java8 streams 学习笔记
什么是流
Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。
Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。
而和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理过程。
生成流
常见方式（从Collection）
- Collection.stream()
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();
- Collection.parallelStream()（多线程）
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.parallelStream();
从 BufferedReader
java.io.BufferedReader.lines()
Arrays.stream(T array) or Stream.of()
String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
静态工厂
java.util.stream.IntStream.range()
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
java.nio.file.Files.walk()
自己构建
java.util.Spliterator
其它
Random.ints()
BitSet.stream()
Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)
JarFile.stream()
流的操作类型
Intermediate
一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。
方法
map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered
Terminal
一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。
方法
forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator
short-circuiting
- 对于一个 intermediate 操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。
- 对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。
当操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。
方法
anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit
常用的流
map
List<Integer> list1 = list.stream().map(t->t.getAge()).collect(Collectors.toList());
filter
List<Integer> list1 = list.stream().filter(t->t.id>2).collect(Collectors.toList());
list转map
shopIds.stream().collect(Collectors.toMap(t->t,t->false))
forEach
roster.stream().forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
reduce
这个方法的主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值（种子），然后依照运算规则（BinaryOperator），和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说，字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如 Stream 的 sum 就相当于
Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b);
或
Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);
也有没有起始值的情况，这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来，返回的是 Optional。
reduce 的用例
// 字符串连接，concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat);
// 求最小值，minValue = -3.0
double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min);
// 求和，sumValue = 10, 有起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
// 求和，sumValue = 10, 无起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 过滤，字符串连接，concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).reduce("", String::concat);
用 Collectors 来进行 reduction 操作
这个比较重要，每个操作流一般都要使用Collectors进行归组
比较常用的有：
- toList()
- toSet()
- groupingBy／partitioningBy
- toMap
- joining
自己生成流
Stream.generate
通过实现 Supplier 接口，你可以自己来控制流的生成。这种情形通常用于随机数、常量的 Stream，或者需要前后元素间维持着某种状态信息的 Stream。把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream，默认是串行（相对 parallel 而言）但无序的（相对 ordered 而言）。由于它是无限的，在管道中，必须利用 limit 之类的操作限制 Stream 大小。
Stream.iterate
iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个 UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。
参考资料
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/