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Stream流的核心思想

news 来源：原创 2025/6/10 2:17:12

Java 中的 Stream 是 Java 8 引入的一个强大的 API，用于以声明式风格处理数据集合（如集合、数组等）。它允许开发者以函数式编程的方式高效、简洁地操作数据，尤其适合处理批量数据的过滤、映射、排序、聚合等操作。以下是理解 Stream 的几个关键点：

1. Stream 的核心思想

不是数据结构：Stream 本身不存储数据，而是对数据源（如集合、数组、I/O 通道）的封装，通过流水线（Pipeline）对数据进行处理。
链式操作：支持链式调用多个操作（如 filter, map, sorted），形成一条处理流水线。
延迟执行（Lazy Evaluation）：中间操作（Intermediate Operations）不会立即执行，只有触发终端操作（Terminal Operation）时才会真正执行计算。
不可复用：一个 Stream 一旦被消费（终端操作执行完毕），就不能再被使用。

2. Stream 的操作类型

(1) 中间操作（Intermediate Operations）

返回一个新的 Stream，用于构建处理流水线。
典型操作：
- filter(Predicate<T>)：过滤元素。
- map(Function<T, R>)：将元素转换为另一种形式。
- sorted()：排序。
- distinct()：去重。
- limit(n)：截取前 n 个元素。

(2) 终端操作（Terminal Operations）

触发实际计算，返回非 Stream 的结果（如 void、集合、基本类型值等）。
典型操作：
- forEach(Consumer<T>)：遍历每个元素。
- collect(Collector)：将结果收集到集合中。
- reduce()：聚合操作（如求和、求最大值）。
- count()：统计元素数量。
- anyMatch()/allMatch()：条件匹配。

3. 为什么使用 Stream？

代码简洁：用声明式风格替代传统的循环和条件判断。
并行处理：只需调用 parallelStream() 即可利用多核并行处理数据。
可读性强：链式调用更直观表达数据处理逻辑。
函数式编程：支持 Lambda 表达式和方法引用，提升代码灵活性。

4. 使用示例

示例 1：过滤 + 映射

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");

List<String> result = names.stream()
        .filter(name -> name.length() > 3)    // 过滤长度 >3 的名字
        .map(String::toUpperCase)             // 转为大写
        .collect(Collectors.toList());        // 收集到 List

// 输出: [ALICE, CHARLIE, DAVID]

示例 2：排序 + 聚合

List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 1, 4, 1, 5, 9);

int sum = numbers.stream()
        .distinct()            // 去重 → [3, 1, 4, 5, 9]
        .sorted()             // 排序 → [1, 3, 4, 5, 9]
        .reduce(0, Integer::sum); // 求和 → 22

// 输出: 22

示例 3：并行流

long count = numbers.parallelStream()  // 并行处理
        .filter(n -> n % 2 == 0)
        .count();

5. 注意事项

不修改源数据：Stream 的操作不会修改原始数据源，而是生成新结果。
避免副作用：不要在 Lambda 表达式中修改外部变量（如使用可变状态）。
性能权衡：
- 简单操作（如遍历）可能传统循环更高效。
- 复杂流水线操作或大数据量时，Stream 更高效，尤其是并行流。
资源管理：基于 I/O 的 Stream（如 Files.lines()）需要显式关闭（用 try-with-resources）。

6. Stream vs 集合

特性	集合 (Collection)	Stream
数据存储	存储数据	不存储数据，操作数据源
修改性	可增删改查	只读，生成新结果
执行时机	立即执行	延迟执行（终端操作触发）
遍历次数	可多次遍历	只能消费一次