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1. Stream初體驗
我們先來看看Java裏面是怎麼定義Stream的：
A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.
我們來解讀一下上面的那句話：
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Stream是元素的集合，這點讓Stream看起來用些類似Iterator；
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可以支持順序和並行的對原Stream進行匯聚的操作；
大家可以把Stream當成一個高級版本的Iterator。原始版本的Iterator，用戶只能一個一個的遍歷元素並對其執行某些操作；高級版本的Stream，用戶只要給出需要對其包含的元素執行什麼操作，比如“過濾掉長度大於10的字符串”、“獲取每個字符串的首字母”等，具體這些操作如何應用到每個元素上，就給Stream就好了！（這個祕籍，一般人我不告訴他：））大家看完這些可能對Stream還沒有一個直觀的認識，莫急，咱們來段代碼。
//Lists是Guava中的一個工具類
List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,null,3,4,null,6);
nums.stream().filter(num -> num != null).count();
上面這段代碼是獲取一個List中，元素不爲null的個數。這段代碼雖然很簡短，但是卻是一個很好的入門級別的例子來體現如何使用Stream，正所謂“麻雀雖小五臟俱全”。我們現在開始深入解刨這個例子，完成以後你可能可以基本掌握Stream的用法！
剖析Stream通用語法
圖片就是對於Stream例子的一個解析，可以很清楚的看見：原本一條語句被三種顏色的框分割成了三個部分。紅色框中的語句是一個Stream的生命開始的地方，負責創建一個Stream實例；綠色框中的語句是賦予Stream靈魂的地方，把一個Stream轉換成另外一個Stream，紅框的語句生成的是一個包含所有nums變量的Stream，進過綠框的filter方法以後，重新生成了一個過濾掉原nums列表所有null以後的Stream；藍色框中的語句是豐收的地方，把Stream的裏面包含的內容按照某種算法來匯聚成一個值，例子中是獲取Stream中包含的元素個數。如果這樣解析以後，還不理解，那就只能動用“核武器”–圖形化，一圖抵千言！
在此我們總結一下使用Stream的基本步驟：
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創建Stream；
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轉換Stream，每次轉換原有Stream對象不改變，返回一個新的Stream對象（**可以有多次轉換**）；
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對Stream進行聚合（Reduce）操作，獲取想要的結果；
2. 創建Stream
最常用的創建Stream有兩種途徑：
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通過Stream接口的靜態工廠方法（注意：Java8裏接口可以帶靜態方法）；
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通過Collection接口的默認方法（默認方法：Default method，也是Java8中的一個新特性，就是接口中的一個帶有實現的方法，後續文章會有介紹）–stream()，把一個Collection對象轉換成Stream
2.1 使用Stream靜態方法來創建Stream
1. of方法：有兩個overload方法，一個接受變長參數，一個接口單一值
1Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);
2Stream<String> stringStream = Stream.of("taobao");
2. generator方法：生成一個無限長度的Stream，其元素的生成是通過給定的Supplier（這個接口可以看成一個對象的工廠，每次調用返回一個給定類型的對象）
Stream.generate(new Supplier<Double>() {
@Override
public Double get() {
return Math.random();
}
});
Stream.generate(() -> Math.random());
Stream.generate(Math::random);
三條語句的作用都是一樣的，只是使用了lambda表達式和方法引用的語法來簡化代碼。每條語句其實都是生成一個無限長度的Stream，其中值是隨機的。這個無限長度Stream是懶加載，一般這種無限長度的Stream都會配合Stream的limit()方法來用。
3. iterate方法：也是生成無限長度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重複對給定的種子值(seed)調用用戶指定函數來生成的。其中包含的元素可以認爲是：seed，f(seed),f(f(seed))無限循環
1Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);
這段代碼就是先獲取一個無限長度的正整數集合的Stream，然後取出前10個打印。千萬記住使用limit方法，不然會無限打印下去。
2.2 通過Collection子類獲取Stream
這個在本文的第一個例子中就展示了從List對象獲取其對應的Stream對象，如果查看Java doc就可以發現Collection接口有一個stream方法，所以其所有子類都都可以獲取對應的Stream對象。
1public interface Collection<E> extends Iterable<E> {
2 //其他方法省略
3 default Stream<E> stream() {
4 return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
5 }
6}
3. 轉換Stream
轉換Stream其實就是把一個Stream通過某些行爲轉換成一個新的Stream。Stream接口中定義了幾個常用的轉換方法，下面我們挑選幾個常用的轉換方法來解釋。
1. distinct: 對於Stream中包含的元素進行去重操作（去重邏輯依賴元素的equals方法），新生成的Stream中沒有重複的元素；
