Stream API是Java 8引入的声明式处理集合的工具，支持链式调用中间操作（如filter、map、sorted）和终端操作（如collect、reduce），实现高效的数据处理。
Stream API是Java 8引入的强大工具，它允许你以声明式的方式处理集合数据。简单来说，Stream API提供了一种更简洁、更高效的方式来执行过滤、映射、排序等操作，而无需编写大量的循环代码。
Stream API本质上是对集合进行一系列操作的管道。
Stream API的核心在于其操作的管道化和延迟执行。它允许你链式调用多个操作，而这些操作只有在遇到终端操作时才会真正执行。这种延迟执行的特性可以提高性能，因为它避免了不必要的中间结果的生成。
Stream API的基本操作有哪些？
Stream API提供了一系列的操作，可以分为两类：中间操作和终端操作。
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- 中间操作：返回Stream对象，允许链式调用其他操作。常见的中间操作包括：
filter
（过滤）、
map
（映射）、
flatMap
（扁平化映射）、
sorted
（排序）、
distinct
（去重）、
peek
（查看）等。
- 终端操作：返回一个非Stream对象，触发Stream的执行。常见的终端操作包括：
forEach
（循环）、
toArray
（转换为数组）、
collect
（收集）、
reduce
（归约）、
count
（计数）、
min
（最小值）、
max
（最大值）、
anyMatch
（任意匹配）、
allMatch
（全部匹配）、
noneMatch
（全部不匹配）、
findFirst
（查找第一个）、
findAny
（查找任意一个）等。
例如，假设我们有一个整数列表，想要过滤出其中的偶数，然后将每个偶数乘以2，最后计算结果的总和，使用Stream API可以这样实现：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); int sum = numbers.stream() .filter(n -> n % 2 == 0) // 过滤偶数 .map(n -> n * 2) // 将每个偶数乘以2 .reduce(0, Integer::sum); // 计算总和 System.out.println("Sum: " + sum); // 输出：Sum: 60
这段代码首先通过
numbers.stream()
将列表转换为Stream对象。然后，使用
filter
方法过滤出偶数，
map
方法将每个偶数乘以2，最后使用
reduce
方法计算总和。注意，
reduce
方法接受两个参数：初始值（这里是0）和一个累加器函数（这里是
Integer::sum
）。
如何使用Stream API进行集合的过滤、映射和排序？
Stream API的强大之处在于它可以方便地进行集合的过滤、映射和排序。
-
过滤：
filter
方法接受一个Predicate函数式接口作为参数，用于判断元素是否应该被包含在结果中。
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"); List<String> longNames = names.stream() .filter(name -> name.length() > 4) // 过滤长度大于4的字符串 .collect(Collectors.toList()); // 将结果收集到List中 System.out.println(longNames); // 输出：[Alice, Charlie, David] -
映射：
map
方法接受一个Function函数式接口作为参数，用于将一个元素转换为另一个元素。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List<Integer> squares = numbers.stream() .map(n -> n * n) // 将每个元素平方 .collect(Collectors.toList()); // 将结果收集到List中 System.out.println(squares); // 输出：[1, 4, 9, 16, 25]
-
排序：
sorted
方法用于对Stream中的元素进行排序。可以传入一个Comparator函数式接口作为参数，用于自定义排序规则。
List<String> names = Arrays.asList("Charlie", "Alice", "Bob", "David", "Eve"); List<String> sortedNames = names.stream() .sorted() // 默认按字母顺序排序 .collect(Collectors.toList()); // 将结果收集到List中 System.out.println(sortedNames); // 输出：[Alice, Bob, Charlie, David, Eve] // 自定义排序规则，按字符串长度排序 List<String> sortedNamesByLength = names.stream() .sorted(Comparator.comparingInt(String::length)) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(sortedNamesByLength); // 输出：[Bob, Eve, Alice, David, Charlie]
Stream API的并行处理有什么优势和注意事项？
Stream API支持并行处理，可以利用多核CPU的优势，提高处理效率。通过调用
parallelStream()
方法，可以将一个Stream转换为并行Stream。
List<Integer> numbers = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { numbers.add(i); } // 串行处理 long startTime = System.nanoTime(); int sum = numbers.stream() .filter(n -> n % 2 == 0) .map(n -> n * 2) .reduce(0, Integer::sum); long endTime = System.nanoTime(); System.out.println("Serial Sum: " + sum + ", Time: " + (endTime - startTime) / 1000000 + "ms"); // 并行处理 startTime = System.nanoTime(); sum = numbers.parallelStream() .filter(n -> n % 2 == 0) .map(n -> n * 2) .reduce(0, Integer::sum); endTime = System.nanoTime(); System.out.println("Parallel Sum: " + sum + ", Time: " + (endTime - startTime) / 1000000 + "ms");
并行处理的优势在于可以显著提高处理大规模数据的速度。但是，并行处理也存在一些注意事项：
- 线程安全：在使用并行Stream时，需要确保操作是线程安全的。例如，不要在并行Stream中修改共享变量，否则可能导致数据竞争。
- 性能损耗：并行处理会带来额外的线程管理开销。对于小规模数据，并行处理可能比串行处理更慢。
- 调试困难：并行处理的调试比串行处理更困难，因为线程的执行顺序是不确定的。
总的来说，Stream API是Java中处理集合数据的利器。掌握Stream API的基本操作和注意事项，可以编写出更简洁、更高效的代码。当然，也要注意根据实际情况选择合适的处理方式，避免过度使用并行处理。
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