流是Java8引入的全新概念，它用来处理集合中的数据，暂且可以把它理解为一种高级集合。

众所周知，集合操作非常麻烦，若要对集合进行筛选、投影，需要写大量的代码，而流是以声明的形式操作集合，它就像SQL语句，我们只需告诉流需要对集合进行什么操作，它就会自动进行操作，并将执行结果交给你，无需我们自己手写代码。

因此，流的集合操作对我们来说是透明的，我们只需向流下达命令，它就会自动把我们想要的结果给我们。由于操作过程完全由Java处理，因此它可以根据当前硬件环境选择最优的方法处理，我们也无需编写复杂又容易出错的多线程代码了。

1. 只能遍历一次

我们可以把流想象成一条流水线，流水线的源头是我们的数据源(一个集合)，数据源中的元素依次被输送到流水线上，我们可以在流水线上对元素进行各种操作。

一旦元素走到了流水线的另一头，那么这些元素就被“消费掉了”，我们无法再对这个流进行操作。当然，我们可以从数据源那里再获得一个新的流重新遍历一遍。

2. 采用内部迭代方式

若要对集合进行处理，则需我们手写处理代码，这就叫做外部迭代。

而要对流进行处理，我们只需告诉流我们需要什么结果，处理过程由流自行完成，这就称为内部迭代。

流的操作分为两种，分别为中间操作和终端操作。

1. 中间操作

当数据源中的数据上了流水线后，这个过程对数据进行的所有操作都称为“中间操作”。

中间操作仍然会返回一个流对象，因此多个中间操作可以串连起来形成一个流水线。

2. 终端操作

当所有的中间操作完成后，若要将数据从流水线上拿下来，则需要执行终端操作。

终端操作将返回一个执行结果，这就是你想要的数据。

使用流一共需要三步：

1. 准备一个数据源

2. 执行中间操作

中间操作可以有多个，它们可以串连起来形成流水线。

3. 执行终端操作

执行终端操作后本次流结束，你将获得一个执行结果。

在使用流之前，首先需要拥有一个数据源，并通过StreamAPI提供的一些方法获取该数据源的流对象。数据源可以有多种形式：

**1. 集合**

这种数据源较为常用，通过stream()方法即可获取流对象：

List<Person> list = new ArrayList<Person>();

Stream<Person> stream = list.stream();

**2. 数组**

通过Arrays类提供的静态函数stream()获取数组的流对象：

String[] names = {"chaimm","peter","john"};

Stream<String> stream = Arrays.stream(names);

**3. 值**

直接将几个值变成流对象：

Stream<String> stream = Stream.of("chaimm","peter","john");

**4. 文件**

try(Stream lines = Files.lines(Paths.get(“文件路径名”),Charset.defaultCharset())){

//可对lines做一些操作

}catch(IOException e){

}

**5. iterator**

**创建无限流**

Stream.iterate(0, n -> n + 2)

.limit(10)

.forEach(System.out::println);

filter 函数接收一个Lambda表达式作为参数，该表达式返回boolean，在执行过程中，流将元素逐一输送给filter，并筛选出执行结果为true的元素。

如，筛选出所有学生：

List<Person> result = list.stream()

.filter(Person::isStudent)

.collect(toList());

去掉重复的结果：

List<Person> result = list.stream()

.distinct()

.collect(toList());

截取流的前N个元素：

List<Person> result = list.stream()

.limit(3)

.collect(toList());

跳过流的前n个元素：

List<Person> result = list.stream()

.skip(3)

.collect(toList());

对流中的每个元素执行一个函数，使得元素转换成另一种类型输出。流会将每一个元素输送给map函数，并执行map中的Lambda表达式，最后将执行结果存入一个新的流中。

如，获取每个人的姓名(实则是将Perosn类型转换成String类型)：

List<Person> result = list.stream()

.map(Person::getName)

.collect(toList());

例：列出List中各不相同的单词，List集合如下：

List<String> list = new ArrayList<String>();

list.add("I am a boy");

list.add("I love the girl");

list.add("But the girl loves another girl");

思路如下：

首先将list变成流：

list.stream();

按空格分词：

list.stream()

.map(line->line.split(" "));

分完词之后，每个元素变成了一个String[]数组。

将每个 `String[]` 变成流：

list.stream()

.map(line->line.split(" "))

