Java 1.8新特性：Stream流与Lambda表达式

Set set = new HashSet<>(); Stream stream = set.stream(); // 通过Map获取Stream流对象 Map map = new HashMap<>(); Stream<Map.Entry> entryStream = map.entrySet().stream(); // 通过数组获取Stream流对象 Integer[] arr = {1, 2, 3}; Stream<Integer> integerStream = Arrays.stream(arr); Stream流的操作分为三个阶段：中间操作、终端操作和短路操作。 1. 中间操作（Intermediate Operations）： - `filter`: 过滤出满足条件的元素。 - `limit`: 限制流中元素的数量。 - `map`: 将每个元素转换为另一个对象。 - `sorted`: 对流中的元素进行排序。 - `skip`: 跳过前n个元素。 - `distinct`: 去除重复的元素。 2. 终端操作（Terminal Operations）： - `forEach`: 遍历并执行指定操作，通常用于打印或执行副作用。 - `count`: 计算流中元素的数量。 - `collect`: 将流转换为其他数据结构，如列表、集合或映射。 - `findFirst`/`findAny`: 查找流中的第一个或任意一个元素。 - `reduce`: 对流中的元素进行累积操作，例如求和、求最大值等。 3. 短路操作（Short-Circuiting Operations）： - `anyMatch`/`allMatch`/`noneMatch`: 检查流中是否存在满足条件的元素，一旦找到即可返回结果，无需遍历所有元素。 - `findFirst`/`findAny`: 当找到第一个元素时，短路操作结束。 Stream流可以连接多个中间操作，形成一条流水线。这些操作会在遇到终端操作时一次性执行，这种延迟计算特性称为“惰性求值”。这使得在处理大量数据时，可以有效地节省内存和计算资源。 Stream流的并行与串行： - 串行流（Sequential Stream）：操作按顺序逐个执行，适合于CPU密集型任务。 - 并行流（Parallel Stream）：利用多核CPU的并行处理能力，将任务拆分成子任务并行执行，提高效率。可以使用`.parallel()`方法将串行流转换为并行流。 在实际开发中，Stream流广泛应用于数据过滤、转换、聚合等场景，结合Lambda表达式，可以使代码更加简洁、易读。例如，从一个列表中找出所有偶数： ```java List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6); List<Integer> evenNumbers = numbers.stream() .filter(n -> n % 2 == 0) .collect(Collectors.toList()); ``` 这个例子展示了如何通过Stream流的`filter`方法过滤出偶数，再用`collect`方法将结果收集到一个新的列表中。通过这种方式，代码更接近自然语言，提高了代码的可读性和可维护性。 Java 8引入的Stream API极大地丰富了对集合的操作，使得开发者可以更高效地处理数据，尤其在大数据量处理和并发编程中，Stream流的性能优势更为显著。学习和熟练掌握Stream流的使用，对于提升Java编程能力至关重要。