Lambda表达式是Python中的一种匿名函数，其结构简单，使用方便，可用于函数式编程，常见于函数式编程库或其他函数式编程语言中。
Lambda表达式的语法形式为：lambda arguments: expression
其中，arguments表示该函数接受的参数，可以是一个或多个。多个参数使用逗号分隔。expression表示该函数的返回值。
Lambda表达式的特点：
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简洁：Lambda表达式可以用很少的代码来实现简单的函数功能。
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速度快：Lambda表达式通常比普通函数执行更快。
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可以作为参数传递：Lambda表达式可以作为参数传递给其他函数。
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内置函数：Python中许多内置函数都支持Lambda表达式作为参数。
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匿名函数：Lambda表达式是一种匿名函数，不需要定义函数名。
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函数式编程：Lambda表达式适用于函数式编程的场景。
Lambda表达式使用示例：
- 使用Lambda表达式计算两个数的和：
sum = lambda x, y: x + y
print(sum(2, 3)) # 5
- 使用Lambda表达式将列表中的元素进行平方：
lst = 1, 2, 3, 4, 5
result = list(map(lambda x: x**2, lst))
print(result) # 1, 4, 9, 16, 25
- 使用Lambda表达式过滤出列表中的偶数元素：
lst = 1, 2, 3, 4, 5
result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst))
print(result) # 2, 4
Stream流是Java 8中新引入的一个API，用来对集合进行函数式操作和流水线操作，其本质是一组函数式接口的集合。
Stream流的特点：
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不存储数据：Stream流不是数据结构，而是一种计算过程，不会改变原集合中的元素。
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惰性求值：Stream流的操作不会立即执行，只有当遇到终止操作时才会执行。
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支持并行处理：Stream流可以分成多个部分进行并行操作，提高了处理效率。
Stream的操作分为两类：中间操作和终止操作。
中间操作：
中间操作是对源数据集合的数据进行处理，并返回一个新的Stream流，其中包括过滤数据、映射数据、去重、排序等操作。
常见的中间操作：
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filter：过滤符合条件的元素。
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map：将一个元素映射为另一个元素。
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flatMap：将一个元素映射为多个元素。
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distinct：去重。
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sorted：排序。
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limit：截取前n个元素。
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skip：跳过前n个元素。
终止操作：
终止操作是对Stream流中的数据进行处理，返回一个结果或一个副作用，其中包括计数、最大值、最小值、求和、平均值、分组、汇聚等操作。
常见的终止操作：
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forEach：对每个元素进行操作。
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count：统计元素个数。
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max/min：求最大值/最小值。
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reduce：对元素进行汇聚。
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collect：将Stream流转化为其他数据结构。
Stream流使用示例：
- 对一个集合进行筛选：
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = list.stream(); // 将集合转化成Stream流
stream.filter(n -> n % 2 == 0) // 过滤偶数
.forEach(System.out::println); // 输出2, 4
- 统计一个集合中的元素个数：
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = list.stream(); // 将集合转化成Stream流
long count = stream.count(); // 统计元素个数
System.out.println(count); // 输出5
- 求一个集合的平均值：
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = list.stream(); // 将集合转化成Stream流
OptionalDouble average = stream.mapToInt(Integer::intValue) // 转化成IntStream
.average(); // 求平均值
System.out.println(average.getAsDouble()); // 输出3.0