distinct方法示意圖(**以下所有的示意圖都要感謝[RxJava](https://github.com/Netflix/RxJava)項目的doc中的圖片給予的靈感, 如果示意圖表達的有錯誤和不準確的地方，請直接聯繫我。**)：
2. filter: 對於Stream中包含的元素使用給定的過濾函數進行過濾操作，新生成的Stream只包含符合條件的元素；
filter方法示意圖：
3. map: 對於Stream中包含的元素使用給定的轉換函數進行轉換操作，新生成的Stream只包含轉換生成的元素。這個方法有三個對於原始類型的變種方法，分別是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。這三個方法也比較好理解，比如mapToInt就是把原始Stream轉換成一個新的Stream，這個新生成的Stream中的元素都是int類型。之所以會有這樣三個變種方法，可以免除自動裝箱/拆箱的額外消耗；
map方法示意圖：
4. flatMap：和map類似，不同的是其每個元素轉換得到的是Stream對象，會把子Stream中的元素壓縮到父集合中；
flatMap方法示意圖：
5. peek: 生成一個包含原Stream的所有元素的新Stream，同時會提供一個消費函數（Consumer實例），新Stream每個元素被消費的時候都會執行給定的消費函數；
peek方法示意圖：
6. limit: 對一個Stream進行截斷操作，獲取其前N個元素，如果原Stream中包含的元素個數小於N，那就獲取其所有的元素；
limit方法示意圖：
7. skip: 返回一個丟棄原Stream的前N個元素後剩下元素組成的新Stream，如果原Stream中包含的元素個數小於N，那麼返回空Stream；
skip方法示意圖：
8. 在一起,在一起！
1List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
2System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -> num != null).
3 distinct().mapToInt(num -> num * 2).
4 peek(System.out::println).skip(2).limit(4).sum());
這段代碼演示了上面介紹的所有轉換方法（除了flatMap），簡單解釋一下這段代碼的含義：給定一個Integer類型的List，獲取其對應的Stream對象，然後進行過濾掉null，再去重，再每個元素乘以2，再每個元素被消費的時候打印自身，在跳過前兩個元素，最後去前四個元素進行加和運算(解釋一大堆，很像廢話，因爲基本看了方法名就知道要做什麼了。這個就是聲明式編程的一大好處！)。大家可以參考上面對於每個方法的解釋，看看最終的輸出是什麼。
9. 性能問題
有些細心的同學可能會有這樣的疑問：在對於一個Stream進行多次轉換操作，每次都對Stream的每個元素進行轉換，而且是執行多次，這樣時間複雜度就是一個for循環裏把所有操作都做掉的N（轉換的次數）倍啊。其實不是這樣的，轉換操作都是lazy的，多個轉換操作只會在匯聚操作（見下節）的時候融合起來，一次循環完成。我們可以這樣簡單的理解，Stream裏有個操作函數的集合，每次轉換操作就是把轉換函數放入這個集合中，在匯聚操作的時候循環Stream對應的集合，然後對每個元素執行所有的函數。
4. 匯聚（Reduce）Stream
匯聚這個詞，是我自己翻譯的，如果大家有更好的翻譯，可以在下面留言。在官方文檔中是reduce，也叫fold。
在介紹匯聚操作之前，我們先看一下Java doc中對於其定義：
A reduction operation (also called a fold) takes a sequence of input elements and combines them into a single summary result by repeated application of a combining operation, such as finding the sum or maximum of a set of numbers, or accumulating elements into a list. The streams classes have multiple forms of general reduction operations, called reduce() and collect(), as well as multiple specialized reduction forms such as sum(), max(), or count().
簡單翻譯一下：匯聚操作（也稱爲摺疊）接受一個元素序列爲輸入，反覆使用某個合併操作，把序列中的元素合併成一個彙總的結果。比如查找一個數字列表的總和或者最大值，或者把這些數字累積成一個List對象。Stream接口有一些通用的匯聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的匯聚操作，比如sum(),max()和count()。注意：sum方法不是所有的Stream對象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是實例纔有。
下面會分兩部分來介紹匯聚操作：
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可變匯聚：把輸入的元素們累積到一個可變的容器中，比如Collection或者StringBuilder；
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其他匯聚：除去可變匯聚剩下的，一般都不是通過反覆修改某個可變對象，而是通過把前一次的匯聚結果當成下一次的入參，反覆如此。比如reduce，count，allMatch；
4.1 可變匯聚
可變匯聚對應的只有一個方法：collect，正如其名字顯示的，它可以把Stream中的要有元素收集到一個結果容器中（比如Collection）。先看一下最通用的collect方法的定義（還有其他override方法）：
1<R> R collect(Supplier<R> supplier,
2 BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
3 BiConsumer<R, R> combiner);
先來看看這三個參數的含義：Supplier supplier是一個工廠函數，用來生成一個新的容器；BiConsumer accumulator也是一個函數，用來把Stream中的元素添加到結果容器中；BiConsumer combiner還是一個函數，用來把中間狀態的多個結果容器合併成爲一個（併發的時候會用到）。看暈了？來段代碼！
