Java中stream的5個核心操作是過濾、映射、排序、規約、收集。1. 過濾（Filter）用于篩選符合條件的元素；2. 映射（map）將元素轉換為另一種形式；3. 排序（sorted）對元素進行自然或自定義排序；4. 規約（reduce）將元素聚合成一個結果；5. 收集（collect）將結果存儲到集合等數據結構中。
Java中的Stream，簡單來說，它不是一種數據結構，而是一種處理數據的方式。你可以把它想象成工廠里的流水線，數據（比如一個List）就像原材料，經過流水線上的一系列操作（過濾、轉換、收集等等），最終變成你想要的產品。流式編程的核心就是圍繞這條“流水線”展開，讓數據處理更加簡潔、高效。
流式編程Stream的5個核心操作
什么是Stream，它和集合有什么區別？
Stream和集合（Collection）經常被放在一起比較，但它們本質上是不同的。集合是用來存儲數據的，而Stream是用來處理數據的。集合關注的是數據的存儲和組織，而Stream關注的是對數據的計算和轉換。一個集合可以創建多個Stream，每個Stream都可以對集合中的數據進行不同的處理。
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舉個例子，你有一個List
Stream操作可以分為兩種：中間操作（Intermediate Operations）和終端操作（Terminal Operations）。中間操作返回一個新的Stream，可以鏈式調用，而終端操作返回一個結果或者產生副作用，標志著Stream操作的結束。
Stream的5個核心操作具體指的是哪些？
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過濾 (Filtering)：filter() 方法允許你根據指定的條件篩選出符合條件的元素。例如，你可以過濾掉集合中的空字符串或者負數。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, -1, -2); List<Integer> positiveNumbers = numbers.stream() .filter(n -> n > 0) .collect(Collectors.toList()); // positiveNumbers: [1, 2, 3, 4, 5]
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映射 (Mapping)：map() 方法可以將Stream中的每個元素轉換成另一種類型。例如，你可以將字符串列表轉換成對應的長度列表。
List<String> words = Arrays.asList("java", "stream", "api"); List<Integer> wordLengths = words.stream() .map(String::length) .collect(Collectors.toList()); // wordLengths: [4, 6, 3] -
排序 (Sorting)：sorted() 方法可以對Stream中的元素進行排序。你可以使用自然排序，也可以自定義排序規則。
List<String> names = Arrays.asList("Charlie", "Alice", "Bob"); List<String> sortedNames = names.stream() .sorted() // 自然排序 .collect(Collectors.toList()); // sortedNames: [Alice, Bob, Charlie] List<String> sortedNamesByLength = names.stream() .sorted(Comparator.comparingInt(String::length)) // 按長度排序 .collect(Collectors.toList()); // sortedNamesByLength: [Bob, Alice, Charlie] -
規約 (reduction)：reduce() 方法可以將Stream中的元素聚合成一個結果。例如，你可以計算列表中所有元素的總和。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); Optional<Integer> sum = numbers.stream() .reduce(Integer::sum); // 求和 // sum: Optional[15] int product = numbers.stream() .reduce(1, (a, b) -> a * b); // 求積，初始值為1 // product: 120
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收集 (Collecting)：collect() 方法可以將Stream中的元素收集到不同的數據結構中，比如List、Set、Map等。
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "Alice"); List<String> distinctNames = names.stream() .distinct() // 去重 .collect(Collectors.toList()); // distinctNames: [Alice, Bob, Charlie] Map<String, Integer> nameLengths = names.stream() .collect(Collectors.toMap(name -> name, String::length, (oldValue, newValue) -> oldValue)); // 轉換成Map // nameLengths: {Alice=5, Bob=3, Charlie=7}
如何避免Stream操作中的常見錯誤？
在使用Stream時，有一些常見的錯誤需要避免。
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多次使用同一個Stream：Stream只能被消費一次。一旦終端操作被調用，Stream就關閉了。如果需要再次使用相同的數據，需要重新創建一個Stream。
Stream<String> stream = Arrays.asList("a", "b", "c").stream(); stream.forEach(System.out::println); // OK // stream.forEach(System.out::println); // 拋出異常：java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed -
忘記終端操作：如果沒有終端操作，Stream操作鏈不會執行。
Arrays.asList("a", "b", "c").stream().filter(s -> s.startsWith("a")); // 什么都不會發生 -
使用并行Stream時的數據競爭：并行Stream可以提高處理速度，但也可能導致數據競爭問題。要確保傳遞給并行Stream的操作是線程安全的。
List<Integer> numbers = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5)); numbers.parallelStream().forEach(n -> { // 錯誤示例：修改共享狀態，可能導致數據競爭 // numbers.set(n - 1, n * 2); });
除了這5個核心操作，Stream還有哪些常用的操作？
除了上面提到的5個核心操作，Stream API還提供了很多其他有用的操作。
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peek()：peek() 方法允許你在Stream的每個元素被處理之前執行一些操作，比如打印日志或者修改元素的狀態。它主要用于調試和觀察Stream的處理過程。
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie"); List<String> modifiedNames = names.stream() .peek(name -> System.out.println("Processing: " + name)) .map(String::toUpperCase) .collect(Collectors.toList()); // 輸出： // Processing: Alice // Processing: Bob // Processing: Charlie // modifiedNames: [ALICE, BOB, CHARLIE] -
flatMap()：flatMap() 方法可以將Stream中的每個元素轉換成一個Stream，然后將所有的Stream合并成一個Stream。它常用于處理嵌套集合。
List<List<String>> nestedList = Arrays.asList( Arrays.asList("a", "b"), Arrays.asList("c", "d"), Arrays.asList("e", "f") ); List<String> flattenedList = nestedList.stream() .flatMap(Collection::stream) .collect(Collectors.toList()); // flattenedList: [a, b, c, d, e, f] -
findFirst() 和 findAny()：findFirst() 方法返回Stream中的第一個元素，而 findAny() 方法返回Stream中的任意一個元素。它們通常與 filter() 方法一起使用。
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie"); Optional<String> firstEvenLengthName = names.stream() .filter(name -> name.length() % 2 == 0) .findFirst(); // 找到第一個長度為偶數的字符串 // firstEvenLengthName: Optional[Alice] Optional<String> anyEvenLengthName = names.parallelStream() .filter(name -> name.length() % 2 == 0) .findAny(); // 找到任意一個長度為偶數的字符串 (并行流，結果不確定) // anyEvenLengthName: Optional[Alice] (也可能是 Bob 或 Charlie，取決于并行執行的順序)
Stream在實際項目中有哪些應用場景？
Stream API在實際項目中有廣泛的應用場景。
- 數據清洗和轉換：從數據庫或者文件中讀取數據后，可以使用Stream API對數據進行清洗和轉換，比如去除空格、轉換數據類型、過濾無效數據等。
- 報表生成：可以利用Stream API對數據進行分組、聚合、排序，然后生成各種報表。
- 數據分析：Stream API可以用于實現各種數據分析算法，比如計算平均值、最大值、最小值、標準差等。
- 并行計算：可以使用并行Stream來加速數據處理過程，特別是在處理大數據量時。
總之，Stream API提供了一種簡潔、高效的方式來處理數據，可以大大提高開發效率和代碼質量。理解和掌握Stream API是Java開發者的必備技能。
