一、🟢典型解析

1.1 🟠Java 8中的Stream 都能做什么

Stream 使用一种类似用 SOL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对Java 集合运算和表达的高阶抽象。

Stream API 可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。

Stream有以下特性及优点：

• 无存储。Stream不是一种数据结构，它只是某种数据源的一个视图，数据源可以是一个数组，Java容器 或I/O channel 等。
• 为函数式编程而生。对 Stream 的任何修改都不会修改背后的数据源，比如对Stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素，而是会产生一个不包含被过滤元素的新Stream。
• 惰式执行。Stream上的操作并不会立即执行，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。
• 可消费性。Stream只能被“消费”一次，一旦遍历过就会失效，就像容器的迭代器那样，想要重次遍历必须重新生成。

我们举一个例子，来看一下到底Stream可以做什么事情：

上面的例子中，获取一些带颜色塑料球作为数据源，首先过滤掉红色的、把它们融化成随机的三角形。再过滤器并删除小的三角形。最后计算出剩余图形的周长。

如上图，对于流的处理，主要有三种关键性操作: 分别是流的创建、中间操作 (intermediateoperation) 以及最终操作(terminal operation)。

1.2 🟠Stream的创建

在Java 8中，可以有多种方法来创建流。

1、通过已有的集合来创建流

在Java 8中，除了增加了很多Stream相关的类以外，还对集合类自身做了增强，在其中增加了stream方法，可以将一个集合类转换成流。

List<String> strings = Arrays.asList("Java", "JavaAndJ", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");Stream<String> stream = strings.stream();

以上，通过一个已有的List创建一个流。除此以外，还有一个parallelStream 方法，可以为集合创建个并行流。

这种通过集合创建出一个Stream的方式也是比较常用的一种方式。

2、通过Stream创建流

可以使用Stream类提供的方法，直接返回一个由指定元素组成的流。

Stream<String> stream = Stream.of("Java", "JavaAndJ", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");

如以上代码，直接通过 of 方法，创建并返回一个Stream。

二、✅ Stream中间操作

Stream有很多中间操作，多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，每一个中间操作就像流水线上的一个工人，每人工人都可以对流进行加工，加工后得到的结果还是一个流。

以下是常用的中间操作列表：

2.1 🟠Filter

Stream的中间操作Filter的作用是过滤流中的元素，它接受一个Predicate接口作为参数，该接口中的test方法可以对给定的参数进行判断，返回一个布尔值。通过调用filter方法，我们可以从流中过滤出满足条件的元素。

在Java中，我们可以通过以下步骤使用Filter中间操作：

1. 创建Stream对象，对需要过滤的集合对象使用stream().filter(Predicate)方法。

2. 传入一个Lambda表达式作为参数，该Lambda表达式定义了过滤条件。

3. 执行终止操作，如collect、forEach等，将过滤后的结果输出或处理。

看一个Demo:

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;/**
*   演示了如何使用Java Stream API进行一系列的中间操作和终止操作
*   来处理一个学生列表，包括筛选特定条件的学生、统计满足条件的
*  学生数量、计算平均分
*/
public class StreamComplexExample {public static void main(String[] args) {List<Student> students = Arrays.asList(new Student("Alice", 85),new Student("Bob", 90),new Student("Charlie", 78),new Student("David", 88),new Student("Eve", 92));// 筛选出平均分大于等于85的学生，并计算满足条件的学生数量int count = students.stream().filter(student -> student.getScore() >= 85).collect(Collectors.toList()).size();System.out.println("满足条件的学生数量: " + count); // 输出: 3// 计算平均分大于等于85的学生的平均分double averageScore = students.stream().filter(student -> student.getScore() >= 85).mapToDouble(Student::getScore) // 将学生对象转换为分数.average()                      // 计算平均分.orElse(0);                     // 如果流为空，返回0System.out.println("平均分: " + averageScore); // 输出: 88.33333333333334// 根据性别分组，并计算每个性别的平均分Map<String, Double> averageScores = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getGender,Collectors.averagingDouble(Student::getScore)));System.out.println("平均分（按性别）: " + averageScores); // 输出: {男=87.5, 女=86}}
}

2.2 🟠Map

Stream的中间操作Map的作用是将流中的每个元素转换成另一个对象，并返回一个新的流。Map操作接受一个Function接口作为参数，该接口中的apply方法可以对给定的参数进行转换，并返回转换后的结果。

在Java中，我们可以通过以下步骤使用Map中间操作：

1. 创建Stream对象，对需要映射的集合对象使用stream().map(Function)方法。
2. 传入一个Lambda表达式或方法引用作为参数，该Lambda表达式或方法引用定义了映射规则。
3. 执行终止操作，如collect、forEach等，将映射后的结果输出或处理。

