Java中stream是什么？有什么作用？如何使用？

在Java中，Stream（流）是一种用于操作集合（Collection）、数组等数据源的API。它提供了一种功能强大且表达力高的编程模型，可以用更简洁、更具可读性的方式处理数据。

Stream的主要作用是进行数据的转换、筛选、聚合等操作，可以极大地简化对数据的处理。使用Stream可以避免显式地使用迭代器或循环来操作集合，提高代码的可读性和简洁性。

以下是使用Stream的一般步骤：

获取一个数据源（如List、Set、数组等）。
调用stream()方法获取数据流。
使用各种中间操作对数据流进行处理（如筛选、转换等）。
调用终端操作执行对数据流的最终处理（如聚合、收集结果等）。

下面通过示例代码详细介绍Stream的使用：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 获取数据源
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 2. 获取数据流
        List<Integer> evenSquares = numbers.stream()
                // 3. 中间操作：筛选偶数并计算平方
                .filter(n -> n % 2 == 0)
                .map(n -> n * n)
                // 4. 终端操作：收集结果
                .collect(Collectors.toList());

        System.out.println(evenSquares); // 输出：[4, 16, 36, 64, 100]
    }
}

在上述示例中，我们首先获取了一个整数列表作为数据源。然后，通过调用stream()方法获取了一个数据流。接着，使用中间操作filter()筛选出偶数，再使用map()计算平方。最后，通过终端操作collect()将结果收集到列表中。

这只是Stream的基本用法，Stream还提供了丰富的中间操作和终端操作供使用，如sorted()、distinct()、reduce()等。通过组合不同的操作，可以实现复杂的数据处理逻辑。

stream用法：

filter(Predicate<T> predicate)：根据指定的条件筛选元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = list.stream().filter(n -> n % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
// 输出：[2, 4]

map(Function<T, R> mapper)：将元素转换为另一种类型。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<String> result = list.stream().map(n -> "Number: " + n).collect(Collectors.toList());
// 输出：["Number: 1", "Number: 2", "Number: 3", "Number: 4", "Number: 5"]

flatMap(Function<T, Stream<R>> mapper)：将流中的每个元素转换为一个流，然后将所有流合并为一个流。

List<List<Integer>> lists = Arrays.asList(Arrays.asList(1, 2), Arrays.asList(3, 4, 5));
List<Integer> result = lists.stream().flatMap(list -> list.stream()).collect(Collectors.toList());
// 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

distinct()：去除流中重复的元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 2, 4, 1, 5);
List<Integer> result = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
// 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

sorted()：对流中元素进行排序。

List<Integer> list = Arrays.asList(5, 3, 1, 2, 4);
List<Integer> result = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
// 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

peek(Consumer<T> action)：对流中的元素执行指定的操作。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = list.stream().peek(n -> System.out.println("Processing element: " + n)).collect(Collectors.toList());
// 输出：Processing element: 1 Processing element: 2 Processing element: 3 Processing element: 4 Processing element: 5

limit(long maxSize)：截取流中的前N个元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = list.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());
// 输出：[1, 2, 3]

skip(long n)：跳过流中的前N个元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = list.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());
// 输出：[4, 5]

forEach(Consumer<T> action)：对流中的每个元素执行指定的操作。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
list.stream().forEach(n -> System.out.println(n));
// 输出：1 2 3 4 5

collect(Collector<T, A, R> collector)：将流中的元素收集到一个容器中。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = list.stream().filter(n -> n % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
// 输出：[2, 4]

count()：返回流中的元素个数。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
long count = list.stream().count();
// 输出：5

reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)：将流中的元素逐个与初始值进行操作，返回最终结果。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
// 输出：15

findFirst()和findAny()：返回流中的第一个元素或任意一个元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> first = list.stream().findFirst();
Optional<Integer> any = list.stream().findAny();
// 输出：1

max()和min()：返回流中的最大元素或最小元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
Optional<Integer> min = list.stream().min(Integer::compareTo);
// 输出：5 1

allMatch(Predicate<T> predicate)、anyMatch(Predicate<T> predicate)和noneMatch(Predicate<T> predicate)：分别返回流中所有元素是否满足指定条件、是否至少有一个元素满足指定条件、是否没有元素满足指定条件。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean allMatch = list.stream().allMatch(n -> n > 0);
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(n -> n % 2 == 0);
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(n -> n > 5);
// 输出：true true false

Stream是Java 8引入的一组 API，它提供了一种新的并行处理集合数据的方式，可以让开发者更加方便、高效地对集合进行操作。

Stream 是基于管道（Pipe）和过滤器（Filter）的模式，通过对数据源执行一系列中间操作（Intermediate Operations）和终端操作（Terminal Operations）来完成对数据的处理。

利用 Stream API，我们可以在不改变原有数据结构的前提下，方便地进行数据的筛选、排序、映射、聚合等操作，并且这些操作可以串行或并行地执行，以提高计算效率。

Stream流用途：

简化集合操作：Stream提供了丰富的中间操作和终端操作，可以更简洁地对集合进行筛选、转换、排序等操作，避免了使用传统的for循环等繁琐的操作。

并行处理：Stream API天然支持并行处理，可以自动将集合数据分成多个部分并行处理，提高处理的效率。

减少内存消耗：Stream API采用惰性求值的方式，在处理大量数据时可以只在需要时才进行计算，避免了一次性加载所有数据到内存中。

代码简洁、可读性好：Stream的链式调用和函数式编程风格使代码更加简洁、易读。每个操作都可以看作是对数据流的一次转换或处理，使得代码更加直观。

支持无限大的数据集：Stream API对于无限大的数据集也能处理，并且可以利用短路特性进行优化。

与Lambda表达式结合：Stream API广泛使用Lambda表达式，可以简化代码，提高开发效率。

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