Java Stream API详解

一、核心概念

Stream API是从Java 8引入的一个强大工具，用于处理集合数据。它提供了一种声明式的方式来操作集合，支持链式调用和并行处理。
关键概念：

• Stream（流）：代表一个数据序列，支持聚合操作
• 中间操作（Intermediate Operations）：返回一个新的流，可以链式调用（如 filter, map, sorted）
• 终端操作（Terminal Operations）：触发流的处理并返回结果（如 forEach, collect, reduce）

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二、创建Stream的方式

// 1. 从集合创建
List<String> list = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
Stream<String> stream1 = list.stream();

// 2. 从数组创建
String[] array = {"Java", "Python", "C++"};
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(array);

// 3. 使用Stream.of()创建
Stream<String> stream3 = Stream.of("Java", "Python", "C++");

// 4. 创建无限流
Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 1);

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三、常用中间操作

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++", "JavaScript");

// filter: 过滤元素
List<String> filter = languages.stream()
	.filter(s -> s.startsWith("J"))
	.collect(Collectors.toList());

// map: 转换元素
List<Integer> lengths = languages.stream()
	.map(String::length)
	.collect(Collectors.toList());

// sorted: 排序
List<String> sorted = languages.stream()
	.sorted()
	.collect(Collectors.toList());

// distinct: 去重
List<String> distinct = languages.stream()
	.distinct()
	.collect(Collectors.toList());

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四、常用终端操作

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++", "JavaScript");

// forEach: 遍历
languages.stream().forEach(System.out::println);

// collect: 收集结果
List<String> filtered = languages.stream()
	.filter(s -> s.length() > 4)
	.collect(Collectors.toList());

// reduce: 归约
Optional<String> concatenated = languages.stream()
	.reduce((s1, s2) -> s1 + "," + s2);

// count: 计数
long count = languages.stream()
	.filter(s -> s.startsWith("J"))
	.count();

// findFirst: 查找第一个
Optional<String> first = languages.stream()
	.filter(s -> s.startsWith("P"))
	.findFirst();

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五、Stream的优势

1. 声明式编程：更关注“做什么”而不是“怎么做”
2. 链式调用：操作可以串联，代码更流畅
3. 函数式编程：支持 lambda 表达式，代码更简洁
4. 惰性求值：中间操作不会立即执行，提高效率
5. 并行处理：容易实现并行计算

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六、注意事项

1. 流不可复用：终端操作执行后，流对象失效
2. 性能考虑：对于简单遍历，传统 for 循环可能更高效
3. 调试困难：Stream 链式操作调试相对困难
4. 可读性：过于复杂的 Stream 操作可能降低可读性

Stream API是Java 8的一个重要特性，它提供了一种高效且易于使用的方式来处理集合数据，特别适用于复杂的数据处理场景。