【从零开始学习JAVA | 第二十九篇】Stream流

前言：

    本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。

Stram流：

   ** Stream流**的核心思想是**函数式编程**，**它倡导将数据处理过程看作是一系列的转换操作。这种思想与传统的命令式编程方式不同，传统的命令式编程方式强调对数据的直接操作，而函数式编程则更加注重对数据的转换和操作过程。**

在使用Stream流时，我们可以将数据源（如集合或数组）看作是一组元素的流，通过一系列的中间操作（如过滤、映射、排序等），最终到达终止操作（如匹配、归约、收集等）来处理数据。

设计目标：

    Stream流的设计目标是提供一种简洁、高效的数据处理方式，使得代码更加可读、易于理解和维护。**它的思想是将数据处理过程分解为多个步骤，每个步骤都是一种转换操作，可以对数据进行过滤、映射、排序等操作，最终得到所需要的结果。**

** 通过使用Stream流，我们可以避免传统的循环和条件判断，将复杂的数据处理逻辑转化为简洁、清晰的方法链式调用，使得代码更加简洁和可读。**

    另外，Stream流还支持并行处理，可以将大数据集划分为多个子集并行执行操作，提高处理效率。这种并行处理的方式可以很好地利用多核处理器的优势，使得数据处理更加高效。

    总而言之，Stream流的思想是通过函数式编程的方式，将数据处理过程看作是一系列的转换操作，实现简洁、高效和易于理解的数据处理。它的设计目标是提供一种优雅和强大的数据处理方式，使得开发人员能够更加专注于数据转换的逻辑，而无需关心底层的迭代和条件判断。一般情况下，**Stream流会搭配Lambda表达式一起运用，以此来简化集合和数组的操作**。

使用步骤：

举例：

例如我们想在一堆存储在list中的数据中找到首字为“张”的数据，按照传统的写法来讲，我们需要手动遍历每一个数据，再利用list中的API进行判断首字母，但是Stream流的出现，大大便捷了我们的操作

import java.util.ArrayList;

public class test01 {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>();
        list1.add("张无忌");
        list1.add("赵敏");
        list1.add("张强");
        list1.add("刘三丰");

        //传统方法
        for (String s : list1) {
            if(s.startsWith("张"))
            {
                System.out.println(s);
            }
        }
        //直接调用stream流
        list1.stream().filter(name->name.startsWith("张")).forEach(name->System.out.println(name));

    }
}

从这个例子中我们可以总结出调用stream流的两步骤：

1.先得到一条Stream流，并把数据放上去。

2.利用Stream流中的各种API进行操作。

1. filter(Predicate<T> predicate)：根据指定的条件过滤流中的元素，返回一个新的流。

2. map(Function<T, R> mapper)：对流中的每个元素进行映射操作，返回一个新的流，新流中的元素为映射后的结果。

3. sorted()：对流中的元素进行默认排序。

4.** sorted(Comparator<T> comparator)：**对流中的元素按照指定的规则进行排序。

5.** distinct()：**去除流中的重复元素，返回一个新的流。

1. limit(long maxSize)：截断流，获取前几个元素。

7.** skip(long n)：**跳过指定数量的元素，返回一个新的流。

1. forEach(Consumer<T> action)：对流中的每个元素执行指定的操作。

2. collect(Collector<T, A, R> collector)：将流中的元素收集到一个结果集合中。

3. anyMatch(Predicate<T> predicate)：判断流中是否有满足指定条件的元素。

4. allMatch(Predicate<T> predicate)：判断流中的所有元素是否都满足指定条件。

5. noneMatch(Predicate<T> predicate)：判断流中是否没有满足指定条件的元素。

13.** findFirst()：**返回流中的第一个元素。

14.** findAny()：**返回流中的任意一个元素。

15.** reduce(BinaryOperator<T> accumulator)：**将流中的元素按照指定的规约操作进行归约。

1. parallelStream()：返回一个并行流，可以并行地处理流中的元素。

使用Stream流的注意事项：

1. Stream流是一次性使用的：一旦对Stream流进行终止操作（如forEach、collect等），就不能再对同一个Stream流进行其他操作。如果需要对同一组数据进行多个处理步骤，需要创建新的Stream流。

2. 注意流的顺序：Stream流的中间操作顺序是很重要的，它们会按照顺序被应用到数据上。因此，在对流进行操作时，请确保中间操作的顺序是正确的，以避免出现错误的结果。

3. 及早终止流：Stream流提供了许多终止操作，如forEach、collect、reduce等。在使用这些终止操作时，应尽量避免无限循环或大量计算，及早终止流以避免性能问题。

4. 注意流的惰性求值：Stream流采用惰性求值的方式，即在终止操作之前，中间操作不会立即执行。这种机制可以提高性能，但也需要注意在需要及时执行的情况下使用及时触发的操作如count、findFirst等。

5. 避免空指针异常：在对流进行操作时，需要注意空值（null）的情况，使用过滤操作时，需要考虑到空元素的处理，避免出现空指针异常。

6. 并行流需谨慎使用：Stream流支持并行处理，可以通过parallelStream方法来获得并行流。但在使用并行流时，需要注意线程安全和性能问题，确保代码在并行执行时不会出现竞态条件或导致性能下降。

7. 适度使用流操作：Stream流提供了丰富的操作方法，但并不意味着所有情况下都应该使用流操作。在简单的数据处理场景中，使用传统的循环方式可能更加直观和高效。

总结:

    Stream流常常与lambda表达式以及链式编程的思想结合起来，大大降低了代码的繁杂程度，是一个很好的选择，但是他的缺点就是降低了代码的可读性，因此我们要合理的使用Stream流，在效率与可读性之间做好一个把握。

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