java stream详解

Java 8引入了Stream API，它是一种函数式编程风格的API，可以帮助我们进行复杂的集合操作，以及实现并行处理等功能。本文将详细介绍Java Stream API的使用方法。

## 什么是Stream

Stream是Java 8中新增的一种数据处理方式，它可以让我们以声明式的方式对集合进行操作，而无需关心底层的实现细节。Stream可以让我们轻松地实现过滤、排序、映射、聚合等操作，而且可以支持并行处理，提高程序的运行效率。

Stream是一种惰性求值的操作，它只有在终止操作（Terminal Operation）被调用时才会开始执行中间操作（Intermediate Operation），这种设计可以让我们只对需要处理的元素进行操作，避免不必要的计算。

## 使用Stream

使用Stream API，我们可以对集合进行一系列的操作，例如：过滤、排序、映射、聚合等。下面是一些常用的Stream操作：

1. 创建Stream对象

我们可以通过Collection.stream()或Collection.parallelStream()方法来创建Stream对象，例如：

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> stream = list.stream();

2. 中间操作

中间操作是指对Stream对象进行的操作，例如：过滤、映射、排序等。常用的中间操作包括：

- filter：过滤元素
- map：对元素进行映射
- sorted：对元素进行排序
- distinct：去重操作
- limit：限制元素数量
- skip：跳过元素

例如，我们可以通过filter()方法对Stream对象进行过滤操作：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = list.stream().filter(i -> i % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
System.out.println(result);

输出结果为：

[2, 4]

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含整数的List，然后使用stream()方法将List转换成Stream对象，接着使用filter()方法对元素进行过滤，最后使用collect()方法将Stream对象转换成List对象。

3. 终止操作

终止操作是指对Stream对象进行的最终操作，例如：收集、聚合等。常用的终止操作包括：

- forEach：对每个元素执行操作
- collect：将元素收集到集合中
- reduce：对元素进行聚合操作

例如，我们可以通过reduce()方法对Stream对象进行聚合操作：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> result = list.stream().reduce((a, b) -> a + b);
System.out.println(result.get());

输出结果为：

15

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含整数的List，然后使用stream()方法将List转换成Stream对象，接着使用reduce()方法对元素进行聚合操作，最后使用get()方法获取结果。

## 并行流

Stream API还可以支持并行处理，可以通过parallel()方法将Stream对象转换为并行流，例如：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int result = list.parallelStream().filter(i -> i % 2 == 0).mapToInt(i -> i).sum();
System.out.println(result);

输出结果为：

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在上面的代码中，我们使用parallelStream()方法将List转换成并行流，接着使用filter()方法进行过滤操作，然后使用mapToInt()方法将元素映射为int类型，最后使用sum()方法对元素进行求和操作。

需要注意的是，并行流并不是万能的，它需要消耗额外的计算资源，而且在某些情况下可能会影响程序的性能。所以，在使用并行流时，需要根据具体的情况进行选择。

## 总结

Java Stream API是一种非常强大的数据处理方式，它可以让我们以声明式的方式对集合进行操作，而无需关心底层的实现细节。使用Stream API，我们可以轻松地实现过滤、排序、映射、聚合等操作，而且可以支持并行处理，提高程序的运行效率。