Demo:

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;/**
* 使用Java Stream API进行一系列的中间操作和终止操作来处理一个
* 整数列表，包括过滤出偶数、计算每个偶数的平方、以及找出平方值
* 最大的那个偶数
*/
public class StreamComplexExample {public static void main(String[] args) {List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);// 过滤出偶数，并计算每个偶数的平方List<Integer> squaredEvens = numbers.stream().filter(number -> number % 2 == 0).map(number -> number * number).collect(Collectors.toList());System.out.println("平方的偶数: " + squaredEvens); // 输出: [4, 16, 36, 64]// 找出平方值最大的那个偶数Optional<Integer> maxSquare = squaredEvens.stream().max(Integer::compare);if (maxSquare.isPresent()) {System.out.println("平方值最大的偶数: " + maxSquare.get()); // 输出: 64} else {System.out.println("没有找到平方值最大的偶数");}}
}//    输出结果：
//    平方的偶数: [4, 16, 36, 64]  
//    平方值最大的偶数: 64

2.3 🟠limit / skip

在Java的Stream API中，limit是一个中间操作，用于限制流中的元素数量。这个操作返回一个新的流，其中只包含原始流中的前N个元素。

Demo：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;/**
* 如何使用Java Stream API进行一系列的中间操作和终止操作来处理
* 一个字符串列表，包括将字符串转换为小写、过滤出长度大于等于5的
* 字符串、计算每个字符串的长度、找出长度最大的字符串
*/
public class StreamComplexExample {public static void main(String[] args) {List<String> strings = Arrays.asList("Hello", "World", "Java", "Stream", "Example");// 将字符串转换为小写，并过滤出长度大于等于5的字符串List<String> lowercaseStrings = strings.stream().map(String::toLowerCase) // 将字符串转换为小写.filter(string -> string.length() >= 5) // 过滤出长度大于等于5的字符串.collect(Collectors.toList()); // 收集结果到列表System.out.println("Lowercase strings: " + lowercaseStrings); // 输出: [hello, world, example]// 计算每个字符串的长度，并找出长度最大的字符串Optional<String> longestString = lowercaseStrings.stream().max(String::compareTo); // 比较字符串长度if (longestString.isPresent()) {System.out.println("Longest string: " + longestString.get()); // 输出: Example} else {System.out.println("No longest string found");}}
}//输出结果：
//Lowercase strings: [hello, world, example]  
//Longest string: Example

2.4 🟠sorted

在Java的Stream API中，sorted是一个中间操作，用于对流中的元素进行排序。它可以按照自然顺序进行排序，也可以根据指定的比较器进行排序。

Demo:

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 使用Java Stream API的`sorted`中间操作对整数列表进行排序
*/
public class StreamSortedIntegerExample {public static void main(String[] args) {List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 2, 9, 1, 7);// 使用sorted中间操作对整数进行排序List<Integer> sortedNumbers = numbers.stream().sorted().collect(Collectors.toList());System.out.println(sortedNumbers); // 输出: [1, 2, 5, 7, 9]// 如果你想降序排序，可以使用Comparator.reverseOrder()List<Integer> sortedDescending = numbers.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()).collect(Collectors.toList());System.out.println(sortedDescending); // 输出: [9, 7, 5, 2, 1]}
}

注意：sorted方法不会修改原始流中的元素，而是返回一个新的流，其中包含排序后的元素。要查看排序结果，需要使用一个终止操作（在这个例子中是collect）来收集流中的元素。

2.5 🟠distinct

在Java的Stream API中，distinct是一个中间操作，用于去除流中的重复元素。

Demo：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 使用`distinct`中间操作
*/
public class StreamDistinctExample {public static void main(String[] args) {List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5);// 使用distinct中间操作去除重复元素List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream().distinct().collect(Collectors.toList());System.out.println(distinctNumbers); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5]}
}

例子中，创建了一个包含七个整数的列表numbers，其中有两个2和两个4。然后，我们使用stream().distinct()将流中的重复元素去除，并将结果收集到一个新的列表distinctNumbers中。最后，我们打印出这个去重后的列表。

接下来我们通过一个例子和一张图，来演示下，当一个Stream先后通过filter、map、sort、limit以及distinct处理后会发生什么。

代码如下：

List<String> strings = Arrays.aslist("Java", "JavaAndJ", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");Stream s = strings.stream(),filter(string -> string.length( )<= 6).map(string::length).sorted().limit(3).distinct();

过程及每一步得到的结果我已经给大家画出来了，帮助大家快速掌握:

三、 ✅Stream最终操作

Stream的中间操作得到的结果还是一个Stream，那么如何把一个Stream转换成我们需要的类型呢? 比如计算出流中元素的个数、将流装换成集合等。这就需要最终操作 (terminal operation)

