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wzjs 2025/8/30 19:51:51

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前言：

本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。（通常和lambda 匿名内部类方法引用相配合）

Stram流：

Stream流的核心思想是函数式编程（注意返回值必须是对象本身才能），它倡导将数据处理过程看作是一系列的转换操作。这种思想与传统的命令式编程方式不同，传统的命令式编程方式强调对数据的直接操作，而函数式编程则更加注重对数据的转换和操作过程。

在使用Stream流时，我们可以将数据源（如集合或数组）看作是一组元素的流，通过一系列的中间操作（如过滤、映射、排序等），最终到达终止操作（如匹配、归约、收集等）来处理数据。

设计目标：

Stream流的设计目标是提供一种简洁、高效的数据处理方式，使得代码更加可读、易于理解和维护。它的思想是将数据处理过程分解为多个步骤，每个步骤都是一种转换操作，可以对数据进行过滤、映射、排序等操作，最终得到所需要的结果。

通过使用Stream流，我们可以避免传统的循环和条件判断，将复杂的数据处理逻辑转化为简洁、清晰的方法链式调用，使得代码更加简洁和可读。

另外，Stream流还支持并行处理，可以将大数据集划分为多个子集并行执行操作，提高处理效率。这种并行处理的方式可以很好地利用多核处理器的优势，使得数据处理更加高效。

总而言之，Stream流的思想是通过函数式编程的方式，将数据处理过程看作是一系列的转换操作，实现简洁、高效和易于理解的数据处理。它的设计目标是提供一种优雅和强大的数据处理方式，使得开发人员能够更加专注于数据转换的逻辑，而无需关心底层的迭代和条件判断。一般情况下，Stream流会搭配Lambda表达式一起运用，以此来简化集合和数组的操作。

使用步骤：

举例：

例如我们想在一堆存储在list中的数据中找到首字为“张”的数据，按照传统的写法来讲，我们需要手动遍历每一个数据，再利用list中的API进行判断首字母，但是Stream流的出现，大大便捷了我们的操作

import java.util.ArrayList;public class test01 {public static void main(String[] args) {ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>();list1.add("张无忌");list1.add("赵敏");list1.add("张强");list1.add("刘三丰");//传统方法for (String s : list1) {if(s.startsWith("张")){System.out.println(s);}}//直接调用stream流list1.stream().filter(name->name.startsWith("张")).forEach(name->System.out.println(name));}
}

从这个例子中我们可以总结出调用stream流的两步骤：

1.先得到一条Stream流，并把数据放上去。

2.利用Stream流中的各种API进行操作。（可以通过匿名内部类/lambda来实现）
1. filter(Predicate<T> predicate)：根据指定的条件过滤流中的元素，返回一个新的流。

2. map(Function<T, R> mapper)：对流中的每个元素进行映射操作，返回一个新的流，新流中的元素为映射后的结果。

3. sorted()：对流中的元素进行默认排序。

4. sorted(Comparator<T> comparator)：对流中的元素按照指定的规则进行排序。

5. distinct()：去除流中的重复元素，返回一个新的流。

6. limit(long maxSize)：截断流，获取前几个元素。

7. skip(long n)：跳过指定数量的元素，返回一个新的流。

8. forEach(Consumer<T> action)：对流中的每个元素执行指定的操作。

9. collect(Collector<T, A, R> collector)：将流中的元素收集到一个结果集合中。

10. anyMatch(Predicate<T> predicate)：判断流中是否有满足指定条件的元素。