Stream的概念与操作：高效的数据处理方式！

开篇语

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前序

在Java 8中，引入了Stream API，旨在以声明式的方式简化数据处理。Stream使得处理集合数据变得更加简洁、高效、可读性更强，并支持函数式编程风格。通过Stream，我们可以轻松地进行过滤、排序、映射、聚合等常见的集合操作，并且支持并行计算，提高程序的执行效率。

今天，我们将深入探讨Stream的概念、基本操作以及如何高效地使用Stream API处理数据。

前言

随着Java 8引入的Stream API，处理集合数据不再需要写繁琐的迭代代码，Stream通过管道化的方式（Pipeline）允许你以声明性方式操作数据。这种方式不仅简化了代码，还使得程序在处理大量数据时能更高效地进行操作（尤其是并行处理）。我们将通过实例来展示如何使用Stream进行常见的集合操作，如过滤、映射、排序、聚合等。

第一部分：Stream的基本概念

1.1 什么是Stream？

Stream 是对集合的抽象，它代表了一种可以按需执行的元素序列（例如集合、数组等）。Stream API提供了一种高效的方式来处理数据，可以将数据操作链式连接，简化代码的复杂度。

Stream并不存储数据，它仅仅是描述数据操作的过程。因此，Stream操作分为两种类型：

• 中间操作（Intermediate Operations）：这些操作返回一个Stream本身，允许链式调用。常见的中间操作包括filter、map、distinct、sorted等。
• 终止操作（Terminal Operations）：这些操作会产生一个结果，或者对Stream进行遍历，或者将其收集到集合中。常见的终止操作包括forEach、collect、reduce等。

1.2 Stream的特点

• 惰性计算（Lazy Evaluation）：Stream的操作是惰性计算的，这意味着Stream的中间操作在调用终止操作之前不会被执行。这使得Stream能够优化计算（例如惰性加载、短路等）。
• 无状态操作：Stream的中间操作不改变源数据结构，只是对数据的视图进行操作。
• 可以并行处理：Stream支持并行流（parallelStream()），这允许我们利用多核CPU并行处理数据，提高性能。

第二部分：常见的Stream操作

2.1 创建Stream

Stream可以从多种数据源创建，例如集合、数组等。

从集合创建Stream

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("Apple", "Banana", "Cherry", "Date");

        // 使用Stream.of()直接创建Stream
        Stream<String> stream1 = Stream.of("Apple", "Banana", "Cherry", "Date");

        // 使用集合的stream()方法创建Stream
        Stream<String> stream2 = list.stream();

        stream2.forEach(System.out::println);
    }
}

从数组创建Stream

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        String[] array = {"Apple", "Banana", "Cherry", "Date"};

        // 使用Arrays.stream()方法创建Stream
        Stream<String> stream = Arrays.stream(array);

        stream.forEach(System.out::println);
    }
}

2.2 中间操作：filter()、map()、distinct()、sorted()

2.2.1 filter()：过滤操作

filter()中间操作用于筛选符合特定条件的元素。

示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("Apple", "Banana", "Cherry", "Date");

        // 过滤出长度大于5的水果名
        list.stream()
            .filter(fruit -> fruit.length() > 5)
            .forEach(System.out::println);  // 输出：Banana, Cherry
    }
}

2.2.2 map()：映射操作

map()中间操作用于将Stream中的每个元素映射成一个新元素，通常用于转换数据类型或内容。

示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

        // 将所有水果名转换为大写
        list.stream()
            .map(String::toUpperCase)
            .forEach(System.out::println);  // 输出：APPLE, BANANA, CHERRY
    }
}

2.2.3 distinct()：去重操作

distinct()中间操作用于去除Stream中的重复元素。

示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "apple", "cherry");

        // 去重
        list.stream()
            .distinct()
            .forEach(System.out::println);  // 输出：apple, banana, cherry
    }
}

2.2.4 sorted()：排序操作

sorted()中间操作用于对Stream中的元素进行排序。它默认按照元素的自然顺序进行排序。

示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date");

        // 排序
        list.stream()
            .sorted()
            .forEach(System.out::println);  // 输出：apple, banana, cherry, date
    }
}

如果需要自定义排序规则，可以使用sorted(Comparator)。

2.3 终止操作：forEach()、collect()、reduce()

2.3.1 forEach()：遍历操作

forEach()终止操作用于遍历Stream中的每个元素，并对其执行某些操作。

示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

        // 遍历并打印每个元素
        list.stream()
            .forEach(System.out::println);  // 输出：apple, banana, cherry
    }
}

2.3.2 collect()：收集操作

collect()终止操作用于将Stream的元素收集到一个集合中，最常用的是收集到List、Set、Map等。

示例：

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");

        // 将Stream的元素收集到一个List中
        List<String> result = list.stream()
            .map(String::toUpperCase)
            .collect(Collectors.toList());

        System.out.println(result);  // 输出：[APPLE, BANANA, CHERRY]
    }
}

2.3.3 reduce()：归约操作

reduce()终止操作用于将Stream中的元素反复结合起来，最终得到一个值。它通常用于求和、求最小值、最大值等操作。

示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

        // 求和
        int sum = numbers.stream()
            .reduce(0, (a, b) -> a + b);

        System.out.println("Sum: " + sum);  // 输出：Sum: 15
    }
}

解释：

• reduce(0, (a, b) -> a + b)：初始值为0，将Stream中的元素依次相加。

第三部分：并行流（Parallel Stream）

3.1 什么是并行流？

并行流（Parallel Stream）是Stream的一种扩展，允许在多个线程中并行地处理数据，利用多核CPU提高计算效率。

3.2 创建并行流

可以通过parallelStream()方法将Stream转为并行流。

示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

        // 使用并行流处理数据
        numbers.parallelStream()
            .forEach(System.out::println);
    }
}

解释：

• parallelStream()方法会将数据并行处理，从而加速计算过程。

3.3 并行流的优势与劣势

• 优势：利用多核CPU加速数据处理，适合处理大量数据。
• 劣势：在某些场景下，并行流可能会比串行流更慢，尤其是数据量较小或操作复杂时，线程切换的开销可能影响性能。

总结

Java的Stream API为我们提供了一种简洁而高效的数据处理方式。通过Stream，我们能够以声明式的方式进行过滤、映射、排序、聚合等操作，同时支持并行处理，极大地提高了代码的简洁性和运行效率。

通过掌握Stream的概念与常见操作，我们可以高效地处理集合数据，提高程序的性能和可维护性。希望你在实际开发中，能够灵活运用Stream，编写更加优雅和高效的Java代码。

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文末

好啦，以上就是我这期的全部内容，如果有任何疑问，欢迎下方留言哦，咱们下期见。

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学习不分先后，知识不分多少；事无巨细，当以虚心求教；三人行，必有我师焉！！！

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