最终操作会消耗流，产生一个最终结果。也就是说，在最终操作之后，不能再次使用流，也不能在使用任何中间操作，否则将抛出异常：

java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed

俗话说，“你永远不会两次踏入同一条河” 也正是这个意思。

常用的最终操作如下图:

3.1 🟠forEach

Stream 提供了方法 "forEach’来迭代流中的每个数据。以下代码片段使用 forEach 输出了10个随机数:

Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);

3.2 🟠count

count用来统计流中的元素个数。

List<String> strings = Arrays.aslist("Java", "JavaAndJ","Java666", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");System.out.printIn(strings.stream().count()); //7

3.3 🟠collect

List<String> strings = Arrays.asList ("Java", "JavaAndJ","Java666", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");strings = strings.stream().filter(string -> string.startsWith("Hollis")).collect(Collectors.tolist());
System.out.println(strings);

接下来，我们还是使用一张图，来演示下，前文的例子中，当一个Stream先后通过filter、map.sort、limit以及distinct处理后会，在分别使用不同的最终操作可以得到怎样的结果。

下图，展示了文中介绍的所有操作的位置、输入、输出以及使用一个案例展示了其结果：

四、✅ 扩展知识仓

4.1 🟠Stream有哪些优点和缺点

Stream的优点：

1. 声明性：Stream允许我们以声明性的方式处理数据，这意味着我们只需关注需要做什么，而不是如何做。这使得代码更加简洁和易读。
2. 可复合性：Stream的操作是可复合的，这意味着多个操作可以链式调用，从而简化了代码。
3. 可并行处理：Stream操作可以并行执行，这使得处理大量数据更加高效。
4. 延迟计算：Stream操作在需要结果时才执行，这使得计算更加高效。
5. 操作转换：Stream提供了一种简单而强大的方式来对数据进行过滤、转换、排序和聚合等操作。

Stream缺点：

1. 数据不可变性：Stream操作返回的是新的Stream对象，而不是修改原始数据集。这意味着每次操作都会创建一个新的数据集，这可能会导致内存和性能问题，特别是对于大规模数据集。
2. 错误处理：当Stream操作发生错误时，需要特别小心处理。由于Stream操作是惰性计算的，一旦发生错误，可能需要重新计算整个数据集才能找到问题所在。
3. 类型安全：在使用Stream时，需要特别注意类型安全。由于Stream操作是惰性计算的，类型信息在计算过程中可能会丢失，从而导致类型错误。
4. 函数式编程的限制：Stream是基于函数式编程的，这使得代码更加简洁和易读。但是，这也意味着某些传统的编程模式可能不适用。例如，循环和条件语句在某些情况下可能比使用Stream更简单和直观。

4.2 🟠Stream中间操作的作用是什么

Stream中间操作在Java中扮演着处理数据流的重要角色。它们的主要作用是在数据流上进行一系列转换和操作，以产生一个新的数据流供后续操作使用。中间操作不会立即执行实际的数据处理，而是创建一个新的流，并在其中定义将要执行的操作。这种特性被称为“惰性求值”或“延迟执行”，意味着只有在终端操作被触发时，中间操作才会真正开始执行。

中间操作可以包括过滤、映射、排序、去重等各种转换操作。例如，使用filter方法可以根据给定的条件过滤流中的元素，只保留满足条件的元素。map方法则用于对流中的每个元素应用一个函数，将其转换成另一种形式。这些中间操作可以链式调用，形成一个处理管道，对流进行多次转换。

通过中间操作，可以逐步构建和调整数据流，以满足特定的处理需求。最终，通过终端操作（如collect、forEach等）触发实际的数据处理，并产生最终结果或副作用。这种声明性的处理方式使得代码更加简洁、易读，并有助于提高代码的可维护性和可重用性。

4.3 🟠Stream终极操作的作用是什么

Stream的终极操作会消耗流并产生一个最终结果。这意味着一旦进行终极操作，就不能再次使用流，也不再使用任何中间操作，否则会抛出异常。常见的终极操作包括计算出流中元素的个数、将流转换成集合、以及遍历流中的元素等。

终极操作的主要作用是完成数据流的处理，并产生所需的结果。例如，通过collect操作将流转换为集合，或使用forEach操作对每个元素执行某些操作。一旦执行了终极操作，流中的数据就被处理完毕，并且流对象本身通常会被丢弃或不再使用。

注意：在Java中，如果流支持迭代器（iterator），那么在调用iterator()方法后，流就不能再被使用，否则会抛出IllegalStateException异常。这是因为迭代器会消耗流中的元素，并且不支持逆向操作。因此，在使用迭代器时，必须小心处理流的剩余部分，以避免潜在的错误和异常。