Java Stream：让你的集合操作如丝般顺滑

Stream API是一种基于流（stream）的API，它提供了一种简洁而高效的处理集合和数组的方法。使用Stream API可以将集合和数组中的数据进行过滤、转换和聚合等操作，同时避免了使用传统的for循环或迭代器的冗长代码.

kotlin 可参考Kotlin Collection KTX：让你的集合操作如丝般顺滑

为什么使用stream API

1. java 开发中想要使用kotlin 的集合操作方式，可以使用它。
2. 简洁高效：Stream API提供了一种简洁而高效的处理集合和数组的方法，代码更加简洁易读，同时也提高了执行效率。
3. 并行处理：Stream API可以实现并行处理，将数据集分成多个块，并且每个块可以在不同的线程中进行处理，从而加快处理速度。
4. 延迟执行：Stream API中的操作是延迟执行的，只有在需要返回结果时才会执行，这样可以减少不必要的计算，提高效率。
5. 可组合性：Stream API中的多个操作可以组合在一起使用，形成一个完整的处理流程，可以减少中间变量的使用，从而使代码更加简洁。

常用API介绍

1. filter(Predicate predicate) 对流中的元素进行筛选，只保留符合条件的元素。
2. map(Function mapper) 对流中的元素进行映射操作，将每个元素映射成一个新的元素。
3. flatMap(FunctionStream> mapper) 对流中的每个元素进行映射操作，将每个元素映射成一个新的流，并将多个流合并成一个流。
4. distinct() 去除流中的重复元素。
5. sorted() 对流中的元素进行排序操作。
6. limit(long maxSize) 对流进行截取操作，只保留前n个元素。
7. skip(long n) 对流进行跳过操作，跳过前n个元素。
8. forEach(Consumer action) 对流中的每个元素执行指定的操作。
9. reduce(T identity, BinaryOperator accumulator) 对流中的元素进行累加操作，并返回累加结果。
10. collect(Collector collector) 将流中的元素收集成一个集合或其他数据结构。
11. anyMatch(Predicate predicate) 判断流中是否有任意一个元素符合指定条件。
12. allMatch(Predicate predicate) 判断流中是否所有元素都符合指定条件。
13. noneMatch(Predicate predicate) 判断流中是否没有任何一个元素符合指定条件。
14. findFirst() 返回流中的第一个元素。
15. findAny() 返回流中的任意一个元素。
16. count() 返回流中元素的总数。
17. max(Comparator comparator) 返回流中的最大值。
18. min(Comparator comparator) 返回流中的最小值。
19. reduce(BinaryOperator accumulator) 对流中的元素进行累加操作，并返回累加结果。
20. toArray(IntFunction generator) 将流中的元素转换成一个数组。

此外，Java Stream API还提供了一些中间操作，比如peek()和sorted()等，这些操作可以在Stream中进行链式调用。其中，peek()方法可以用来对Stream中的每个元素执行一些副作用操作

常用API Demo

• filter(Predicate predicate) 过滤集合中符合条件的元素，并返回一个新的流。

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

• map(Function mapper) 将集合中的每个元素映射成另一个元素，并返回一个新的流

List names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List nameLengths = names.stream()
        .map(String::length)
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(nameLengths); // 输出 [5, 3, 7]

• flatMap(Function mapper) 将集合中的每个元素映射成一个流，将所有流中的元素合并成一个新的流

List> numbers = Arrays.asList(
        Arrays.asList(1, 2, 3),
        Arrays.asList(4, 5, 6),
        Arrays.asList(7, 8, 9)
);
List allNumbers = numbers.stream()
        .flatMap(Collection::stream)
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(allNumbers); // 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

• distinct() 去除流中重复的元素，并返回一个新的流。

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 1, 2, 3);
List distinctNumbers = numbers.stream()
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(distinctNumbers); // 输出 [1, 2, 3]

• sorted() 对流中的元素进行排序，并返回一个新的流。

List numbers = Arrays.asList(3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5);
List sortedNumbers = numbers.stream()
        .sorted()
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNumbers); // 输出 [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9]

• limit(long maxSize) 截取流中前面的指定数量元素，并返回一个新的流。

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List limitedNumbers = numbers.stream()
        .limit(3)
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitedNumbers); // 输出 [1, 2, 3]

• skip(long n) 跳过流中前面的指定数量元素，并返回一个新的流。

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List skippedNumbers = numbers.stream()
        .skip(2)
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(skippedNumbers); // 输出 [3, 4, 5]

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

List names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
names.stream()
        .forEach(System.out::println);
// 输出
// Alice
// Bob
// Charlie

• reduce(T identity, BinaryOperator accumulator) 对流中的元素进行累加操作，并返回累加结果。

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
        .reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum); // 输出 15

• collect(Collector collector) 将流中的元素收集成一个集合或其他数据结构。

List names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
String concatenatedNames = names.stream()
        .collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(concatenatedNames); // 输出 "Alice, Bob, Charlie"

使用须知

1. 需要根据实际情况选择适合的API方法。在使用Java Stream API时，应该根据具体的需求选择适合的API方法。因为Java Stream API提供了很多API方法，不同的API方法适用于不同的场景。
2. 确定好中间操作和终端操作。Java Stream API中的操作可以分为中间操作和终端操作。中间操作是指可以在Stream中进行链式调用的操作，例如filter()和map()等；终端操作是指对Stream进行终止操作的操作，例如forEach()和collect()等。在使用Java Stream API时，需要确定好中间操作和终端操作，确保Stream能够正常工作。
3. 避免使用过于复杂的操作。尽管Java Stream API提供了很多API方法，但是过于复杂的操作会影响代码的可读性和可维护性。因此，应该避免使用过于复杂的操作。
4. 对于大规模数据的处理，建议使用并行流。Java Stream API提供了并行流（parallel stream）的支持，可以将一个Stream分成多个子Stream进行并行处理，提高处理效率。对于大规模数据的处理，建议使用并行流。

文中的APi均为常用型API，具体可以看Stream提供的API与注释。