1. 流的基本概念

1.1 什麼是流？

流是Java8引入的全新概念，它用來處理集合中的數據，暫且可以把它理解爲一種高級集合。

衆所周知，集合操作非常麻煩，若要對集合進行篩選、投影，需要寫大量的代碼，而流是以聲明的形式操作集合，它就像SQL語句，我們只需告訴流需要對集合進行什麼操作，它就會自動進行操作，並將執行結果交給你，無需我們自己手寫代碼。

因此，流的集合操作對我們來說是透明的，我們只需向流下達命令，它就會自動把我們想要的結果給我們。由於操作過程完全由Java處理，因此它可以根據當前硬件環境選擇最優的方法處理，我們也無需編寫複雜又容易出錯的多線程代碼了。

1.2 流的特點

只能遍歷一次
我們可以把流想象成一條流水線，流水線的源頭是我們的數據源(一個集合)，數據源中的元素依次被輸送到流水線上，我們可以在流水線上對元素進行各種操作。一旦元素走到了流水線的另一頭，那麼這些元素就被“消費掉了”，我們無法再對這個流進行操作。當然，我們可以從數據源那裏再獲得一個新的流重新遍歷一遍。
採用內部迭代方式
若要對集合進行處理，則需我們手寫處理代碼，這就叫做外部迭代。而要對流進行處理，我們只需告訴流我們需要什麼結果，處理過程由流自行完成，這就稱爲內部迭代。

1.3 流的操作種類

流的操作分爲兩種，分別爲中間操作和終端操作。

中間操作
當數據源中的數據上了流水線後，這個過程對數據進行的所有操作都稱爲“中間操作”。
中間操作仍然會返回一個流對象，因此多箇中間操作可以串連起來形成一個流水線。
終端操作
當所有的中間操作完成後，若要將數據從流水線上拿下來，則需要執行終端操作。
終端操作將返回一個執行結果，這就是你想要的數據。

1.4 流的操作過程

使用流一共需要三步：

準備一個數據源
執行中間操作
中間操作可以有多個，它們可以串連起來形成流水線。
執行終端操作
執行終端操作後本次流結束，你將獲得一個執行結果。

2. 流的使用

2.1 獲取流

在使用流之前，首先需要擁有一個數據源，並通過StreamAPI提供的一些方法獲取該數據源的流對象。數據源可以有多種形式：

集合
這種數據源較爲常用，通過stream()方法即可獲取流對象：

List<Person> list = new ArrayList<Person>(); 
Stream<Person> stream = list.stream();

數組
通過Arrays類提供的靜態函數stream()獲取數組的流對象：

String[] names = {"chaimm","peter","john"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(names);

值
直接將幾個值變成流對象：

Stream<String> stream = Stream.of("chaimm","peter","john");

文件
try(Stream lines = Files.lines(Paths.get(“文件路徑名”),Charset.defaultCharset())){
//可對lines做一些操作
}catch(IOException e){
}
PS：Java7簡化了IO操作，把打開IO操作放在try後的括號中即可省略關閉IO的代碼。

2.2 篩選filter

filter函數接收一個Lambda表達式作爲參數，該表達式返回boolean，在執行過程中，流將元素逐一輸送給filter，並篩選出執行結果爲true的元素。
如，篩選出所有學生：

List<Person> result = list.stream()
                    .filter(Person::isStudent)
                    .collect(toList());

2.3 去重distinct

去掉重複的結果：

List<Person> result = list.stream()
                    .distinct()
                    .collect(toList());

2.4 截取

截取流的前N個元素：

List<Person> result = list.stream()
                    .limit(3)
                    .collect(toList());

2.5 跳過

跳過流的前n個元素：

List<Person> result = list.stream()
                    .skip(3)
                    .collect(toList());

2.6 映射

對流中的每個元素執行一個函數，使得元素轉換成另一種類型輸出。流會將每一個元素輸送給map函數，並執行map中的Lambda表達式，最後將執行結果存入一個新的流中。
如，獲取每個人的姓名(實則是將Perosn類型轉換成String類型)：

List<Person> result = list.stream()
                    .map(Person::getName)
                    .collect(toList());

2.7 合併多個流

例：列出List中各不相同的單詞，List集合如下：

List<String> list = new ArrayList<String>();
list.add("I am a boy");
list.add("I love the girl");
list.add("But the girl loves another girl");

思路如下：

首先將list變成流：

list.stream();

按空格分詞：

list.stream()
            .map(line->line.split(" "));

