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JavaStream流的使用教程和示例代码。根据引用内容，
StreamAPI是
Java8引入的，用于处理集合数据的声明式编程模型。它允许链式操作，包括中间操作（如过滤、映射）和终端操作（如聚合、收集）。我们将逐步介绍
Stream的概念、核心特性和代码示例。关键点：1.
Stream不是数据结构，而是对数据源（如集合、数组）的计算操作序列。2.
Stream操作分为中间操作（返回
Stream）和终端操作（产生结果或副作用）。3.
Stream支持顺序和并行处理。使用步骤：1.创建
Stream：从数据源（集合、数组等）获取流。2.中间操作：对数据进行处理（过滤、映射等），可多次调用。3.终端操作：触发计算并得到结果。示例代码将涵盖：-创建
Stream-常用中间操作（filter,map,sorted,
distinct等）-常用终端操作（forEach,collect,reduce等）-并行流注意：引用中提到了双列集合（如HashMap）获取流的方法，以及从文件读取行到流的方法，这些也会包含在示例中。下面开始详细讲解和示例。</think>###
Java Stream流使用教程与示例代码
Java Stream API（
Java 8+）提供了一种**声明式数据处理**方式，核心优势在于简化集合操作、支持并行处理和提高代码可读性。以下是关键概念和使用方法：
#### 一、
Stream核心特性
1. **非数据结构**：不存储数据，仅定义计算流水线
2. **惰性求值**：终端操作触发实际计算（如`collect()`）
3. **不可重用**：流消费后不可重复使用
4. **并行能力**：`parallel
Stream()`自动利用多核处理器[^1]
#### 二、创建
Stream的5种方式
```
java
// 1. 集合创建
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String>
stream1 = list.
stream();
// 2. 数组创建
String[] array = {"x", "y", "z"};
Stream<String>
stream2 = Arrays.
stream(array);
// 3. 值创建
Stream<Integer>
stream3 =
Stream.of(1, 2, 3);
// 4. 文件创建（引用示例扩展）
try (
Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"))) {
lines.forEach(System.out::println);
} // 自动关闭资源[^4]
// 5. 双列集合（Map）
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("A", 100);
map.entrySet().
stream() // 获取Entry流
.forEach(e -> System.out.println(e.get
Key() + ":" + e.getValue())); [^3]
```
#### 三、常用中间操作（Intermediate Operations）
```
java
List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date");
// 1. 过滤 filter()
words.
stream()
.filter(s -> s.length() > 5) // 保留长度>5的单词
// 2. 映射 map()
.map(String::toUpperCase) // 转为大写
// 3. 排序 sorted()
.sorted(Comparator.reverseOrder()) // 逆序排序
// 4. 去重
distinct()
.
distinct()
// 5. 截取 limit()/skip()
.skip(1) // 跳过第一个元素
.limit(2); // 保留后续2个元素
```
#### 四、终端操作（Terminal Operations）
```
java
// 1. 遍历 forEach()
stream.forEach(System.out::println);
// 2. 收集 collect()
List<String> result =
stream.collect(Collectors.toList());
// 3. 聚合 reduce()
Optional<Integer> sum =
Stream.of(1, 2, 3)
.reduce(Integer::sum); // 求和=6
// 4. 匹配检查
boolean anyMatch = words.
stream().anyMatch(s -> s.startsWith("a")); // true
boolean allMatch = words.
stream().allMatch(s -> s.length() > 3); // true
// 5. 统计 count()
long count = words.
stream().count(); // 4
```
#### 五、并行流实战示例
```
java
List<Integer> numbers = Int
Stream.rangeClosed(1, 1000000).boxed().collect(Collectors.toList());
// 顺序流
long startSeq = System.currentTimeMillis();
numbers.
stream().map(n -> n * 2).collect(Collectors.toList());
System.out.println("顺序耗时: " + (System.currentTimeMillis()-startSeq) + "ms");
// 并行流（利用多核）
long startPar = System.currentTimeMillis();
numbers.parallel
Stream().map(n -> n * 2).collect(Collectors.toList());
System.out.println("并行耗时: " + (System.currentTimeMillis()-startPar) + "ms");
```
> **注意**：并行流适用于大数据集，小数据集可能因线程开销反而更慢[^2]
#### 六、实战应用场景
1. **数据转换**：集合元素批量处理
```
java
List<User> users = ...;
List<String> names = users.
stream()
.map(User::getName)
.collect(Collectors.toList());
```
2. **条件筛选**：数据库式查询
```
java
List<Product> expensiveProducts = products.
stream()
.filter(p -> p.getPrice() > 1000)
.filter(p -> "Electronics".equals(p.getCategory()))
.collect(Collectors.toList());
```
3. **分组统计**（使用`Collectors.grouping
By`）
```
java
Map<String, Long> count
ByCategory = products.
stream()
.collect(Collectors.grouping
By(
Product::getCategory,
Collectors.counting()
));
```
#### 七、最佳实践与注意事项
1. **避免副作用**：操作应保持无状态（不修改外部变量）
2. **优先使用方法引用**：`map(String::length)` 优于 `map(s -> s.length())`
3. **谨慎使用并行**：
- 数据量 > 10万时考虑
- 避免在共享资源操作中使用
4. **关闭IO相关流**：如`Files.lines()`需用try-with-resources[^4]
>
Stream API通过减少样板代码和提供声明式语法，显著提升开发效率和代码可维护性[^2]。但在性能敏感场景仍需基准测试验证。
---
### 相关问题
1.
Stream流中的`map()`和`flatMap()`有什么区别？
2. 如何用
Stream实现分页查询功能？
3. 并行流处理可能引发哪些线程安全问题？
4.
Java Stream与Kotlin序列（Sequence）有何异同？
5. 哪些场景不适合使用
Stream API？
本文介绍了一种使用Java Stream API结合Lambda表达式去除集合中重复元素的方法。通过自定义Predicate，利用ConcurrentHashMap实现高效的去重逻辑。适用于处理带有唯一键如设备MAC地址的数据集。
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