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Java Stream流详解：用法与常用API实战

news 2025/8/10 11:59:28

1. 什么是Stream流？

Java 8 引入了 Stream API，它提供了一种高效、声明式的方式来处理集合数据。Stream 不是数据结构，而是对数据源（如集合、数组等）进行高效聚合操作（如过滤、映射、排序等）的工具。

Stream 的特点：

不存储数据：Stream 本身不存储元素，它只是从数据源（如集合）获取数据并进行操作。
不修改源数据：Stream 的操作不会改变原始数据源，而是生成新的流。
惰性执行：许多 Stream 操作（如 filter、map）是惰性的，只有在终端操作（如 collect、forEach）触发时才会执行。
可并行化：Stream 可以轻松转换为并行流（parallelStream），以利用多核 CPU 提升性能。

2. Stream 的创建方式

Stream 可以通过多种方式创建：

（1）从集合创建

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
Stream<String> stream = names.stream();  // 顺序流
Stream<String> parallelStream = names.parallelStream();  // 并行流

（2）从数组创建

String[] languages = {"Java", "Python", "C++", "JavaScript"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(languages);

（3）使用 `Stream.of()` 创建

Stream<Integer> numberStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);

（4）使用 `Stream.generate()` 或 `Stream.iterate()`

// 生成 5 个随机数
Stream<Double> randomNumbers = Stream.generate(Math::random).limit(5);// 生成 1, 3, 5, 7, 9（无限流，需要 limit 限制）
Stream<Integer> oddNumbers = Stream.iterate(1, n -> n + 2).limit(5);

3. Stream 常用 API 及案例

Stream 的操作分为 中间操作（Intermediate Operations） 和 终端操作（Terminal Operations）。

（1）中间操作

① `filter(Predicate<T>)`：过滤元素

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
List<String> longNames = names.stream().filter(name -> name.length() > 4)  // 只保留长度 >4 的名字.collect(Collectors.toList());  // 收集为 ListSystem.out.println(longNames);  // [Alice, Charlie, David]

② `map(Function<T, R>)`：映射转换

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> squares = numbers.stream().map(n -> n * n)  // 计算平方.collect(Collectors.toList());System.out.println(squares);  // [1, 4, 9, 16, 25]

③ `flatMap(Function<T, Stream<R>>)`：扁平化流

List<List<Integer>> nestedList = Arrays.asList(Arrays.asList(1, 2, 3),Arrays.asList(4, 5, 6)
);List<Integer> flatList = nestedList.stream().flatMap(List::stream)  // 将多个 List 合并为一个 Stream.collect(Collectors.toList());System.out.println(flatList);  // [1, 2, 3, 4, 5, 6]

④ `sorted()` / `sorted(Comparator<T>)`：排序

List<String> names = Arrays.asList("Bob", "Alice", "David", "Charlie");
List<String> sortedNames = names.stream().sorted()  // 自然排序（字典序）.collect(Collectors.toList());System.out.println(sortedNames);  // [Alice, Bob, Charlie, David]// 按长度排序
List<String> lengthSortedNames = names.stream().sorted(Comparator.comparingInt(String::length)).collect(Collectors.toList());System.out.println(lengthSortedNames);  // [Bob, Alice, David, Charlie]

⑤ `distinct()`：去重

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 3, 3, 4);
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream().distinct().collect(Collectors.toList());System.out.println(distinctNumbers);  // [1, 2, 3, 4]

（2）终端操作

① `forEach(Consumer<T>)`：遍历

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

② `collect(Collector<T, A, R>)`：收集结果

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Set<String> nameSet = names.stream().collect(Collectors.toSet());Map<String, Integer> nameLengthMap = names.stream().collect(Collectors.toMap(name -> name,  // keyname -> name.length()  // value));System.out.println(nameSet);  // [Alice, Bob, Charlie]
System.out.println(nameLengthMap);  // {Alice=5, Bob=3, Charlie=7}

③ `reduce(BinaryOperator<T>)`：归约

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

④ `count()`：计数

long count = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).count();
System.out.println(count);  // 5

⑤ `anyMatch()` / `allMatch()` / `noneMatch()`：匹配检查

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);boolean hasEven = numbers.stream().anyMatch(n -> n % 2 == 0);  // 是否有偶数？
boolean allPositive = numbers.stream().allMatch(n -> n > 0);   // 是否全为正数？
boolean noneNegative = numbers.stream().noneMatch(n -> n < 0); // 是否没有负数？System.out.println(hasEven);      // true
System.out.println(allPositive);  // true
System.out.println(noneNegative); // true

4. 综合案例

案例1：统计员工薪资

List<Employee> employees = Arrays.asList(new Employee("Alice", 5000),new Employee("Bob", 6000),new Employee("Charlie", 7000)
);// 计算平均薪资
double avgSalary = employees.stream().mapToInt(Employee::getSalary)  // 转为 IntStream.average().orElse(0.0);System.out.println("平均薪资：" + avgSalary);

案例2：分组统计

List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry");// 按单词长度分组
Map<Integer, List<String>> wordsByLength = words.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length));System.out.println(wordsByLength);
// 输出：{5=[apple], 6=[banana, cherry], 4=[date], 10=[elderberry]}

案例3：并行流加速计算

List<Integer> bigList = IntStream.range(1, 10_000_000).boxed().collect(Collectors.toList());long startTime = System.currentTimeMillis();
long sum = bigList.paralleltream()  // 并行流.mapToLong(Integer::longValue).sum();
long endTime = System.currentTimeMillis();System.out.println("总和：" + sum);
System.out.println("耗时：" + (endTime - startTime) + "ms");