【Java Stream案例精讲】：项目中的中间与终止操作，实战应用攻略

# 1. Java Stream概述与基础使用

Java Stream是Java 8引入的一个新的抽象层，旨在以声明性方式处理数据集合。它是对集合的高级操作的封装，通过一系列的中间操作和终止操作来实现复杂的数据处理任务。Stream不是一种数据结构，它不保存数据元素，而是对这些元素进行计算。

## 1.1 Stream的特性与优势

Stream允许开发者使用函数式编程的范式，以声明式的方式编写代码，使代码更加简洁和易于理解。主要特性包括：

- 延迟执行：Stream操作通常延迟执行，只有在需要最终结果时才真正执行。
- 无状态或有状态操作：中间操作可以无状态或有状态。
- 惰性与即时操作：终止操作会触发中间操作的执行，并立即处理数据。

## 1.2 Stream的基本使用步骤

在Java中，创建和使用Stream的基本步骤如下：

1. 获取数据源：可以是数组、集合、文件等。
2. 创建Stream：使用数据源创建一个流实例。
3. 应用中间操作：如filter, map, sorted等，用于数据处理。
4. 触发终止操作：如forEach, reduce, collect等，以产生结果。

例如，使用Stream对一个整数列表进行过滤并收集结果可以按照以下方式编写：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
                                   .filter(n -> n % 2 == 0)
                                   .collect(Collectors.toList());

以上代码首先创建了一个整数列表，然后通过stream()方法创建了一个Stream实例。接下来，通过filter操作筛选出偶数，最后通过collect操作将结果收集到新的列表中。

这种处理方式相比于传统的for循环更为直观和易于维护，且易于并行化处理，提高了代码的可读性和效率。在接下来的章节中，我们将深入探讨Stream的中间操作和终止操作，以及它们的高级用法。

# 2. 深入理解Stream的中间操作

### 2.1 中间操作的种类和用途

#### 2.1.1 filter、map和flatMap的运用场景

在Java 8中引入的Stream API为集合操作提供了一种声明式的方法。Stream API通过一系列操作进行数据处理，这些操作被分为中间操作和终止操作。中间操作用于设置一系列的处理步骤，但不会产生新的流，直到遇到终止操作。常见的中间操作有`filter`、`map`和`flatMap`，它们各自适用于不同的场景：

- `filter`操作用于过滤掉不需要的元素，只保留符合特定条件的元素。例如，如果我们有一个Person对象的列表，并且想要获取年龄大于18的所有人，我们可以使用`filter`操作来实现。

List<Person> persons = ...;
Stream<Person> adults = persons.stream().filter(person -> person.getAge() > 18);

- `map`操作用于转换流中的元素类型，将流中的每一个元素通过给定的函数转换成另一种形式。这个操作在处理对象列表，并需要提取或转换对象的某些字段时非常有用。例如，将Person列表中的每个对象转换为姓名字符串：

Stream<String> names = persons.stream().map(Person::getName);

- `flatMap`操作则是将多个流合并为一个流。当我们从列表中的每个元素（可能本身是一个集合）获取流，并且希望将这些流“扁平化”为一个单一流时，`flatMap`非常适用。例如，如果有一个人物列表，每个人物有多个标签，我们可以将标签合并到一个标签流中。

Stream<String> tags = persons.stream()
    .flatMap(person -> person.getTags().stream());

### 2.1.2 distinct、sorted、limit和skip的作用

除了`filter`、`map`和`flatMap`，还有其他几种重要的中间操作：

- `distinct`用于去除重复元素。它通过调用元素的`equals`方法来判断对象的唯一性。在处理包含重复元素的流时，`distinct`非常有用。

Stream<Integer> uniqueNumbers = numbers.stream().distinct();

- `sorted`用于对流中的元素进行排序。默认情况下，`sorted`使用元素的自然排序（`Comparable`），但也可以通过`Comparator`提供自定义的排序逻辑。

Stream<Integer> sortedNumbers = numbers.stream().sorted();

- `limit`操作用于限制结果的数量，只取流中前n个元素。`skip`则相反，它跳过前n个元素，取剩余的部分。

Stream<Integer> firstTenNumbers = numbers.stream().limit(10);
Stream<Integer> numbersAfterTen = numbers.stream().skip(10);

这些中间操作使得对集合的操作更为灵活和强大，可以根据需要任意组合。

### 2.2 自定义中间操作

#### 2.2.1 创建自定义收集器

除了Java Stream API提供的中间操作之外，我们还可以创建自定义中间操作来满足特定需求。例如，我们可以创建自定义收集器，将流中的数据收集到一个我们自定义的容器中。通过实现`Collector`接口，我们可以定义收集器的行为：

Collector<T, ?, MyContainer<T>> customCollector = Collector.of(
    MyContainer::new, 
    MyContainer::add, 
    (left, right) -> { ***bine(right); return left; }
);

在这个自定义收集器中，我们定义了三个参数：供应函数（供应一个初始的`MyContainer`实例）、累加函数（如何向容器中添加元素）、组合函数（如何合并两个容器）。

#### 2.2.2 使用自定义中间操作提升代码复用

创建自定义中间操作可以提高代码的复用性。我们可以将一些常用的流处理步骤封装成一个中间操作，这样就可以在多个不同的流操作中重用它们。

例如，假设我们需要在不同的流操作中进行相同的日志记录，我们可以创建一个自定义的中间操作`log`：

public static <T> Collector<T, ?, T> log(String message) {
    return Collector.of(
        () -> { System.out.println(message); return null; },
        (r, t) -> System.out.println(message + t),
        (l, r) -> { System.out.println(message + " combined"); return null; }
    );
}

然后我们可以这样使用这个中间操作：

Stream.of(1, 2, 3, 4)
    .collect(log("Processing numbers: "))
    .map(x -> x * 2)
    .collect(log("Processing doubled numbers: "));

### 2.3 中间操作的链式调用

#### 2.3.1 链式调用的最佳实践

中间操作的链式调用是构建流操作管道的一种方式，每个中间操作都会返回一个流，允许我们继续添加更多的操作。这种方式使得代码更加简洁和易于理解。遵循最佳实践可以进一步提升代码质量：

- 避免复杂的逻辑嵌套，保持链式调用的清晰性。
- 尽量减少中间变量的使用，直接在流上进行连续操作。
- 对于可能重复使用的复杂操作，考虑将其封装为自定义的中间操作。

#### 2.3.2 中间操作的性能考量

虽然链式调用可以提升代码的可读性，但过多的中间操作会消耗资源，特别是对于大集合的操作。性能考量包括：

- **懒加载**: 许多中间操作是懒加载的，只有在终止操作执行时才会被调用。
- **短路操作**: 使用如`limit`、`takeWhile`这样的短路操作可以提前结束处理，提高性能。
- **并行处理**: 在合适的情况下，使用并行流可以显著提高性能。

例如，对于大数据集的排序和去重操作：