Java8：Stream

1.Stream是什么？

官方解释：

1. Stream是元素的集合，这点让Stream看起来用些类似Iterator；
2. 可以支持顺序和并行的对原Stream进行汇聚的操作；

Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。

Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。

而和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理过程。

Demo

List<Integer> nums = Arrays.asList(1,2,3,null);(1,null,3,4,null,6);
nums.stream().filter(num -> num != null).count();

上面的代码很好的展示的Stream的优点以及用法。

剖析语法

红色框中的语句是一个Stream的生命开始的地方，负责创建一个Stream实例；绿色框中的语句是赋予Stream灵魂的地方，把一个Stream转换成另外一个Stream，红框的语句生成的是一个包含所有nums变量的Stream，进过绿框的filter方法以后，重新生成了一个过滤掉原nums列表所有null以后的Stream；蓝色框中的语句是丰收的地方，把Stream的里面包含的内容按照某种算法来汇聚成一个值，例子中是获取Stream中包含的元素个数。
使用Stream的步骤
1. 创建Stream
2. 转换Stream每次转换原有Stream对象不改变，返回一个新的Stream对象
3. 对Stream进行聚合（Reduce）操作，获取想要的结果；

2.Stream的操作符

流的操作类型分为两种：

• 中间操作符（Intermediate）：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。
• 终结操作符（Terminal）：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。

在对于一个Stream进行多次转换操作，每次都对Stream的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是一个for循环里把所有操作都做掉的N（转换的次数）倍啊。其实不是这样的，转换操作都是lazy的，多个转换操作只会在汇聚操作的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在汇聚操作的时候循环Stream对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。

还有一种操作被称为 short-circuiting。用以指：

• 对于一个 intermediate 操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。
• 对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。

当操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。

比较常用的操作符

• Intermediate：
  map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered

• Terminal：
  forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

• Short-circuiting：
  anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit

3.Stream的使用详解

简单说，对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程，产生一个最终结果，或者导致一个副作用（side effect）

3.1.创建Stream

两种方法：

1. 通过Stream接口的静态工厂方法（注意：Java8里接口可以带静态方法）；
2. 通过Collection接口的默认方法（默认方法：Default method，也是Java8中的一个新特性，就是接口中的一个带有实现的方法，把一个Collection对象转换成Stream

A.使用Stream静态方法来创建Stream

• of方法：有两个overload方法，一个接受变长参数，一个接口单一值

    // 1. Individual values
    Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);
    // 2. Arrays
    String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
    stream = Stream.of(strArray);
    stream = Arrays.stream(strArray);

• generator方法：生成一个无限长度的Stream，其元素的生成是通过给定的Supplier（这个接口可以看成一个对象的工厂，每次调用返回一个给定类型的对象）

Stream.generate(new Supplier<Double>() {
    @Override
    public Double get() {
        return Math.random();
    }
});
Stream.generate(() -> Math.random());
Stream.generate(Math::random);

三条语句的作用都是一样的，只是使用了lambda表达式和方法引用的语法来简化代码。每条语句其实都是生成一个无限长度的Stream，其中值是随机的。

• iterate方法：也是生成无限长度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重复对给定的种子值(seed)调用用户指定函数来生成的。其中包含的元素可以认为是：seed，f(seed),f(f(seed))无限循环

Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);

这段代码就是先获取一个无限长度的正整数集合的Stream，然后取出前10个打印。千万记住使用limit方法，不然会无限打印下去。

B.通过Collection子类获取Stream

Collection接口有一个stream方法，所以其所有子类都都可以获取对应的Stream对象。

    //JDK源码
    public interface Collection<E> extends Iterable<E> {
        //其他方法省略
        default Stream<E> stream() {
            return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
        }
    }
    //使用
    List<String> list = Arrays.asList(strArray);
    stream = list.stream()

