一、流
允许以声明式方式处理数据集合，说明想要完成什么，而不是说明如何实现一个操作。它与集合的区别在于：
- 集合时一个内存中的数据结构，它包含数据结构中目前所有的值，集合中的每个元素都得先计算出来才能添加到集合中（你可以往集合里加东西或者删东西，但是不管什么时候，集合中的每个元素都是放在内存里的，元素 都得先算出来才能成为集合的一部分）。
- 相比之下，流不能添加或删除原色，它时在概念上固定的数据机构，其元素时按需计算的，也就是说，用户仅仅从流中提取需要的值。另一种角度说，流就像是一个延迟创建的集合：只有在消费者要求的时候才会计算值。
二、只能遍历一次
流和迭代器类似，流只能遍历一次。遍历完之后，这个流已经被消费掉了，可以从原始数据源那里再获得一个新的流来重新遍历一遍，就像迭代器一样。例如，以下代码会抛出一个异常，说流已经被消费掉了：
// 打印标题中的每个单词
List<String> title = Arrays.asList("Java8", "In", "Action");
Stream<String> s = title.stream();
s.forEach(System.out :: println);
// java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
s.forEach(System.out::println);
三、使用流
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筛选和切片
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filter()：用谓词筛选，该操作接受一个谓词（一个返回boolean的函数）作为参数，并返回一个包括所有符合谓词的元素的流。
// 筛选出所有素菜 List<Dish> vegetarianMenu = menu.stream().filter(Dish::isVegetarian).collect(Collectors.toList()); -
distinct()：筛选各异的元素，该操作返回一个元素各异（根据流所生成元素的hashCode和equal方法实现）的流。
// 筛选出列表中所有的偶数，并确保没有重复 List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4); numbers.stream().filter(i -> i % 2 == 0).distinct().forEach(System.out :: println); -
limit(n)：截断流，该方法返回一个不超过给定长度的流。所需的长度作为参数传递 给limit。如果流是有序的，limit(n)方法会保证返回的新流中元素的顺序与原流中相同，并且最多包括原流的前 n 个元素，如果n大于列表的长度，limit(n)操作不会抛出异常，而是返回一个包含原始列表中所有元素的流。
// 筛选出热量超过300卡路里的头三道菜 List<Dish> dishes = menu.stream().filter(d -> d.getCalories() > 300).limit(3).collect(Collectors.toList()); -
skip(n)：跳过元素，该方法返回一个扔掉了前n个元素的流，如果流中元素不足n个，则返回一 个空流。
// 跳过超过300卡路里的头两道菜，并返回剩下的 List<Dish> dishes = menu.stream().filter(d -> d.getCalories() > 300).skip(2).collect(Collectors.toList());
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映射
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map()：该方法接受一个函数作为参数，这个函数会被应用到每个元素上，并将其映射为一个新的元素。
// 1、把方法引用Dish::getName传给了map方法，来提取流中菜肴的名称 List<String> dishNames = menu.stream().map(Dish :: getName).collect(toList()); // 2、给定一个单词列表，返回一个列表，显示每个单词有几个字母 List<String> words = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action"); List<Integer> wordLengths = words.stream().map(String :: length).collect(toList()); // 3、找出每道菜的名称有多长 List<Integer> dishNameLengths = menu.stream().map(Dish :: getName).map(String :: length).collect(Collectors.toList()); -
flatMap()：该方法把一个流中的每个值都换成另一个流，然后把所有的流连接起来成为一个流。
// 对于一张词表，返回一张列表，列出里面各不相同的字符 List<String> uniqueCharacters = words.stream() .map(w -> w.split("")).flatMap(Arrays::stream).distinct().collect(Collectors.toList());
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查找和匹配
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anyMatch()：判断流中是否有一个元素能匹配给定的谓词。
// 判断菜单里是否有素食可选择 if(menu.stream().anyMatch(Dish :: isVegetarian)) { System.out.println("The menu is (somewhat) vegetarian friendly!!"); } -
allMatch()：判断流中的元素是否都能匹配给定的谓词。
// 判断菜品是否有利健康（即所有菜的热量都低于1000卡路里） boolean isHealthy = menu.stream().allMatch(d -> d.getCalories() < 1000); -
noneMatch() ：确保流中没有任何元素与给定的谓词匹配
// 判断菜品是否有利健康（即所有菜的热量都低于1000卡路里） boolean isHealthy = menu.stream().noneMatch(d -> d.getCalories() >= 1000); -
findAny()：返回当前流中的任意元素
// 筛选出一道素食菜肴 Optional<Dish> dish = menu.stream().filter(Dish :: isVegetarian).findAny(); -
findFirst()：返回当前流中的第一个元素
// 给定一个数字列表，找出第一个平方能被3整除的数 List<Integer> someNumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); Optional<Integer> firstSquareDivisibleByThree = someNumbers.stream().map(x -> x * x).filter(x -> x % 3 == 0).findFirst();
