明天要讲的Stream指的是java.util.stream包中的诸多类。Stream能够不便的将之前的联合类以转换为Stream并以流式形式进行解决，大大的简化了咱们的编程，Stream包中，最外围的就是interface Stream<T>

从下面的图中咱们能够看到Stream继承自BaseStream。Stream中定义了很多十分实用的办法，比方filter，map，flatmap,forEach,reduce,collect等等。接下来咱们将会逐个解说。

创立Stream

Stream的创立有很多形式，java引入Stream之后所有的汇合类都增加了一个stream()办法，通过这个办法能够间接失去其对应的Stream。也能够通过Stream.of办法来创立：

//Stream Creation
        String[] arr = new String[]{"a", "b", "c"};
        Stream<String> stream = Arrays.stream(arr);
        stream = Stream.of("a", "b", "c");

Streams多线程

如果咱们想应用多线程来解决汇合类的数据，Stream提供了十分不便的多线程办法parallelStream()：

//Multi-threading
        List<String> list =new ArrayList();
        list.add("aaa");
        list.add("bbb");
        list.add("abc");
        list.add("ccc");
        list.add("ddd");
        list.parallelStream().forEach(element -> doPrint(element));

Stream的基本操作

Stream的操作能够分为两类，一类是两头操作，两头操作返回Stream<T>，因而能够级联调用。 另一类是终止操作，这类操作会返回Stream定义的类型。

//Operations
        long count = list.stream().distinct().count();

下面的例子中，distinct()返回一个Stream，所以能够级联操作，最初的count()是一个终止操作，返回最初的值。

Matching

Stream提供了anyMatch(), allMatch(), noneMatch()这三种match形式，咱们看下怎么应用：

//Matching
        boolean isValid = list.stream().anyMatch(element -> element.contains("h"));
        boolean isValidOne = list.stream().allMatch(element -> element.contains("h"));
        boolean isValidTwo = list.stream().noneMatch(element -> element.contains("h")); 

Filtering

filter() 办法容许咱们对Stream中的数据进行过滤，从而失去咱们须要的：

Stream<String> filterStream = list.stream().filter(element -> element.contains("d"));

下面的例子中咱们从list中选出了蕴含“d”字母的String。

Mapping

map就是对Stream中的值进行再加工，而后将加工过后的值作为新的Stream返回。

//Mapping
        Stream<String> mappingStream = list.stream().map(element -> convertElement(element));

    private static String convertElement(String element) {
        return "element"+"abc";
    }

上的例子中咱们把list中的每个值都加上了“abc”而后返回一个新的Stream。

FlatMap

flatMap和Map很相似，然而他们两个又有不同，看名字咱们能够看到flatMap意思是打平之后再做Map。

怎么了解呢？

如果咱们有一个CustBook类：

@Data
public class CustBook {

    List<String> bookName;
}

CustBook定义了一个bookName字段。

先看一下Map返回的后果：

List<CustBook> users = new ArrayList<>();
        users.add(new CustBook());
Stream<Stream<String>> userStreamMap
                = users.stream().map(user -> user.getBookName().stream());

在下面的代码中，map将每一个user都转换成了stream，所以最初的后果是返回Stream的Stream。

如果咱们只想返回String，则能够应用FlatMap：

List<CustBook> users = new ArrayList<>();
        users.add(new CustBook());
        Stream<String> userStream
                = users.stream().map(user -> user.getBookName().stream());

简略点讲FlatMap就是将层级关系铺平重来。

Reduction

应用reduce() 办法能够不便的对汇合的数据进行运算，reduce()接管两个参数，第一个是开始值，前面是一个函数示意累计。

//Reduction
        List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 1, 1);
        Integer reduced = integers.stream().reduce(100, (a, b) -> a + b);

下面的例子咱们定义了3个1的list，而后调用reduce(100, (a, b) -> a + b)办法，最初的后果是103.

Collecting

collect()办法能够不便的将Stream再次转换为汇合类，不便解决和展现：

List<String> resultList
                = list.stream().map(element -> element.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());