引言
在本章中，我们将介绍Java 8引入的Stream API，这是对Java集合操作的一项重大补充，提供了一种声明式的处理方式。
Java 8的流式处理概述
流式处理是一种数据处理方式，它允许以声明式的方式处理集合数据，而不需要编写复杂的循环和条件语句。
示例：传统的集合处理方式
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
for (String name : names) {
if (name.startsWith("A")) {
System.out.println(name);
}
}
这种方式虽然直观，但在处理复杂逻辑时可能会变得冗长和难以维护。
Stream API的重要性和优势
Stream API提供了一种更加简洁、易读且功能强大的集合处理方式，支持链式调用、并行处理等特性。
示例：使用Stream API处理集合
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
names.stream()
.filter(name -> name.startsWith("A"))
.forEach(System.out::println);
这段代码以声明式的方式完成了相同的功能，更加简洁和易于理解。
优势概述
- 声明式风格：以声明的方式处理数据，提高代码可读性。
- 函数式编程：支持Lambda表达式，简化代码编写。
- 并行处理：易于实现数据的并行处理，提高性能。
- 丰富的操作：提供了一系列丰富的操作，如过滤、映射、排序等。
Stream API基础
在本章中，我们将深入探讨Stream API的基本概念和特性，以及如何创建Stream对象。
Stream的概念和特性
Stream是Java 8中引入的一个新的抽象概念，它代表了一个元素序列，这些元素可以是集合中的元素，也可以是数组，甚至可以是生成器或I/O channel中的元素。
Stream的特点
- 不可变性：Stream本身是不可变的，对Stream的操作不会修改原始数据源。
- 延迟性：Stream操作是延迟执行的，只有当真正需要结果时才会执行。
- 中间操作：可以对Stream进行多次中间操作，如
filter、map等。 - 终止操作：最终需要一个终止操作来触发实际的计算，如
forEach、count等。
创建Stream的几种方式
有多种方式可以创建Stream对象，包括从集合、数组、文件等。
示例：从集合创建Stream
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Stream<String> nameStream = names.stream();
示例：从数组创建Stream
String[] namesArray = {"Alice", "Bob", "Charlie"};
Stream<String> nameStreamFromArray = Arrays.stream(namesArray);
示例：创建无限的Stream
Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 1);
示例：创建由Lambda表达式生成的Stream
Stream<String> generatedStream = Stream.generate(() -> "Generated");
中间操作
中间操作是Stream API中的一类操作，它们将一个Stream转换成另一个Stream，并且可以链接起来形成一个流水线。这些操作是惰性的，不会立即执行，只有在终止操作时才会实际处理元素。
过滤（filter）
过滤操作用于选择满足特定条件的元素。
示例：过滤操作
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
Stream<String> filteredNames = names.stream().filter(name -> name.startsWith("A"));
filteredNames.forEach(System.out::println); // 只打印以"A"开头的名字
映射（map）和扁平化（flatMap）
映射操作用于将每个元素转换成另一种形式或数据类型。
示例：映射操作
List<String> words = Arrays.asList("hello", "world");
Stream<String> lengths = words.stream().map(String::length);
lengths.forEach(System.out::println); // 打印每个单词的长度
示例：扁平化操作
List<List<String>> listOfLists = Arrays.asList(
Arrays.asList("a", "b"),
Arrays.asList("c", "d", "e")
);
Stream<String> flattenedStream = listOfLists.stream().flatMap(List::stream);
flattenedStream.forEach(System.out::println); // 扁平化后的流
排序（sorted）
排序操作用于对Stream中的元素进行排序。
示例：排序操作
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 1, 4, 1, 5);
Stream<Integer> sortedNumbers = numbers.stream().sorted();
sortedNumbers.forEach(System.out::println); // 排序后的数字
去重（distinct）
去重操作用于去除Stream中的重复元素。
示例：去重操作
List<String> items = Arrays.asList("apple", "banana", "apple", "orange");
Stream<String> uniqueItems = items.stream().distinct();
uniqueItems.forEach(System.out::println); // 去除重复项
终止操作
终止操作是Stream API中的一类操作，它们用于执行实际的计算并生成结果。一旦执行了终止操作，Stream流水线中的所有中间操作都会依次执行。
查找（findFirst、findAny）
查找操作用于返回Stream中的一个元素，findFirst返回第一个元素，findAny返回任意一个元素。