1List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
2 List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).
3 collect(() -> new ArrayList<Integer>(),
4 (list, item) -> list.add(item),
5 (list1, list2) -> list1.addAll(list2));
上面這段代碼就是對一個元素是Integer類型的List，先過濾掉全部的null，然後把剩下的元素收集到一個新的List中。進一步看一下collect方法的三個參數，都是lambda形式的函數（*上面的代碼可以使用方法引用來簡化，留給讀者自己去思考*）。
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第一個函數生成一個新的ArrayList實例；
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第二個函數接受兩個參數，第一個是前面生成的ArrayList對象，二個是stream中包含的元素，函數體就是把stream中的元素加入ArrayList對象中。第二個函數被反覆調用直到原stream的元素被消費完畢；
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第三個函數也是接受兩個參數，這兩個都是ArrayList類型的，函數體就是把第二個ArrayList全部加入到第一個中；
但是上面的collect方法調用也有點太複雜了，沒關係！我們來看一下collect方法另外一個override的版本，其依賴[Collector](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collector.html)。
1<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
這樣清爽多了！少年，還有好消息，Java8還給我們提供了Collector的工具類–[Collectors](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collectors.html)，其中已經定義了一些靜態工廠方法，比如：Collectors.toCollection()收集到Collection中, Collectors.toList()收集到List中和Collectors.toSet()收集到Set中。這樣的靜態方法還有很多，這裏就不一一介紹了，大家可以直接去看JavaDoc。下面看看使用Collectors對於代碼的簡化：
1List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).
2 collect(Collectors.toList());
4.2 其他匯聚
– reduce方法：reduce方法非常的通用，後面介紹的count，sum等都可以使用其實現。reduce方法有三個override的方法，本文介紹兩個最常用的，最後一個留給讀者自己學習。先來看reduce方法的第一種形式，其方法定義如下：
1Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
接受一個BinaryOperator類型的參數，在使用的時候我們可以用lambda表達式來。
1List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
2System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce((sum, item) -> sum + item).get());
可以看到reduce方法接受一個函數，這個函數有兩個參數，第一個參數是上次函數執行的返回值（也稱爲中間結果），第二個參數是stream中的元素，這個函數把這兩個值相加，得到的和會被賦值給下次執行這個函數的第一個參數。要注意的是：**第一次執行的時候第一個參數的值是Stream的第一個元素，第二個參數是Stream的第二個元素**。這個方法返回值類型是Optional，這是Java8防止出現NPE的一種可行方法，後面的文章會詳細介紹，這裏就簡單的認爲是一個容器，其中可能會包含0個或者1個對象。
這個過程可視化的結果如圖：
reduce方法還有一個很常用的變種：
1T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
這個定義上上面已經介紹過的基本一致，不同的是：它允許用戶提供一個循環計算的初始值，如果Stream爲空，就直接返回該值。而且這個方法不會返回Optional，因爲其不會出現null值。下面直接給出例子，就不再做說明了。
1List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
2System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce(0, (sum, item) -> sum + item));
– count方法：獲取Stream中元素的個數。比較簡單，這裏就直接給出例子，不做解釋了。
1List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
2System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().count());
– 搜索相關
– allMatch：是不是Stream中的所有元素都滿足給定的匹配條件
– anyMatch：Stream中是否存在任何一個元素滿足匹配條件
– findFirst: 返回Stream中的第一個元素，如果Stream爲空，返回空Optional
– noneMatch：是不是Stream中的所有元素都不滿足給定的匹配條件
– max和min：使用給定的比較器（Operator），返回Stream中的最大|最小值
下面給出allMatch和max的例子，剩下的方法讀者當成練習。
1List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
2System.out.println(ints.stream().allMatch(item -> item < 100));
3ints.stream().max((o1, o2) -> o1.compareTo(o2)).ifPresent(System.out::println);