抛弃for循环遍历list

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。

filter

filter：过滤，就是过滤器，符合条件的通过，不符合条件的过滤掉

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// 筛选出成绩不为空的学生人数
count = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).count();

map

map：映射，他将原集合映射成为新的集合，在VO、PO处理的过程中较常见。在本例子中，原集合就是PO集合，新集合可以自定义映射为成绩集合，同时也可以对新集合进行相关操作。

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// 取出所有学生的成绩
List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());

// 将学生姓名集合串成字符串，用逗号分隔
String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));

sorted

sorted：排序，可以根据指定的字段进行排序

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// 按学生成绩逆序排序 正序则不需要加.reversed()
filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).sorted(Comparator.comparing(UserPo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());

forEach

forEach：这个应该是最常用的，也就是为每一个元素进行自定义操作

除了forEach操作会改变原集合的数据，其他的操作均不会改变原集合，这点务必引起注意

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// 学生成绩太差了，及格率太低，给每个学生加10分，放个水
// forEach
filterList.stream().forEach(p -> p.setScore(p.getScore() + 10));

collect

collect：聚合，可以用于GroudBy按指定字段分类，也可以用于返回列表或者拼凑字符串

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// 按成绩进行归集
Map<Double, List<UserPo>> groupByScoreMap = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).collect(Collectors.groupingBy(UserPo::getScore));
for (Map.Entry<Double, List<UserPo>> entry : groupByScoreMap.entrySet()) {
    System.out.println("成绩：" + entry.getKey() + " 人数：" + entry.getValue().size());
}

// 返回list
List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());
// 返回string用逗号分隔
String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));

statistics

statistics：统计，可以统计中位数，平均值，最大最小值

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DoubleSummaryStatistics statistics = filterList.stream().mapToDouble(p -> p.getScore()).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : " + statistics.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + statistics.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + statistics.getSum());
System.out.println("平均数 : " + statistics.getAverage());

parallelStream

parallelStream：并行流，可以利用多线程进行流的操作，提升效率。但是其不具备线程传播性，因此使用时需要充分评估是否需要用并行流操作

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// 并行流
count = list.parallelStream().filter(p -> null != p.getScore()).count();