.map(Arrays::stream)

此时一个大流里面包含了一个个小流，我们需要将这些小流合并成一个流。

将小流合并成一个大流：用flagmap替换刚才的map

list.stream()

.map(line->line.split(" "))

.flagmap(Arrays::stream)

去重

list.stream()

.map(line->line.split(" "))

.flagmap(Arrays::stream)

.distinct()

.collect(toList());

anyMatch用于判断流中是否存在至少一个元素满足指定的条件，这个判断条件通过Lambda表达式传递给anyMatch，执行结果为boolean类型。

如，判断list中是否有学生：

boolean result = list.stream()

.anyMatch(Person::isStudent);

allMatch用于判断流中的所有元素是否都满足指定条件，这个判断条件通过Lambda表达式传递给anyMatch，执行结果为boolean类型。

如，判断是否所有人都是学生：

boolean result = list.stream()

.allMatch(Person::isStudent);

noneMatch与allMatch恰恰相反，它用于判断流中的所有元素是否都不满足指定条件：

boolean result = list.stream()

.noneMatch(Person::isStudent);

findAny能够从流中随便选一个元素出来，它返回一个Optional类型的元素。

Optional<Person> person = list.stream().findAny();

Optional<Person> person = list.stream().findFirst();

归约是将集合中的所有元素经过指定运算，折叠成一个元素输出，如：求最值、平均数等，这些操作都是将一个集合的元素折叠成一个元素输出。

在流中，reduce函数能实现归约。

reduce函数接收两个参数：

1. 初始值

2. 进行归约操作的Lambda表达式

**元素求和：自定义Lambda表达式实现求和**

例：计算所有人的年龄总和

int age = list.stream().reduce(0, (person1,person2)->person1.getAge()+person2.getAge());

1. reduce的第一个参数表示初试值为0；

2. reduce的第二个参数为需要进行的归约操作，它接收一个拥有两个参数的Lambda表达式，reduce会把流中的元素两两输给Lambda表达式，最后将计算出累加之和。

**元素求和：使用Integer.sum函数求和**

上面的方法中我们自己定义了Lambda表达式实现求和运算，如果当前流的元素为数值类型，那么可以使用Integer提供了sum函数代替自定义的Lambda表达式，如：

int age = list.stream().reduce(0, Integer::sum);

Integer类还提供了 `min`、`max` 等一系列数值操作，当流中元素为数值类型时可以直接使用。

采用reduce进行数值操作会涉及到基本数值类型和引用数值类型之间的装箱、拆箱操作，因此效率较低。

当流操作为纯数值操作时，使用数值流能获得较高的效率。

**将普通流转换成数值流**

StreamAPI提供了三种数值流：IntStream、DoubleStream、LongStream，也提供了将普通流转换成数值流的三种方法：mapToInt、mapToDouble、mapToLong。

如，将Person中的age转换成数值流：

IntStream stream = list.stream().mapToInt(Person::getAge);

**数值计算**

每种数值流都提供了数值计算函数，如max、min、sum等。如，找出最大的年龄：

OptionalInt maxAge = list.stream()

.mapToInt(Person::getAge)

.max();

由于数值流可能为空，并且给空的数值流计算最大值是没有意义的，因此max函数返回OptionalInt，它是Optional的一个子类，能够判断流是否为空，并对流为空的情况作相应的处理。

此外，mapToInt、mapToDouble、mapToLong进行数值操作后的返回结果分别为：OptionalInt、OptionalDouble、OptionalLong

| 操作 | 类型 | 返回类型 | 使用的类型/函数式接口 | 函数描述符 |

| `distinct` | 中间 | `Stream<T>` | | |

| `skip` | 中间 | `Stream<T>` | long | |

| `flatMap` | 中间 | `Stream<R>` | `Function<T, Stream<R>>` | `T -> Stream<R>` |

| `limit` | 中间 | `Stream<T>` | long | |

| `anyMatch` | 收集 | `boolean` | `Predicate<T>` | `T -> boolean` |

| `findFirst` | 收集 | `Optional<T>` | | |

| `collect` | 收集 | `R` | `Collector<T, A, R>` | |

| `reduce` | 收集 | `Optional<T>` | `BinaryOperator<T>` | `(T, T) -> T` |

| `count` | 收集 | `long` | | |