示例：查找操作
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Optional<String> firstName = names.stream().findFirst();
firstName.ifPresent(System.out::println); // 打印第一个元素
Optional<String> anyName = names.parallelStream().findAny();
anyName.ifPresent(System.out::println); // 打印任意元素
计数（count）
计数操作用于返回Stream中的元素数量。
示例：计数操作
long uniqueCount = names.stream().distinct().count();
System.out.println("Unique count: " + uniqueCount);
规约（reduce）
规约操作用于将Stream中的元素反复结合，最终得出一个结果。
示例：规约操作
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("Sum: " + sum);
Optional<Integer> max = numbers.stream().reduce(Integer::max);
max.ifPresent(System.out::println); // 打印最大值
收集（collect）
收集操作用于将Stream中的元素累积到一个结果容器中，例如列表或集合。
示例：收集操作
List<String> sortedNames = names.stream()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNames);
自定义收集器
Java 8允许使用Collector接口自定义收集操作。
Collector<String, ?, List<String>> collector = Collector.of(
ArrayList::new,
List::add,
(left, right) -> { left.addAll(right); return left; }
);
List<String> customCollected = names.stream().collect(collector);
System.out.println(customCollected);
并行流
并行流是Java 8 Stream API的一个重要特性，它允许利用多核处理器的计算能力来加速Stream的操作。
并行流的概念和优势
并行流背后的思想是将数据分成多个块，然后在不同的线程上并行处理这些块。
并行流的优势
- 提高性能：通过并行处理，可以显著提高大数据集的处理速度。
- 简化编程模型：开发者不需要编写多线程代码，就可以利用多线程的优势。
示例：创建并行流
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
long count = names.parallelStream().filter(name -> name.startsWith("A")).count();
System.out.println("Count: " + count);
如何将顺序流转换为并行流
任何Stream对象都可以通过调用parallelStream()方法来创建一个并行流。
示例：从顺序流到并行流
Stream<String> stream = names.stream(); // 顺序流
stream.parallel(); // 转换为并行流
stream.forEach(System.out::println);
并行流的注意事项
- 小数据量：对于小数据量，使用并行流可能反而降低性能，因为线程创建和管理的开销可能大于其带来的性能提升。
- 线程安全：并行流中的操作应该是线程安全的，以避免不可预测的结果。
示例：确保线程安全的操作
names.parallelStream().map(name -> {
// 确保线程安全的逻辑
return processThreadSafe(name);
}).forEach(System.out::println);
并行流与中间操作
并行流可以与中间操作一起使用，但是需要注意，某些中间操作可能会改变流的并行性。
示例：并行流中的过滤操作
long count = names.parallelStream()
.filter(name -> name.startsWith("A")) // 并行执行过滤
.count();
Stream API的高级特性
在本章中，我们将探讨Stream API中的一些高级特性，这些特性提供了更多的灵活性和强大的数据处理能力。
自定义收集器
Java 8允许开发者通过实现Collector接口来自定义收集操作。
示例：自定义收集器
Collector<Integer, ?, int[]> customCollector = Collector.of(
()-> new int[1],
(arr, elem) -> { arr[0] += elem; return arr; },
(left, right) -> { left[0] += right[0]; return left; }
);
int[] sumArray = numbers.stream().collect(customCollector);
System.out.println("Sum: " + sumArray[0]);
短路操作与非短路操作
某些Stream操作会根据结果提前终止处理，这些被称为短路操作。例如，anyMatch会立即返回结果，而不是处理整个Stream。
示例：短路操作
boolean anyStartsWithA = names.stream().anyMatch(name -> name.startsWith("A"));
System.out.println("Any start with A: " + anyStartsWithA);
状态和终端操作的结合
在某些情况下，可以将多个状态操作结合在一起，以减少对Stream的处理次数。
示例：结合状态和终端操作
Map<Boolean, List<String>> namesByLength = names.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(name -> name.length() > 5));
