常用Stream操作方法详解-JAVA 函数式编程入门与实践

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### 常用Stream操作方法详解

在Java中，Stream API是Java 8引入的一个核心特性，它提供了一种高效且表达力强的方式来处理数据集合（如List、Set）。Stream API可以让我们以声明式的方式处理数据集合，通过一系列的中间操作和终端操作来完成复杂的数据处理任务，同时保持代码的简洁性和可读性。本章将深入解析Java Stream API中常用的操作方法，帮助读者掌握函数式编程在Java中的实践应用。

#### 1. Stream的创建

在深入讨论Stream操作方法之前，首先了解如何创建Stream是必要的。Stream可以通过多种方式创建，包括但不限于：

- **集合的`stream()`和`parallelStream()`方法**：任何实现了`Collection`接口的集合都可以调用`stream()`方法来获取顺序流，或`parallelStream()`方法来获取并行流。
- **Arrays类的`stream()`方法**：对于数组，可以使用`Arrays.stream(T... array)`静态方法创建流。
- **Stream的静态方法**：如`Stream.of(T... values)`，可以直接从一组值中创建流；`Stream.empty()`创建一个空的流；`Stream.builder()`则提供了一个构建器模式来创建流。
- **IntStream、LongStream、DoubleStream**：针对基本数据类型的流，Java 8提供了专门的流类型，如`IntStream`、`LongStream`、`DoubleStream`，这些流提供了对基本数据类型的优化处理。

#### 2. 中间操作（Intermediate Operations）

中间操作会返回流本身，支持链式调用。它们可以对流中的元素进行各种处理，但处理结果不会立即产生，而是等待终端操作触发时才执行。

- **`filter(Predicate<? super T> predicate)`**：过滤流中的元素，只保留符合给定条件的元素。
  
  ```java
  List<String> filtered = list.stream()
      .filter(s -> s.startsWith("J"))
      .collect(Collectors.toList());
  ```

- **`map(Function<? super T, ? extends R> mapper)`**：将流中的每个元素映射成另一种形式。
  
  ```java
  List<String> lengths = list.stream()
      .map(String::length)
      .collect(Collectors.toList());
  ```

- **`sorted()` 和 `sorted(Comparator<? super T> comparator)`**：对流中的元素进行排序。无参`sorted()`方法要求流中的元素实现了`Comparable`接口；有参版本允许自定义排序规则。
  
  ```java
  list.stream()
      .sorted()
      .forEach(System.out::println);
  
  list.stream()
      .sorted(Comparator.comparingInt(String::length).reversed())
      .forEach(System.out::println);
  ```

- **`limit(long maxSize)`**：截断流，使其包含的元素不超过给定数量。

- **`skip(long n)`**：跳过流中的前n个元素。

- **`flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)`**：将流中的每个元素都转换成流，然后将所有流连接成一个流。常用于处理嵌套集合。

- **`distinct()`**：去除流中的重复元素（根据元素的`equals()`和`hashCode()`方法）。

#### 3. 终端操作（Terminal Operations）

终端操作会触发流的计算，并产生结果。一旦执行了终端操作，流就不能再被使用。

- **`forEach(Consumer<? super T> action)`**：对流中的每个元素执行给定的操作。

- **`collect(Collectors.toList())` 等收集器**：将流中的元素累积成一个集合（如List、Set、Map等）。`Collectors`类提供了多种收集器实现。

```java
  List<String> collected = list.stream()
      .filter(s -> s.startsWith("J"))
      .collect(Collectors.toList());
  ```

- **`reduce(BinaryOperator<T> accumulator)` 和 `reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)`**：通过二元操作函数对流中的元素进行归约操作，如求和、求最大值等。

```java
  Optional<String> concatenated = list.stream()
      .reduce((s1, s2) -> s1 + "," + s2);
  
  int sum = list.stream()
      .mapToInt(String::length)
      .reduce(0, Integer::sum);
  ```

- **`findFirst()` 和 `findAny()`**：返回流中的第一个或任意一个元素（对于并行流，`findAny()`可能更快）。

- **`anyMatch(Predicate<? super T> predicate)`、`allMatch(Predicate<? super T> predicate)`、`noneMatch(Predicate<? super T> predicate)`**：检查流中的元素是否至少有一个、全部或没有符合给定条件的元素。

- **`min(Comparator<? super T> comparator)` 和 `max(Comparator<? super T> comparator)`**：根据提供的比较器，返回流中的最小或最大元素。

- **`count()`**：返回流中的元素数量。

- **`toArray()`**：将流中的元素收集到一个新的数组中。

#### 4. 并行流与性能

在介绍Stream操作方法时，不得不提的是并行流。通过调用集合的`parallelStream()`方法，可以获得一个并行流，它允许Java运行时自动将流操作分解为多个子任务，并在多个线程上并行执行。然而，并行流并不总是带来性能提升，其效率取决于多个因素，包括数据的大小、处理逻辑的复杂度以及底层硬件的性能。

- **适用场景**：当处理的数据集非常大，且每个元素的处理相对独立时，并行流可能带来显著的性能提升。
- **注意事项**：
  - 并行流中的操作必须是无状态的，即每个元素的处理不应该依赖于其他元素的处理结果。
  - 尽量避免在并行流中修改共享状态，这可能导致不可预测的结果。
  - 合理使用并行流，避免不必要的并行化开销。

#### 5. 实战演练

为了加深理解，我们通过一个实战案例来演示Stream API的使用。假设我们有一个学生列表，每个学生有姓名、年龄和成绩，现在我们需要找出成绩最高的学生的姓名。

```java
List<Student> students = // 假设这是已经初始化好的学生列表

Optional<Student> topStudent = students.stream()
    .max(Comparator.comparingInt(Student::getScore));

if (topStudent.isPresent()) {
    System.out.println("成绩最高的学生是：" + topStudent.get().getName());
} else {
    System.out.println("学生列表为空");
}
```

在这个例子中，我们首先通过`stream()`方法将学生列表转换为流，然后使用`max()`方法和成绩比较器`Comparator.comparingInt(Student::getScore)`来找出成绩最高的学生。`max()`方法返回的是一个`Optional<Student>`对象，它可能包含或不包含值，因此我们需要通过`isPresent()`方法来检查是否找到了成绩最高的学生。

#### 结语

通过本章的学习，我们深入了解了Java Stream API中常用的操作方法，包括中间操作和终端操作，以及并行流的概念和使用注意事项。Stream API为Java提供了一种强大且灵活的数据处理机制，使得我们能够以声明式的方式编写出既简洁又高效的代码。希望读者能够通过实践不断加深对Stream API的理解和应用，从而在实际开发中更加得心应手。

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