Stream
Lambda为java8带了闭包，这一特性在集合操作中尤为重要：java8中支持对集合对象的stream进行函数式操作，此外，stream api也被集成进了collection api，允许对集合对象进行批量操作。
下面我们来认识Stream。
Stream表示数据流，它没有数据结构，本身也不存储元素，其操作也不会改变源Stream，而是生成新Stream.作为一种操作数据的接口，它提供了过滤、排序、映射、规约等多种操作方法，这些方法按照返回类型被分为两类：凡是返回Stream类型的方法，称之为中间方法（中间操作），其余的都是完结方法（完结操作）。完结方法返回一个某种类型的值，而中间方法则返回新的Stream。中间方法的调用通常是链式的，该过程会形成一个管道，当完结方法被调用时会导致立即从管道中消费值，这里我们要记住：Stream的操作尽可能以“延迟”的方式运行，也就是我们常说的“懒操作”，这样有助于减少资源占用，提高性能。对于所有的中间操作（除sorted外）都是运行在延迟模式下。
Stream不但提供了强大的数据操作能力，更重要的是Stream既支持串行也支持并行，并行使得Stream在多核处理器上有着更好的性能。
Stream的使用过程有着固定的模式：
创建Stream
通过中间操作，对原始Stream进行“变化”并生成新的Stream
使用完结操作，生成最终结果
也就是
创建——>变化——>完结
Stream的创建
对于集合来说，可以通过调用集合的stream()或者parallelStream()来创建，另外这两个方法也在Collection接口中实现了。对于数组来说，可以通过Stream的静态方法of(T … values)来创建，另外，Arrays也提供了有关stream的支持。
除了以上基于集合或者数组来创建Stream,也可以通过Steam.empty()创建空的Stream,或者利用Stream的generate（）来创建无穷的Stream。
下面我们以串行Stream为例，分别说明Stream几种常用的中间方法和完结方法。首先创建一个List集合：
List<String> lists=new ArrayList<String >();
lists.add("a1");
lists.add("a2");
lists.add("b1");
lists.add("b2");
lists.add("b3");
lists.add("o1");
中间方法：
过滤器（Filter）
结合Predicate接口，Filter对流对象中的所有元素进行过滤,该操作是一个中间操作，这意味着你可以在操作返回结果的基础上进行其他操作。
public static void streamFilterTest() {
lists.stream().filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);
//等价于以上操作
Predicate<String> predicate = (s) -> s.startsWith("a");
lists.stream().filter(predicate).forEach(System.out::println);
//连续过滤
Predicate<String> predicate1 = (s -> s.endsWith("1"));
lists.stream().filter(predicate).filter(predicate1).forEach(System.out::println);
}
排序（Sorted）
结合Comparator接口，该操作返回一个排序过后的流的视图，原始流的顺序不会改变。通过Comparator来指定排序规则，默认是按照自然顺序排序。
public static void streamSortedTest() {
System.out.println("默认Comparator");
lists.stream().sorted().filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);
System.out.println("自定义Comparator");
lists.stream().sorted((p1, p2) -> p2.compareTo(p1)).filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);
}
映射（Map）
结合Function接口，该操作能将流对象中的每个元素映射为另一种元素，实现元素类型的转换。
public static void streamMapTest() {
lists.stream().map(String::toUpperCase).sorted((a, b) -> b.compareTo(a)).forEach(System.out::println);
System.out.println("自定义映射规则");
Function<String, String> function = (p) -> {
return p + ".txt";
};
lists.stream().map(String::toUpperCase).map(function).sorted((a, b) -> b.compareTo(a)).forEach(System.out::println);
}
在上面简单介绍了三种常用的操作，这三种操作极大简化了集合的处理。接下来，介绍几种完结方法：
完结方法
“变换”过程之后，需要获取结果，即完成操作。下面我们来看相关的操作：
匹配（Match）
用来判断某个predicate是否和流对象相匹配，最终返回Boolean类型结果，例如：
public static void streamMatchTest() {
//流对象中只要有一个元素匹配就返回true
boolean anyStartWithA = lists.stream().anyMatch((s -> s.startsWith("a")));
System.out.println(anyStartWithA);
//流对象中每个元素都匹配就返回true
boolean allStartWithA
= lists.stream().allMatch((s -> s.startsWith("a")));
System.out.println(allStartWithA);
}
收集（Collect）
在对经过变换之后，我们将变换的Stream的元素收集，比如将这些元素存至集合中，此时便可以使用Stream提供的collect方法，例如：
public static void streamCollectTest() {
List<String> list = lists.stream().filter((p) -> p.startsWith("a")).sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println(list);
}
计数（Count）
类似sql的count，用来统计流中元素的总数，例如：
public static void streamCountTest() {
long count = lists.stream().filter((s -> s.startsWith("a"))).count();
System.out.println(count);
}
规约（Reduce）
reduce方法允许我们用自己的方式去计算元素或者将一个Stream中的元素以某种规律关联，例如：
public static void streamReduceTest() {
Optional<String> optional = lists.stream().sorted().reduce((s1, s2) -> {
System.out.println(s1 + "|" + s2);
return s1 + "|" + s2;
});
}
执行结果如下：
a1|a2
a1|a2|b1
a1|a2|b1|b2
a1|a2|b1|b2|b3
a1|a2|b1|b2|b3|o1
相关文档：https://blog.csdn.net/dd864140130/article/details/50603420