《数据篇》stream，流（区别于数据流）
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1、什么是流
流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它的主要目的在于计算。
2、如何生成流
生成流的方式主要有五种
1、通过集合生成，应用中最常用的一种
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream<Integer> stream = integerList.stream();
2、通过数组生成
int[] intArr = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
IntStream stream = Arrays.stream(intArr);
通过Arrays.stream方法生成流，并且该方法生成的流是数值流【即IntStream】而不是 Stream。补充一点使用数值流可以避免计算过程中拆箱装箱，提高性能。
Stream API提供了mapToInt、mapToDouble、mapToLong三种方式将对象流【即Stream 】转换成对应的数值流，同时提供了boxed方法将数值流转换为对象流.
3、通过值生成
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
通过Stream的of方法生成流，通过Stream的empty方法可以生成一个空流.
4、通过文件生成
Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset());
通过Files.line方法得到一个流，并且得到的每个流是给定文件中的一行.
5、通过函数生成
iterator
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);
iterate方法接受两个参数，第一个为初始化值，第二个为进行的函数操作，因为iterator生成的流为无限流，通过limit方法对流进行了截断，只生成5个偶数。
generator
Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(5);
generate方法接受一个参数，方法参数类型为Supplier ，由它为流提供值。generate生成的流也是无限流，因此通过limit对流进行了截断。
3、流的操作类型
流的操作类型主要分为两种
3.1、中间操作
一个流可以后面跟随零个或多个中间操作。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，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历，真正的遍历需等到终端操作时，常见的中间操作有下面即将介绍的 filter、map 等。
3.2、终端操作
一个流有且只能有一个终端操作，当这个操作执行后，流就被关闭了，无法再被操作，因此一个流只能被遍历一次，若想在遍历需要通过源数据在生成流。终端操作的执行，才会真正开始流的遍历。如下面即将介绍的 count、collect 等。
4、流的使用
4.1 中间操作
filter 筛选
通过使用filter方法进行条件筛选，filter的方法参数为一个条件（过滤保留函数返回值为 true 的元素）。
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);
结果为：4,5,6
distinct 去重
通过distinct方法快速去除重复的元素。
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().distinct();
limit 返回指定流个数
通过limit方法指定返回流的个数，limit的参数值必须 >=0，否则将会抛出异常。
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().limit(3);
skip 跳过流中的元素
通过skip方法跳过流中的元素。
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().skip(2);
结果为： 2,3,4,5
skip的参数值必须>=0，否则将会抛出异常。
map 流映射
所谓流映射就是将接受的元素映射成另外一个元素。
List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
List<Integer> collect = stringList.stream()
.map(String::length)
.collect(Collectors.toList());
结果为：[6, 7, 2, 6]
通过map方法可以完成映射，该例子完成中 String -> Integer 的映射。
flatMap 流转换
将一个流中的每个值都转换为另一个流.
List<String> wordList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
List<String> strList = wordList.stream()
.map(w -> w.split(" "))
.flatMap(Arrays::stream)
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
结果为：[Java, 8, Lambdas, In, Action]
map(w -> w.split(" ")) 的返回值为 Stream<String[]>，想获取 Stream，可以通过flatMap方法完成 Stream ->Stream 的转换。
allMatch 匹配所有元素
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().allMatch(i -> i > 3)) {
System.out.println("所有元素值都大于3");
} else {
System.out.println("并非所有元素值都大于3");
}
anyMatch匹配其中一个
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().anyMatch(i -> i > 3)) {
System.out.println("存在值大于3的元素");
} else {
System.out.println("不存在值大于3的元素");
}
等同于
for (Integer i : integerList) {
if (i > 3) {
System.out.println("存在大于3的值");
break;
}
}
noneMatch全部不匹配
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().noneMatch(i -> i > 3)) {
System.out.println("值都小于3的元素");
} else {
System.out.println("值不都小于3的元素");
}
4.2 终端操作
count 统计流中元素个数
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().count();
结果为：5
findFirst 查找第一个
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findFirst();
System.out.println(result.orElse(-1));
结果为：4
findAny 随机查找一个
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findAny();
System.out.println(result.orElse(-1));
结果为：4
通过findAny方法查找到其中一个大于三的元素并打印，因为内部进行优化的原因，当找到第一个满足大于三的元素时就结束，该方法结果和findFirst方法结果一样。提供findAny方法是为了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】。
reduce 将流中的元素组合
用于求和：
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = integerList.stream()
.reduce(0, Integer::sum);
结果为：15
等同于
int sum = 0;
for (int i : integerList) {
sum += i;
}
reduce接受两个参数，一个初始值这里是0，一个 BinaryOperatoraccumulator
来将两个元素结合起来产生一个新值，另外reduce方法还有一个没有初始化值的重载方法。
用于获取最大最小值
List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
Optional<Integer> min = stringList.stream()
.map(String::length)
.reduce(Integer::min);
Optional<Integer> max = stringList.stream()
.map(String::length)
.reduce(Integer::max);
结果为：
Optional[2] 和 Optional[7]
min/max 获取最小最大值
方法参数为 Comparator<?superT>comparator
写法1：
List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
Optional<Integer> min = stringList.stream()
.map(String::length)
.min(Integer::compareTo);
Optional<Integer> max = stringList.stream()
.map(String::length)
.max(Integer::compareTo);
结果为：
Optional[2] 和 Optional[7]
写法2：
List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
OptionalInt
min = stringList.stream()
.mapToInt(String::length)
.min();
OptionalInt
max = stringList.stream()
.mapToInt(String::length)
.max();
方法3：使用reduce获取最大最小值
List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
Optional<Integer> min = stringList.stream()
.map(String::length)
.reduce(Integer::min);
Optional<Integer> max = stringList.stream()
.map(String::length)
.reduce(Integer::max);
sum / summingxxx / reduce 求和
详见链接：https://blog.csdn.net/QiuHaoqian/article/details/120942134
