public class UserPo { private String name; private Double score; // 省略构造函数及getter、setter}filter
filter：过滤，就是过滤器，符合条件的通过，不符合条件的过滤掉// 筛选出问题不为空的学生人数count = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).count();mapmap：
映射，他将原汇合映射成为新的汇合，在VO、PO解决的过程中较常见。在本例子中，原汇合就是PO汇合，新汇合能够自定义映射为问题汇合，同时也能够对新汇合进行相干操作
// 取出所有学生的问题List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());// 将学生姓名汇合串成字符串，用逗号分隔String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));sorted
sorted：排序，能够依据指定的字段进行排序
// 按学生问题逆序排序 正序则不须要加.reversed()filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).sorted(Comparator.comparing(UserPo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());forEach
forEach：这个应该是最罕用的，也就是为每一个元素进行自定义操作
除了forEach操作会扭转原汇合的数据，其余的操作均不会扭转原汇合，这点务必引起留神
// 学生问题太差了，及格率太低，给每个学生加10分，放个水// forEachfilterList.stream().forEach(p -> p.setScore(p.getScore() + 10));collect
collect：聚合，能够用于GroudBy按指定字段分类，也能够用于返回列表或者拼凑字符串// 按问题进行归集Map<Double, List<UserPo>> groupByScoreMap = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).collect(Collectors.groupingBy(UserPo::getScore));for (Map.Entry<Double, List<UserPo>> entry : groupByScoreMap.entrySet()) { System.out.println("问题：" + entry.getKey() + " 人数：" + entry.getValue().size());}// 返回listList<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());// 返回string用逗号分隔String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));statistics
statistics：统计，能够统计中位数，平均值，最大最小值DoubleSummaryStatistics statistics = filterList.stream().mapToDouble(p -> p.getScore()).summaryStatistics();System.out.println("列表中最大的数 : " + statistics.getMax());System.out.println("列表中最小的数 : " + statistics.getMin());System.out.println("所有数之和 : " + statistics.getSum());System.out.println("平均数 : " + statistics.getAverage());parallelStream
parallelStream：并行流，能够利用多线程进行流的操作，晋升效率。然而其不具备线程流传性，因而应用时须要充沛评估是否须要用并行流操作
// 并行流count = list.parallelStream().filter(p -> null != p.getScore()).count();