一、stream流簡介

Stream流是資料渠道，用於操作資料來源（集合、陣列等）所生成的元素序列。
Stream的優點：宣告性，可複合，可並行。這三個特性使得stream操作更簡潔，更靈活，更高效。
Stream的操作有兩個特點：可以多個操作連結起來執行，內部迭代。
Stream可分為並行流與序列流，Stream API 可以宣告性地通過 parallel() 與sequential() 在並行流與順序流之間進行切換。
序列流就不必再細說了，並行流主要是為了為了適應目前多核機器的時代，提高系統CPU、記憶體的利用率，並行流就是把一個內容分成多個數據塊，並用不同的執行緒分別處理每個資料塊的流。java1.8並行流使用的是fork/join框架，關於fork/join框架可參考http://ifeve.com/talk-concurrency-forkjoin/學習。

注意點：
1、Stream不會自己儲存資料。
2、Stream不會改變原物件，他們會返回一個新的Stream。
3、Stream操作是延遲的，他們會等到需要的結果時才執行。
4、使用並行流並不一定會提高效率，因為jvm對資料進行切片和切換執行緒也是需要時間的。

二、建立stream流的方式

//1、通過Collection系列提供的stream()（序列） 或parallelStream()（並行）獲取
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream1 = list.stream();//序列流
Stream<String> stream2 = list.parallelStream();//並行流
 //2、通過Arrays中的靜態方法stream() 獲取資料流
User[] u = new User[2];
Stream<User> stream3 = Arrays.stream(u);
 //3、通過Stream；類中的靜態方法of()
Stream<String> stream4 = Stream.of("11","2");
 

三、篩選和切片

1、filter(predicate)-接收lambda，從流中排除某些元素。
2、limit(n)-截斷流，使其元素不超過給定數量。
3、skip(n)-跳過元素，返回一個扔掉了前n個元素的流。若流中元素不足n個，則返回一個空流，與limit(n)互補。
4、distinct-篩選，通過流所生成元素的hashcode()和equals()去重複元素。

/**
   * 列印年齡大於18的前4位使用者資訊（不重複）
   * 並跳過第1個使用者
   */
@Test
  public void test1(){
    list.stream()
    .filter((x)->x.getAge()>18)
    .distinct()
    .limit(4)
    .skip(1).forEach(System.out::println);
  }
 

四、對映

1、map，接收Lambda，將元素轉換成其他形式或提取資訊。接收一個函式作為引數，該函式會被應用到每一個元素上，並將其對映成一個新的元素。
2、mapToDouble/mapToInt/mapToLong，接收一個函式作為引數，該函式會被應用到每個元素上，產生一個新DoubleStream/IntStream/LongStream。
3 、flatMap，接收一個函式作為引數，將流中的每個值都換成一個流，然後把流連線成一個流。

@Test
 public void test2(){
   ///map
   list.stream().map(User::getName)
   .forEach(System.out::println);
   //flatMap
   List<List<User>> list1 = new ArrayList<>();
   list1.add(list);
   list1.stream().flatMap(Stream::getNames)
   .forEach(System.out::println);
 }
 public static Stream<String> getNames(List<User> list){
   List<String> list1 = new ArrayList<String>();
   for (User user : list) {
     list1.add(user.getName());
   }
   return list1.stream();
 }

五、排序

1、sorted()，產生一個新流，其中按自然順序排序。 
2、sorted(Comparator)，產生一個新流，其中按比較器順序排序。

@Test
  public void test3(){
    List<String> list =Arrays.asList("aa","bb","cc","dd");
    list.stream().sorted()
    .forEach(System.out::println);
    //
    list.stream().sorted((x,y) -> {
      if(x.equals(y)){
        return 1;
      }else{
        return -1;
      }
    } ).forEach(System.out::println);
  }

六、查詢與匹配

1、allMatch,檢查是否匹配所有元素。 
2、anyMatch,檢查是否至少匹配一個元素。 
3、noneMatch,檢查是否沒有匹配所有元素。 
4、findFirst,返回第一個元素。 
5、findAny,返回當前流中的任意元素。 
6、count,返回流中元素的總數。 
7、 max,返回流中最大值。 
8、min,返回流中最小值。 
9、froEach(Consumer c) 內部迭代。

@Test
  public void test4(){
    boolean b = list.stream().
        noneMatch((e) ->
        e.getName().equals("zhao"));
    System.out.println(b);
    Optional<User> op = list.parallelStream()
        .filter((x) -> x.getAge() == 18)
        .findAny();
    System.out.println(op.get());
  }

七、彙總測試

@Test
  public void test5(){
    //轉List
    List<String> list1 =list.stream()
        .map(User::getName)
        .collect(Collectors.toList()) ;
    list1.forEach(System.out::println);
    //轉HashSet
    HashSet<String> set = list.stream().
        map(User::getName)
        .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
    set.forEach(System.out::println);
    //總數
    Long count = list.stream()
        .collect(Collectors.counting());
    System.out.println(count);
    //平均年齡
    double avAge = list.stream()
        .collect(Collectors.averagingInt(User::getAge));
    System.out.println(avAge); 
    //總年齡
    int toAge = list.stream()
        .collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
    System.out.println(toAge);
    //最大值
    Optional<User> u = list.stream()
        .collect(Collectors.maxBy((e1,e2) 
            -> Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge() )));
    System.out.println(u);
    //平均年齡
    IntSummaryStatistics collect = list.stream()
        .collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
    System.out.println(collect.getAverage());
    //分組
    Map<Integer, List<User>> l= list.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
    System.out.println(l);
    //多級分組
    Map<Integer,Map<String,List<User>> > ls= list.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
            User::getAge,Collectors.groupingBy(User::getSex)));
    System.out.println(ls);
    //分割槽
    Map<Boolean,List<User>> map= list.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy((x) 
            -> x.getAge()>18));
    System.out.println(map);
    //連線字串
    String str = list.stream().map(User::getName)
        .collect(Collectors.joining(",","-","-"));
    System.out.println(str);
  }