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归约
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reduce()：用于将流中的元素累积成一个单一的结果。reduce 操作可以用于求和、求积、查找最大值和最小值等场景。
// 求和，有初始值 int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum); // 求和，无初始值 Optional<Integer> sum = numbers.stream().reduce(Integer::sum); // 求最大值 Optional<Integer> max = numbers.stream().reduce(Integer::max); // 求最小值 Optional<Integer> max = numbers.stream().reduce(Integer::min); -
count()：计算流中元素的个数
long count = menu.stream().count();
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数值流
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映射到数值流：mapToInt()、mapToDouble()和mapToLong()，这几种方法跟map方法的工作方式一样，只是他们返回的是一个特化流（IntStream、DoubleStream和LongStream），而不是Stream。
int calories = menu.stream() // 返回一个Stream<Dish> .mapToInt(Dish :: getCalories) // 返回一个IntStream .sum() -
转换回对象流：boxed()
// 将Stream转换为数值流 IntStream intStream = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories); // 将数值流转换为Stream Stream<Integer> stream = intStream.boxed(); -
默认值OptionalInt：如果没有初始值，在求和或者其他操作时可以用Optional原始类 型特化版本：OptionalInt、OptionalDouble和OptionalLong。
// 找到IntStream中的最大元素 OptionalInt maxCalories = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).max(); //如果没有最大值的话，显式提供一个默认最大值 int max = maxCalories.orElse(1); -
数值范围：IntStream和LongStream的静态方法range()和rangeClosed()，可以生成范围内的数值。
// 生成一个一个从1到100的偶数流并输出流内元素个数 IntStream evenNumbers = IntStream.rangeClosed(1, 100).filter(n -> n % 2 == 0); System.out.println(evenNumbers.count());
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构建流
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由值创建流：Stream.of()可以显式值创建一个流，它可以接受任意数量的参数。
Stream<String> stream = Stream.of("Java 8 ", "Lambdas ", "In ", "Action"); stream.map(String :: toUpperCase).forEach(System.out :: println); -
由数组创建流：Arrays.stream()从数组创建一个流，接受一个数组作为参数。
int[] numbers = {2, 3, 5, 7, 11, 13}; int sum = Arrays.stream(numbers).sum(); -
由文件生成流：java.nio.file.Files中的很多静态方法都会返回一个流，例如Files.lines()，它会返回一个由指定文件中的各行构成的字符串流。
// 计算一个文件中有多少各不相同的词 long uniqueWords = 0; try{ Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get(data.txt), Charset.defaultCharset()); uniqueWords = lines.flatMap(line -> Arrays.stream(line.split(" "))).distinct().count(); } catch(IOException e) { e.printStackTrace(); } -
由函数生成流：Stream.iterate()和Stream.generate()可以创建所谓的无限流，它们不像从固定集合创建的流那样由固定大小的流。由iterate 和generate产生的流会用给定的函数按需创建值，因此可以无穷无尽地计算下去！一般来说， 应该使用limit(n)来对这种流加以限制，以避免打印无穷多个值。
// iterate方法接受一个初始值（在这里是0），还有一个依次应用在每个产生的新值上的Lambda（UnaryOperator<t>类型）。这里，我们使用Lambda n -> n + 2，返回的是前一个元素加上2。因此，iterate方法生成了一个所有正偶数的流：流的第一个元素是初始值0。然后加上2来生成新的值2，再加上2来得到新的值4，以此类推。这种iterate操作基本上是顺序的，因为结果取决于前一次应用。用limit方法来显式限制流的大小。 Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(10).forEach(System.out :: println); // generate方法也可让你按需生成一个无限流。但generate不是依次对每个新生成的值应用函数的。它接受一个Supplier<T>类型的Lambda提供新的值。 Stream.generate(Math::random).limit(5).forEach(System.out::println);总结：
① iterate()：基于前一个元素生成下一个元素，适合生成有依赖关系的序列；接受一个UnaryOperator，即一个接受一个参数并返回一个结果的函数；适用于生成递增序列、斐波那契数列等有依赖关系的序列。
② generate()：每个元素独立生成，适合生成没有依赖关系的序列；接受一个
Supplier，即一个不接受参数但返回一个结果的函数；适用于生成随机数、固定值等没有依赖关系的序列。
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