Java基础教程（191）函数式编程之Stream截取：数据洪流精掌控：Java Stream截取深度剖析与实战

核心截取方法解析

1. limit() 方法

// 截取前N个元素
List<String> top3 = list.stream()
                       .limit(3)
                       .collect(Collectors.toList());

2. skip() 方法

// 跳过前N个元素
List<String> afterSkip = list.stream()
                           .skip(2)
                           .collect(Collectors.toList());

实战应用示例

数据分页实现

// 高效分页查询
List<User> pageContent = userStream
    .skip((pageNum - 1) * pageSize)
    .limit(pageSize)
    .collect(Collectors.toList());

无限流控制

// 从无限流中提取有限数据
Stream.generate(Math::random)
      .limit(5)
      .forEach(System.out::println);

性能优化建议

1. 短路优势：limit()可提前终止流操作，显著提升大数据集处理效率
2. 执行顺序：将截取操作置于过滤操作之后，减少不必要的处理
3. 并行流注意：skip()在并行流中成本较高，需谨慎使用

掌握Stream截取技术能够有效提升数据处理精度与性能，是现代Java开发必备的核心技能之一。