1. Stream API说明

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API。
Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。
使用 Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。
简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

2. 为什么要使用Stream API？

实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要 Java层面去处理。
Stream 和 Collection 集合的区别：
- Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。
- 前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。

3. 什么是 Stream？

Stream到底是什么呢？
- 是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
- “集合讲的是数据，Stream讲的是计算！”
注意：
- ①Stream 自己不会存储元素。
- ②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
- ③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

4. 操作Stream 的三个步骤

5. 创建Stream的几种方式

5.1 EmployeeData&Employee

public class EmployeeData {
    public static List<Employee> getEmployees(){
        List<Employee> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));
        list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
        list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));
        list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));
        list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));
        list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));
        list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.32));
        list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
        return list;
    }
}

class Employee {
    private int id;
    private String name;
    private int age;
    private double salary;
}

5.2 创建 Stream方式一：通过集合

在 Java 8 中,Collection 集合接口提供了两个方法来生成stream流：

default Stream stream() : 返回一个顺序流

default Stream parallelStream() : 返回一个并行流

 //创建 Stream方式一：通过集合
 @Test
 public void test1(){
     List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//        default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
     Stream<Employee> stream = employees.stream();
//        default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流
     Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
 }

5.3 创建 Stream方式二：通过数组

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：

static Stream stream(T[] array): 返回一个流重载形式，能够处理对应基本类型的数组：
public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)

//创建 Stream方式二：通过数组
@Test
public void test2(){
    int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};
    //调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
    IntStream stream = Arrays.stream(arr);
    Employee e1 = new Employee(1001,"Tom");
    Employee e2 = new Employee(1002,"Jerry");
    Employee[] arr1 = new Employee[]{e1,e2};
    Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(arr1);
}

5.4 创建 Stream方式三：通过Stream的of()

可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

public static Stream of(T… values) : 返回一个流
```
//创建 Stream方式三：通过Stream的of()
@Test
public void test3(){
 Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
}
```
5.5 创建 Stream方式四：创建无限流
可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。
迭代 public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)

生成 public static Stream generate(Supplier s)

//创建 Stream方式四：创建无限流
@Test
public void test4(){
 //      迭代
 //      public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
 //遍历前10个偶数
 Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
 System.out.println("*****************");
 //      生成
 //      public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
 Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
}

6. Stream 的中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

6.1 筛选与切片

    //筛选与切片
    @Test
    public void test1(){
        List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
        Stream<Employee> stream = list.stream();
//        filter(Predicate p)——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
        //查询员工表中薪资大于7000的员工信息
        System.out.println("--------- 1 ----------");
        stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
//        limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。
        System.out.println("--------- 2 ----------");
        list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
//        skip(n) —— 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补
        System.out.println("--------- 3 ----------");
        list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
//        distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",41,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        System.out.println("--------- 4 ----------");
        list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
    }

6.2 映射

    //映射
    @Test
    public void test2(){
//        map(Function f)——接收一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
        List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
        System.out.println("--------- 1 ----------");
        list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
//        获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        //把每个员工的名字取出来
        Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
        System.out.println("--------- 2 ----------");
        namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
        /******************* 比较map和flatMap的区别 *******************/
        Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest1::fromStringToStream);
        //[Stream,Stream,Stream……]
        //[[a,a],[b,b],[c,c],[d,d]]
        System.out.println("--------- 3 ----------");
        streamStream.forEach(s ->{
            s.forEach(System.out::println);
        });
//        flatMap(Function f)——接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。
        Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);
        //[a,a,b,b,c,c,d,d]
        System.out.println("--------- 4 ----------");
        characterStream.forEach(System.out::println);
    }
    //将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
    public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){//aa/bb/cc/dd
        ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
        for(Character c : str.toCharArray()){
            list.add(c);
        }
       return list.stream();
    }
    @Test
    public void test3(){
        ArrayList list1 = new ArrayList();
        list1.add(1);
        list1.add(2);
        list1.add(3);
        ArrayList list2 = new ArrayList();
        list2.add(4);
        list2.add(5);
        list2.add(6);
//        list1.add(list2);
        list1.addAll(list2);// map: [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
        System.out.println(list1);// flatMap: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    }

6.3 排序

    @Test
    public void test4(){
//        sorted()——自然排序
        List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);
        list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
        //抛异常，原因:Employee没有实现Comparable接口
//        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//        employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//        sorted(Comparator com)---临时定制排序
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        employees.stream().sorted( (e1,e2) -> {
           int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());
           //年龄不同，则按年龄正序排列
           if(ageValue != 0){
               return ageValue;
           }else{
               //年龄相同，则按薪资倒序排列
               return -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());
           }
        }).forEach(System.out::println);
    }

7. Stream 的终止操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是 void 。
流进行了终止操作后，不能再次使用。

7.1 匹配与查找

    //1-匹配与查找
    @Test
    public void test1(){
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//        allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
//          练习：是否所有的员工的年龄都大于18
        boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
        System.out.println("---------- 1 -----------");
        System.out.println(allMatch);
//        anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
//         练习：是否存在员工的工资大于 10000
        boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
        System.out.println("---------- 2 -----------");
        System.out.println(anyMatch);
//        noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
//          练习：是否存在员工姓“雷”，存在就返回false，不存在就返回true
        boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));
        System.out.println("---------- 3 -----------");
        System.out.println(noneMatch);
//        findFirst——返回第一个元素
        Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
        System.out.println("---------- 4 -----------");
        System.out.println(employee);
//        findAny——返回当前流中的任意元素
        Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
        System.out.println("---------- 5 -----------");
        System.out.println(employee1);
    }
    @Test
    public void test2(){
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        // count——返回流中元素的总个数
        long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
        System.out.println("---------- 1 -----------");
        System.out.println(count);
//        max(Comparator c)——返回流中最大值
//        练习：返回最高的工资：
        Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
        Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
        System.out.println("---------- 2 -----------");
        System.out.println(maxSalary);
//        min(Comparator c)——返回流中最小值
//        练习：返回最低工资的员工
        Optional<Employee> employee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        System.out.println("---------- 3 -----------");
        System.out.println(employee);
//        forEach(Consumer c)——内部迭代
        System.out.println("---------- 4 -----------");
        employees.stream().forEach(System.out::println);
        //使用集合的遍历操作
        System.out.println("---------- 5 -----------");
        employees.forEach(System.out::println);
    }

7.2 归约

备注：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google用它来进行网络搜索而出名。

    //归约
    @Test
    public void test3(){
//        reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
//        练习1：计算1-10的自然数的和
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
        System.out.println(sum);
//        reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>
//        练习2：计算公司所有员工工资的总和
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
//        Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);
        Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);//(d1,d2) -> d1 + d2
        System.out.println(sumMoney.get());
    }

7.3 收集

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、Map)。
另外， Collectors 实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，
具体方法与实例如下表：

    //收集
    @Test
    public void test4(){
//        collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
//        练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或Set
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
        employeeList.forEach(System.out::println);
        System.out.println();
        Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
        employeeSet.forEach(System.out::println);
    }

Stream API