Stream API说明
- Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API。
- Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
- Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。 使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
为什么要使用Stream API
- 实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。
- Stream 和 Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。
什么是 Stream
Stream到底是什么呢？
是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
“集合讲的是数据，Stream讲的是计算！”
注意：
①Stream 自己不会存储元素。
②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
Stream 的操作三个步骤
1- 创建 Stream
一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
2- 中间操作
一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
3- 终止操作(终端操作)
一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用
创建 Stream方式一：通过集合
Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：
default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流
创建 Stream方式二：通过数组
//Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：
static <T> Stream<T> stream(T[] array): //返回一个流重载形式，能够处理对应基本类型的数组：
public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)
创建 Stream方式三：通过Stream的of()
//可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。
public static<T> Stream<T> of(T... values) : 返回一个流
创建 Stream方式四：创建无限流
//可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。
// 迭代
public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
// 生成
public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
// 方式四：创建无限流
@Test
public void test4() {
// 迭代
// public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final
// UnaryOperator<T> f)
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
stream.limit(10).forEach(System.out::println);
// 生成
// public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
Stream<Double> stream1 = Stream.generate(Math::random);
stream1.limit(10).forEach(System.out::println);
}
Stream 的中间操作
多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。
1-筛选与切片
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| filter(Predicate p) | 接收 Lambda ， 从流中排除某些元素 |
| distinct() | 筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素 |
| limit(long maxSize) | 截断流，使其元素不超过给定数量 |
| skip(long n) | 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补 |
2-映 射
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| map(Function f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。 |
| mapToDouble(ToDoubleFunction f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream。 |
| mapToInt(ToIntFunction f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 IntStream。 |
| mapToLong(ToLongFunction f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 LongStream。 |
| flatMap(Function f) | 接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流 |
3-排序
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| sorted() | 产生一个新流，其中按自然顺序排序 |
| sorted(Comparator com) | 产生一个新流，其中按比较器顺序排序 |
Stream 的终止操作
- 终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是 void 。
- 流进行了终止操作后，不能再次使用。
1-匹配与查找
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| allMatch(Predicate p) | 检查是否匹配所有元素 |
| anyMatch(Predicate p) | 检查是否至少匹配一个元素 |
| noneMatch(Predicate p) | 检查是否没有匹配所有元素 |
| findFirst() | 返回第一个元素 |
| findAny() | 返回当前流中的任意元素 |
| count() | 返回流中元素总数 |
| max(Comparator c) | 返回流中最大值 |
| min(Comparator c) | 返回流中最小值 |
| forEach(Consumer c) | 内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了) |
2-归约
段落引用map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google 用它来进行网络搜索而出名。
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| reduce(T iden, BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T |
| reduce(BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional |
3-收集
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| collect(Collector c) | 将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法 |
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、Map)。
另外， Collectors 实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下：
//toList List<T> 把流中元素收集到List
List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList());
//toSet Set<T> 把流中元素收集到Set
Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());
//toCollection Collection<T> 把流中元素收集到创建的集合
Collection<Employee> emps =list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//counting Long 计算流中元素的个数
long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
//summingInt Integer 对流中元素的整数属性求和
int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
//averagingInt Double 计算流中元素Integer属性的平均值
double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));
//summarizingInt IntSummaryStatistics 收集流中Integer属性的统计值。如：平
均值
int SummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary))
//joining String 连接流中每个字符串
String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());
//maxBy Optional<T> 根据比较器选择最大值
Optional<Emp>max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
//minBy Optional<T> 根据比较器选择最小值
Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
//reducing 归约产生的类型 从一个作为累加器的初始值开始，利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值
int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));
//collectingAndThen 转换函数返回的类型 包裹另一个收集器，对其结果转换函数
int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
//groupingBy Map<K, List<T>> 根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V
Map<Emp.Status, List<Emp>> map= list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
//partitioningBy Map<Boolean, List<T>> 根据true或false进行分区
Map<Boolean,List<Emp>> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));