3.2.Stream的转换操作

转换Stream其实就是把一个Stream通过某些行为转换成一个新的Stream。下面我们挑选几个常用的转换方法来解释。

1. distinct: 对于Stream中包含的元素进行去重操作（去重逻辑依赖元素的equals方法），新生成的Stream中没有重复的元素；
2. filter: 对于Stream中包含的元素使用给定的过滤函数进行过滤操作，新生成的Stream只包含符合条件的元素；
3. map:对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作，新生成的Stream只包含转换生成的元素。这个方法有三个对于原始类型的变种方法，分别是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。这三个方法也比较好理解，比如mapToInt就是把原始Stream转换成一个新的Stream，这个新生成的Stream中的元素都是int类型。之所以会有这样三个变种方法，可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗；
4. flatMap：和map类似，不同的是其每个元素转换得到的是Stream对象，会把子Stream中的元素压缩到父集合中；
5. peek: 生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream，同时会提供一个消费函数（Consumer实例），新Stream每个元素被消费的时候都会执行给定的消费函数；
6. limit: 对一个Stream进行截断操作，获取其前N个元素，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那就获取其所有的元素；
7. skip: 返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那么返回空Stream；

3.1.Demo

       List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
    System.out.println(“sum is:”+nums.stream()
        .filter(num -> num != null)
        .distinct().mapToInt(num -> num * 2)
        .peek(System.out::println)
        .skip(2)
        .limit(4)
        .sum());

3.3.汇聚（Reduce）Stream

汇聚操作接受一个元素序列为输入，反复使用某个合并操作，把序列中的元素合并成一个汇总的结果。比如查找一个数字列表的总和或者最大值，或者把这些数字累积成一个List对象。Stream接口有一些通用的汇聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的汇聚操作，比如sum(),max()和count()。注意：sum方法不是所有的Stream对象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是实例才有。

汇聚的分类

可变汇聚：把输入的元素们累积到一个可变的容器中，比如Collection或者StringBuilder；

其他汇聚：除去可变汇聚剩下的，一般都不是通过反复修改某个可变对象，而是通过把前一次的汇聚结果当成下一次的入参，反复如此。比如reduce，count，allMatch；

A.可变汇聚

可变汇聚对应的只有一个方法：collect，正如其名字显示的，它可以把Stream中的要有元素收集到一个结果容器中（比如Collection）。
看一下它的定义：

     <R> R collect(Supplier<R> supplier,
                  ObjIntConsumer<R> accumulator,
                  BiConsumer<R, R> combiner);

先来看看这三个参数的含义：Supplier supplier是一个工厂函数，用来生成一个新的容器；BiConsumer accumulator也是一个函数，用来把Stream中的元素添加到结果容器中；BiConsumer combiner还是一个函数，用来把中间状态的多个结果容器合并成为一个（并发的时候会用到）

举个栗子：

    public class Demo4 {
        public static void main(String[] args) {
            List<Integer> nums = Arrays.asList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
               List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream()
                .filter(num -> num != null)
                .collect(() -> new ArrayList<Integer>(),
                               (list, item) -> list.add(item),
                               (list1, list2) -> list1.addAll(list2));
        }
    }

上面这段代码就是对一个元素是Integer类型的List，先过滤掉全部的null，然后把剩下的元素收集到一个新的List中。

进一步看一下collect方法的三个参数，都是lambda形式的函数。

1. 第一个函数生成一个新的ArrayList实例；
2. 第二个函数接受两个参数，第一个是前面生成的ArrayList对象，二个是stream中包含的元素，函数体就是把stream中的元素加入ArrayList对象中。第二个函数被反复调用直到原stream的元素被消费完毕；
3. 第三个函数也是接受两个参数，这两个都是ArrayList类型的，函数体就是把第二个ArrayList全部加入到第一个中；

B.其他汇聚

reduce方法

reduce方法非常的通用，先看它的源码：

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);

它接受一个BinaryOperator类型参数,举个栗子：

    public class Demo5 {

        public static void main(String[] args) {
            List<Integer> ints = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
            System.out.println(
                "ints sum is:" 
                +ints.stream()
                .reduce((sum, item) -> sum + item)
                .get()
            );
        }
    }

输出数组的和55。
可以看到reduce方法接受一个函数，这个函数有两个参数，第一个参数是上次函数执行的返回值（也称为中间结果），第二个参数是stream中的元素，这个函数把这两个值相加，得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数。

4.总结

Stream 的特性可以归纳为：

• 不是数据结构，它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。所以也不支持索引访问。

• 所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数

• 惰性化，很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。
  Intermediate 操作永远是惰性化的。

• 并行能力，当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。
• 可以是无限的，集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。