操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果是任何不是流的值，比如List、Integer,甚至void。例如，在下面的流水线中，forEach是一个返回void的终端操作，它会对源中的每道菜应用一个Lambda。把System.out.println传递给forEach,并要求它打印出由menu生成的流中的每一个Dish:

menu.stream().forEach(System.out::println);

测验:中间操作与终端操作
在下列流水线中，找出中间操作和终端操作

long count = menu.stream()
		.filter(d -> d.getCalories()> 300)
		.distinct()
		.limit(3)
		.count();
		
答案：流水线中最后一个操作count返回一个long,这是一个非Stream的值。因此它是一个终端操作。所有前面的操作，filter、distinct、limit,都是连接起来的，并返回一个Stream,因此它们是中间操作。