Stream流知识点总结

Steam流是Java 8引入的一个强大的API，用于处理集合数据的函数式编程方式。以下是关于Steam流的主要知识点总结：

1. 基本概念

Stream：不是数据结构，而是对数据源(集合、数组等)的高级抽象，用于高效处理大量数据
特点：
- 不存储数据(只是数据源的视图)
- 不修改源数据(操作会产生新Stream)
- 惰性执行(终端操作时才执行)
- 可消费性(Stream只能被消费一次)

2. 创建Stream的方式

java

// 从集合创建
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> stream = list.stream();

// 从数组创建
String[] array = {"a", "b", "c"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);

// 使用Stream.of()
Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c");

// 创建无限流
Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2); // 无限流
Stream<Double> randomStream = Stream.generate(Math::random); // 无限随机数流

3. 中间操作(Intermediate Operations)

**filter(Predicate)**：过滤元素
**map(Function)**：转换元素
**flatMap(Function)**：扁平化流(将流中的每个值转换为另一个流)
**distinct()**：去重
**sorted()**：排序
**limit(long)**：限制元素数量
**skip(long)**：跳过前N个元素
**peek(Consumer)**：查看流中元素(主要用于调试)

4. 终端操作(Terminal Operations)

**forEach(Consumer)**：遍历每个元素
**count()**：计数
**collect(Collector)**：将流转换为集合或其他形式
**reduce(BinaryOperator)**：归约操作
**min(Comparator)/max(Comparator)**：查找最小/最大值
**anyMatch(Predicate)/allMatch(Predicate)/noneMatch(Predicate)**：匹配检查
**findFirst()/findAny()**：查找元素

5. 收集器(Collectors)

常用Collectors方法：

**toList()/toSet()/toCollection()**：转换为集合
**joining()**：连接字符串
**summingInt()/averagingInt()**：求和/平均值
**groupingBy()**：分组
**partitioningBy()**：分区
**counting()**：计数

6. 并行流(Parallel Stream)

使用parallelStream()或stream().parallel()创建并行流
适用于大数据量且无状态的操作
注意线程安全问题

7. 使用示例

java

// 示例1: 过滤和映射
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> result = names.stream()
    .filter(name -> name.length() > 3)
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());

// 示例2: 分组
Map<Integer, List<String>> groupByNameLength = names.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(String::length));

// 示例3: 归约
Optional<Integer> totalLength = names.stream()
    .map(String::length)
    .reduce(Integer::sum);

8. 注意事项

Stream操作是延迟执行的，只有终端操作才会触发实际计算
Stream只能被消费一次，再次使用会抛出IllegalStateException
避免在流操作中修改源数据
对于简单操作，传统循环可能比Stream更高效

Stream API极大地简化了集合操作，使代码更简洁、易读，特别适合复杂的数据处理场景。