分完詞之後，每個元素變成了一個String[]數組。

將每個String[]變成流：

list.stream()
            .map(line->line.split(" "))
            .map(Arrays::stream)

此時一個大流裏面包含了一個個小流，我們需要將這些小流合併成一個流。

將小流合併成一個大流：
用flagmap替換剛纔的map

list.stream()
            .map(line->line.split(" "))
            .flagmap(Arrays::stream)

去重

list.stream()
            .map(line->line.split(" "))
            .flagmap(Arrays::stream)
            .distinct()
            .collect(toList());

2.8 是否匹配任一元素：anyMatch

anyMatch用於判斷流中是否存在至少一個元素滿足指定的條件，這個判斷條件通過Lambda表達式傳遞給anyMatch，執行結果爲boolean類型。
如，判斷list中是否有學生：

boolean result = list.stream()
            .anyMatch(Person::isStudent);

2.9 是否匹配所有元素：allMatch

allMatch用於判斷流中的所有元素是否都滿足指定條件，這個判斷條件通過Lambda表達式傳遞給anyMatch，執行結果爲boolean類型。
如，判斷是否所有人都是學生：

boolean result = list.stream()
            .allMatch(Person::isStudent);

2.10 是否未匹配所有元素：noneMatch

noneMatch與allMatch恰恰相反，它用於判斷流中的所有元素是否都不滿足指定條件：

boolean result = list.stream()
            .noneMatch(Person::isStudent);

2.11 獲取任一元素findAny

findAny能夠從流中隨便選一個元素出來，它返回一個Optional類型的元素。

Optional<Person> person = list.stream()
                                    .findAny();

Optional介紹

Optional是Java8新加入的一個容器，這個容器只存1個或0個元素，它用於防止出現NullpointException，它提供如下方法：

isPresent()
判斷容器中是否有值。
ifPresent(Consume lambda)
容器若不爲空則執行括號中的Lambda表達式。
T get()
獲取容器中的元素，若容器爲空則拋出NoSuchElement異常。
T orElse(T other)
獲取容器中的元素，若容器爲空則返回括號中的默認值。

2.12 獲取第一個元素findFirst

Optional<Person> person = list.stream()
                                    .findFirst();

2.13 歸約

歸約是將集合中的所有元素經過指定運算，摺疊成一個元素輸出，如：求最值、平均數等，這些操作都是將一個集合的元素摺疊成一個元素輸出。

在流中，reduce函數能實現歸約。
reduce函數接收兩個參數：

初始值
進行歸約操作的Lambda表達式

2.13.1 元素求和：自定義Lambda表達式實現求和

例：計算所有人的年齡總和

int age = list.stream().reduce(0, (person1,person2)->person1.getAge()+person2.getAge());

reduce的第一個參數表示初試值爲0；
reduce的第二個參數爲需要進行的歸約操作，它接收一個擁有兩個參數的Lambda表達式，reduce會把流中的元素兩兩輸給Lambda表達式，最後將計算出累加之和。

2.13.2 元素求和：使用Integer.sum函數求和

上面的方法中我們自己定義了Lambda表達式實現求和運算，如果當前流的元素爲數值類型，那麼可以使用Integer提供了sum函數代替自定義的Lambda表達式，如：

int age = list.stream().reduce(0, Integer::sum);

Integer類還提供了min、max等一系列數值操作，當流中元素爲數值類型時可以直接使用。

2.14 數值流的使用

採用reduce進行數值操作會涉及到基本數值類型和引用數值類型之間的裝箱、拆箱操作，因此效率較低。
當流操作爲純數值操作時，使用數值流能獲得較高的效率。

2.14.1 將普通流轉換成數值流

StreamAPI提供了三種數值流：IntStream、DoubleStream、LongStream，也提供了將普通流轉換成數值流的三種方法：mapToInt、mapToDouble、mapToLong。
如，將Person中的age轉換成數值流：

IntStream stream = list.stream()
                            .mapToInt(Person::getAge);

2.14.2 數值計算

每種數值流都提供了數值計算函數，如max、min、sum等。
如，找出最大的年齡：

OptionalInt maxAge = list.stream()
                                .mapToInt(Person::getAge)
                                .max();

由於數值流可能爲空，並且給空的數值流計算最大值是沒有意義的，因此max函數返回OptionalInt，它是Optional的一個子類，能夠判斷流是否爲空，並對流爲空的情況作相應的處理。
此外，mapToInt、mapToDouble、mapToLong進行數值操作後的返回結果分別爲：OptionalInt、OptionalDouble、OptionalLong

Java8新特性——StreamAPI(一)