Stream流式使用

一、Stream是什么

Stream是支持顺序和并行聚合操作的元素序列。简单来说Stream 就像一条"流水线"------你把数据放上去，经过一道道工序（筛选、加工、转换），最后出来你想要的结果。

二、核心结构：

数据源 → 中间操作（懒执行）→ 终端操作（触发执行）。中间操作只是"记下工序"，不会真的跑，直到你调用终端操作（如 collect、forEach）才一次性执行。

java 复制代码

结果 = 数据源.stream()          // 1. 拿到流
        .中间操作1()             // 2. 加工（可多个，懒执行）
        .中间操作2()
        .终端操作();             // 3. 触发执行，出结果

三、Strean的使用

1. 怎么拿到流（源头）

Stream 不能 new，只能从数据源获取：

java 复制代码

list.stream()                    // 集合 → Stream<T>
Arrays.stream(array)             // 数组 → Stream<T>
Stream.of("a", "b", "c")         // 直接创建
IntStream.range(1, 10)           // 生成 1~9 的 int 流
Files.lines(Paths.get("f.txt"))  // 文件每行 → Stream<String>

2. 中间操作（返回 Stream，可链式）

这些方法定义在 Stream / IntStream 等接口上，懒执行：

filter(Predicate) --- 筛选

map(Function) --- 转换

flatMap(Function) --- 转换并"摊平"（比如 List<List> → 一个流）

distinct() --- 去重

sorted() / sorted(Comparator) --- 排序

limit(n) / skip(n) --- 取前 n 个 / 跳过前 n 个

peek(Consumer) --- 偷看每个元素（调试用）

3. 终端操作（触发执行，返回结果）

collect(Collector) --- 收集成 List/Set/Map 等

forEach(Consumer) --- 遍历

count() --- 计数

reduce(...) --- 归约（求和、求积、拼字符串）

anyMatch / allMatch / noneMatch --- 条件判断

findFirst / findAny --- 找元素

min / max --- 最值

sum() / average() --- 只有 IntStream/LongStream/DoubleStream 才有

4.辅助工具

Collectors（java.util.stream.Collectors）配合 collect 用，是静态工具类，不是流：

java 复制代码

Collectors.toList()               // 收成 List
Collectors.toSet()                // 收成 Set
Collectors.toMap(k, v)            // 收成 Map
Collectors.groupingBy(...)        // 分组 → Map<K, List<T>>
Collectors.joining(",")           // 拼成字符串
Collectors.counting() / summingInt()  // 统计

三、最常见的使用场

筛选 + 收集（filter + collect）从用户列表里找出成年人：

java 复制代码

List<User> adults = users.stream()
    .filter(u -> u.getAge() >= 18)
    .collect(Collectors.toList());

转换（map）把用户列表转成名字列表：

java 复制代码

List<String> names = users.stream()
    .map(User::getName)
    .collect(Collectors.toList());
对象转另一个对象（如 User → UserDTO）：

java 复制代码

List<UserDTO> dtos = users.stream()
    .map(u -> new UserDTO(u.getId(), u.getName()))
    .collect(Collectors.toList());

筛选 + 转换 + 排序（链式）

java 复制代码

List<String> result = users.stream()
    .filter(u -> u.getAge() >= 18)
    .map(User::getName)
    .sorted()
    .collect(Collectors.toList());

去重、取前几个、跳过

java 复制代码

list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());   // 去重
list.stream().limit(10).collect(Collectors.toList());    // 前 10 个
list.stream().skip(5).collect(Collectors.toList());      // 跳过前 5 个

判断条件（anyMatch / allMatch / noneMatch）

java 复制代码

boolean hasAdult = users.stream().anyMatch(u -> u.getAge() >= 18);  // 有没有成年人
boolean allAdult = users.stream().allMatch(u -> u.getAge() >= 18);  // 是不是都成年
boolean noChild  = users.stream().noneMatch(u -> u.getAge() < 18);  // 有没有未成年

找元素（findFirst）

java 复制代码

Optional<User> first = users.stream()
    .filter(u -> u.getAge() > 30)
    .findFirst();

// Optional 要这样取值，避免空指针
String name = first.map(User::getName).orElse("无");

统计：计数、求和、最值

java 复制代码

long count = users.stream().filter(u -> u.getAge() >= 18).count();

// 求和/平均/最值，用 mapToInt 转成 IntStream 更方便
int totalAge = users.stream().mapToInt(User::getAge).sum();
double avgAge = users.stream().mapToInt(User::getAge).average().orElse(0);
Optional<User> oldest = users.stream().max(Comparator.comparing(User::getAge));

分组（groupingBy，业务里超常用）按城市给用户分组：

java 复制代码

Map<String, List<User>> byCity = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(User::getCity));

分组后统计每组人数：

java 复制代码

Map<String, Long> cityCount = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(User::getCity, Collectors.counting()));

收成 Map（toMap） id → User 的映射：

rust 复制代码

Map<Long, User> idMap = users.stream()
    .collect(Collectors.toMap(User::getId, u -> u));

// 如果 key 可能重复，要加合并函数，否则会抛异常
Map<String, User> nameMap = users.stream()
    .collect(Collectors.toMap(User::getName, u -> u, (a, b) -> a));

拼字符串（joining）

java 复制代码

String names = users.stream()
    .map(User::getName)
    .collect(Collectors.joining(", ", "[", "]"));  // 结果形如 [张三, 李四]

归约（reduce）求所有年龄之和（也可以用 mapToInt().sum()）：

java 复制代码

int sum = users.stream()
    .map(User::getAge)
    .reduce(0, Integer::sum);

flatMap 摊平嵌套集合比如每个用户有多个订单，想拿到所有订单：

java 复制代码

List<Order> allOrders = users.stream()
    .flatMap(u -> u.getOrders().stream())
    .collect(Collectors.toList());