1. Stream 操作分类
Stream 操作分为两类：
中间操作（Intermediate Operations）
返回新的
Stream，可以链式调用（如filter,map,sorted,distinct）。惰性求值：只有遇到终止操作时才会执行。
终止操作（Terminal Operations）
返回非
Stream结果（如collect,count,sum,forEach）。触发计算，执行所有中间操作。
2. 常用 Stream 操作
(1) 过滤：filter(Predicate<T>)
作用：筛选符合条件的元素。
示例：筛选以 "a" 开头的字符串。
java
List<String> list = List.of("apple", "banana", "avocado", "orange");
List<String> filtered = list.stream().filter(s -> s.startsWith("a")).collect(Collectors.toList());
// 结果：["apple", "avocado"](2) 映射：map(Function<T, R>)
作用：将元素转换为另一种形式（如大小写转换、提取字段）。
示例：所有字符串转为大写。
java
List<String> upper = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList()); // 结果：["APPLE", "BANANA", "AVOCADO", "ORANGE"]
提取对象属性：
java
List<Person> people = ...; List<String> names = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
(3) 排序：sorted() / sorted(Comparator<T>)
作用：按自然顺序或自定义比较器排序。
示例：按字母顺序排序。
java
List<String> sorted = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList()); // 结果：["apple", "avocado", "banana", "orange"]
自定义排序（按字符串长度）：
java
List<String> sortedByLength = list.stream().sorted(Comparator.comparing(String::length)).collect(Collectors.toList()); // 结果：["apple", "banana", "orange", "avocado"]
(4) 去重：distinct()
作用：去除重复元素（依赖 equals() 和 hashCode()）。
示例：
java
List<String> withDuplicates = List.of("a", "b", "a", "c");
List<String> distinct = withDuplicates.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
// 结果：["a", "b", "c"](5) 聚合操作
计数：count()
java
long count = list.stream().count(); // 4
求和：mapToInt() + sum()
java
List<String> numbers = List.of("1", "2", "3");
int sum = numbers.stream().mapToInt(Integer::parseInt).sum(); // 6求最大值/最小值
java
Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.naturalOrder()); Optional<String> min = list.stream().min(Comparator.comparing(String::length));
匹配检查
anyMatch(Predicate<T>)（任一元素匹配）allMatch(Predicate<T>)（所有元素匹配）noneMatch(Predicate<T>)（无元素匹配）
java
boolean hasA = list.stream().anyMatch(s -> s.contains("a")); // true3. 终止操作：collect(Collectors.toList())
collect() 是常用的终止操作，用于将流转换为集合或其他数据结构。
常见 Collectors 方法：
| 方法 | 作用 |
|---|---|
Collectors.toList() | 转为 List |
Collectors.toSet() | 转为 Set（自动去重） |
Collectors.joining(delimiter) | 拼接字符串 |
Collectors.groupingBy(Function) | 按条件分组 |
Collectors.partitioningBy(Predicate) | 按条件分区（true/false） |
示例：
java
// 拼接字符串
String joined = list.stream().collect(Collectors.joining(", "));
// 结果："apple, banana, avocado, orange"// 分组（按首字母）
Map<Character, List<String>> grouped = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0)));
// 结果：{'a': ["apple", "avocado"], 'b': ["banana"], 'o': ["orange"]}4. 并行流（Parallel Stream）
通过 parallelStream() 利用多核 CPU 加速计算（适合大数据量）。
示例：
java
List<String> parallelProcessed = list.parallelStream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
注意：
并行流不保证顺序。
小数据量可能更慢（线程开销）。
5. 完整示例
java
List<String> fruits = List.of("apple", "banana", "avocado", "orange", "apple");// 过滤 + 映射 + 去重 + 排序
List<String> result = fruits.stream().filter(s -> s.length() > 5) // 筛选长度 >5.map(String::toUpperCase) // 转大写.distinct() // 去重.sorted() // 排序.collect(Collectors.toList()); // 转为 List// 结果：["AVOCADO", "BANANA", "ORANGE"]6. 总结
| 操作 | 方法 | 示例 |
|---|---|---|
| 过滤 | filter(Predicate) | .filter(s -> s.startsWith("a")) |
| 映射 | map(Function) | .map(String::toUpperCase) |
| 排序 | sorted() | .sorted(Comparator.reverseOrder()) |
| 去重 | distinct() | .distinct() |
| 聚合 | count(), sum() | .mapToInt(Integer::parseInt).sum() |
| 收集 | collect(Collectors.toList()) | .collect(Collectors.joining(", ")) |
适用场景：
需要对集合进行复杂处理（如过滤、转换、分组）。
代码可读性比性能更重要（小数据量）。
并行流适合大数据计算（如日志分析、批量处理）。
传统循环 vs Stream：
java
// 传统方式（繁琐）
List<String> filtered = new ArrayList<>();
for (String s : list) {if (s.startsWith("a")) {filtered.add(s.toUpperCase());}
}// Stream 方式（简洁）
List<String> filtered = list.stream().filter(s -> s.startsWith("a")).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());Stream API 让代码更符合 “做什么” 而非 “怎么做” 的编程风格，推荐在 Java 8+ 项目中广泛使用！