namesByLength.forEach((k, v) -> System.out.println(k + " : " + v));
无限流的终止操作
无限流（如通过iterate或generate创建的流）需要使用特定的终止操作来避免无限循环。
示例：无限流的终止操作
Stream.iterate(0, i -> i + 1)
.limit(10) // 使用limit作为终止操作
.forEach(System.out::println);
并行流的排序
并行流的sorted操作与顺序流有所不同，因为它可能会导致不同的排序顺序。
示例：并行流的排序
List<String> sortedNames = names.parallelStream().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNames);
Stream API与Lambda表达式
Lambda表达式与Stream API紧密结合，提供了一种强大且表达性强的方式来处理数据集合。
Lambda表达式在Stream API中的应用
Lambda表达式允许开发者以一种简洁的方式实现Stream中的操作，而无需编写额外的方法。
示例：使用Lambda表达式进行过滤
names.stream()
.filter(name -> name.length() > 4)
.forEach(System.out::println);
方法引用和构造器引用
方法引用提供了一种快捷的方式，直接引用已有方法或构造器，作为Lambda表达式的参数。
示例：使用方法引用替代Lambda表达式
names.stream()
.filter(String::startsWith) // 等同于 name -> name.startsWith("A")
.forEach(System.out::println);
示例：使用构造器引用创建对象流
Stream<String> stringStream = Stream.of("Java", "Lambda", "Stream");
Stream<MyObject> objectStream = stringStream.map(MyObject::new); // 假设MyObject有一个String参数的构造器
objectStream.forEach(obj -> System.out.println(obj.toString()));
高阶函数的支持
Stream API中的操作可以接收其他函数作为参数，这为使用Lambda表达式提供了广阔的空间。
示例：使用高阶函数
Function<String, Integer> stringLength = String::length;
int totalLength = names.stream()
.map(stringLength)
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("Total length of all names: " + totalLength);
限制和性能考量
虽然Lambda表达式提供了便利，但在使用时也需要注意限制和性能问题。
示例：避免Lambda表达式中的复杂操作
// 避免在Lambda表达式中执行复杂或耗时的操作
names.stream()
.filter(name -> complexAndExpensiveCheck(name)) // 可能影响性能
.forEach(System.out::println);
实际案例分析
在本章中，我们将通过一些实际案例来展示Stream API在处理数据集合时的应用。
案例一：处理用户数据
假设我们有一个用户列表，我们需要提取用户的某些信息并进行排序。
示例：提取用户名并按长度排序
List<User> users = getUsers();
List<String> userNames = users.stream()
.map(User::getName)
.sorted(Comparator.comparingInt(String::length).reversed())
.collect(Collectors.toList());
案例二：统计分析
对一组数据进行统计分析，如计算平均值、最大值和最小值。
示例：统计分析
int sum = numbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
double average = (double) sum / numbers.size();
Optional<Integer> max = numbers.stream().max(Integer::compare);
Optional<Integer> min = numbers.stream().min(Integer::compare);
System.out.println("Average: " + average);
max.ifPresent(System.out::println);
min.ifPresent(System.out::println);
案例三：文本处理
使用Stream API进行文本处理，如单词计数。
示例：文本中的单词计数
String text = "Hello World, welcome to the world of Stream API!";
Map<String, Long> wordCount = Arrays.stream(text.split("\\s+"))
.filter(word -> !word.isEmpty())
.collect(Collectors.groupingByConcurrent(word -> word.toLowerCase(), Collectors.counting()));
wordCount.forEach((key, value) -> System.out.println(key + ": " + value));
案例四：复杂查询
使用Stream API实现复杂的查询逻辑，如根据多个条件过滤数据。
示例：复杂查询
List<Item> items = getItems();
List<Item> filteredItems = items.stream()
.filter(item -> item.getPrice() > 100 && item.getCategory().equals("Electronics"))
.sorted(Comparator.comparing(Item::getName))
.collect(Collectors.toList());
