Java中的stream流介绍与使用

一、Stream 的基础概念

定义与特性
- Stream 是单向数据流，对集合或数组进行高效处理，不存储数据，而是通过操作链生成新 Stream。
- 不可变性：原始数据源不被修改，所有操作均返回新 Stream。
- 延迟执行：中间操作（如 filter）不会立即执行，需终端操作（如 collect）触发计算。
核心优势
- 简洁性：通过链式调用简化复杂逻辑（如 map + filter）。
- 高效性：支持并行处理（parallelStream()），充分利用多核性能。
- 灵活性：提供丰富的操作符（如 flatMap 处理嵌套集合）。

二、Stream 的创建方式

从集合/数组创建

List list = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
Stream listStream = list.stream();  // 集合转Stream
Stream arrayStream = Arrays.stream(new String[]{"A", "B"});  // 数组转Stream

其他创建方式

空 Stream：Stream.empty()（避免返回 null）。
构造器：Stream.builder().add("A").build()。

生成器：

Stream generated = Stream.generate(() -> "data").limit(5);  // 无限流截断
Stream iterated = Stream.iterate(1, n -> n + 1).limit(10);  // 递增生成

三、Stream 的核心操作分类

1. 中间操作（Intermediate Operations）

操作	作用	示例代码
`filter`	筛选元素	`list.stream().filter(s -> s.length() > 3)` // 筛选长度>3的字符串
`map`	转换元素类型或值	`.map(String::toUpperCase)` // 转换为大写
`sorted`	排序	`.sorted(Comparator.naturalOrder())` // 自然排序
`flatMap`	扁平化嵌套集合	`List> nestedList; nestedList.stream().flatMap(List::stream)`
`distinct`	去重	`.distinct()` // 基于 `equals()` 去重

2. 终端操作（Terminal Operations）

操作	作用	示例代码
`collect`	收集结果为集合或对象	`.collect(Collectors.toList())` // 转为List
`reduce`	归约操作（求和、拼接等）	`Stream.of(1,2,3).reduce(0, Integer::sum)` // 结果为6
`forEach`	遍历元素	`.forEach(System.out::println)` // 打印所有元素
`count`	统计元素数量	`.count()` // 返回Long类型总数

四、实战场景与示例

数据筛选与转换

List员工列表 = ...;
List names = 员工列表.stream().filter(e -> e.getAge() > 30).map(E员工::getName).collect(Collectors.toList());  // 筛选年龄>30的员工姓名

分组统计

Map groupedByDep = 员工列表.stream().collect(Collectors.groupingBy(E员工::getDepartment));  // 按部门分组

双列集合处理

Map map = new HashMap<>();
Stream> entryStream = map.entrySet().stream();

五、进阶特性与注意事项

并行流（Parallel Streams）
- 通过 parallelStream() 启用多线程处理，适用于大数据量场景。
- 注意线程安全问题，避免非线程安全集合（如 ArrayList）的并发修改。
基本类型专用流
- IntStream、LongStream、DoubleStream 优化内存和性能，避免自动装箱开销：
```
IntStream.range(1, 100).sum();  // 计算1-99的和
```
避免常见错误
- 多次使用终端操作：Stream 一旦被终端操作消费，不可复用。
- 无限流处理：需结合 limit() 截断，防止内存溢出。