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wzjs 2025/9/17 21:00:52

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Java 8 引入了 Stream API，它提供了一种高效且声明式的方式来处理集合数据。Stream 的核心思想是将数据的操作分为中间操作（Intermediate Operations）和终端操作（Terminal Operations），并通过流水线（Pipeline）的方式执行。

以下是 Java 8 Stream 的特性及常用案例：

1. Stream 的特性

1.1 声明式编程

Stream 使用声明式的方式处理数据，开发者只需关注“做什么”，而不是“怎么做”。例如：

list.stream().filter(x -> x > 10).forEach(System.out::println);

1.2 惰性求值（Lazy Evaluation）

Stream 的中间操作不会立即执行，只有在终端操作触发时才会执行。例如：

list.stream().filter(x -> x > 10); // 不会立即执行

1.3 不可重复使用

Stream 是一次性的，一旦执行了终端操作，Stream 就会被关闭，不能重复使用。

1.4 并行处理

Stream 可以轻松地并行化处理数据，只需调用 parallel() 方法：

list.parallelStream().filter(x -> x > 10).forEach(System.out::println);

2. Stream 的操作类型

2.1 中间操作（Intermediate Operations）

中间操作返回一个新的 Stream，可以链式调用。常见的中间操作包括：

filter()：过滤元素。
map()：将元素映射为另一种形式。
sorted()：排序。
distinct()：去重。
limit()：限制元素数量。
skip()：跳过前 N 个元素。

2.2 终端操作（Terminal Operations）

终端操作会触发 Stream 的执行，并返回一个非 Stream 的结果。常见的终端操作包括：

forEach()：遍历元素。
collect()：将 Stream 转换为集合。
reduce()：将 Stream 中的元素归约为一个值。
count()：统计元素数量。
anyMatch()、allMatch()、noneMatch()：匹配元素。
findFirst()、findAny()：查找元素。

3. 常用案例

3.1 过滤数据

使用 filter() 过滤集合中满足条件的元素：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
System.out.println(evenNumbers); // 输出: [2, 4, 6]

3.2 映射数据

使用 map() 将集合中的元素映射为另一种形式：

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

3.3 排序

使用 sorted() 对集合中的元素进行排序：

List<String> names = Arrays.asList("Charlie", "Alice", "Bob");
List<String> sortedNames = names.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNames); // 输出: [Alice, Bob, Charlie]

3.4 去重

使用 distinct() 去除集合中的重复元素：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5);
List<Integer> uniqueNumbers = numbers.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(uniqueNumbers); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5]

3.5 统计

使用 count() 统计元素数量：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
long count = names.stream().count();
System.out.println(count); // 输出: 3

3.6 归约

使用 reduce() 将集合中的元素归约为一个值：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum); // 输出: 15

3.7 分组

使用 Collectors.groupingBy() 对集合中的元素进行分组：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "Anna");
Map<Character, List<String>> groupedNames = names.stream().collect(Collectors.groupingBy(name -> name.charAt(0)));
System.out.println(groupedNames); // 输出: {A=[Alice, Anna], B=[Bob], C=[Charlie]}

3.8 并行处理

使用 parallelStream() 并行处理数据：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
List<Integer> evenNumbers = numbers.parallelStream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
System.out.println(evenNumbers); // 输出: [2, 4, 6, 8, 10]

3.9 匹配

使用 anyMatch()、allMatch()、noneMatch() 进行匹配：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean hasEven = numbers.stream().anyMatch(x -> x % 2 == 0);
boolean allEven = numbers.stream().allMatch(x -> x % 2 == 0);
boolean noneNegative = numbers.stream().noneMatch(x -> x < 0);System.out.println(hasEven);      // 输出: true
System.out.println(allEven);      // 输出: false
System.out.println(noneNegative); // 输出: true

3.10 查找

使用 findFirst() 和 findAny() 查找元素：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Optional<String> first = names.stream().findFirst();
Optional<String> any = names.stream().findAny();System.out.println(first.get()); // 输出: Alice
System.out.println(any.get());  // 输出: Alice 或 Bob 或 Charlie