ストリームAPI
データソースとは関係のない新しいストリームを生成します（データソースは影響を受けません）
a）ストリームメソッドの作成：
1）コレクション例如：new ArrayList <>（）。stream（）
2）Arrays.stream（）
3）Streamクラスの（）の静的メソッドを介して
4）無限のストリームを作成する
//创建无线流 — 迭代方式
@Test
public void test1() {
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0,(x) -> x+2);
stream.limit(10).forEach(System.out::println);
}
//创建无线流 ——生成
@Test
public void test2() {
Stream.generate(() ->Math.random()).limit(5).forEach(System.out::println);
}
b）中間操作
1）スクリーニングとスライス
フィルタ-Lambdaを受け取り、ストリームから特定の要素を除外します。
@Test
public void test3() {
//stream有内部迭代
//中间操作
Stream<Employee> stream = emplpoyees.stream().filter((e) ->{
//filter就是中间操作
System.out.println("开始执行判断");
return e.getAge()>35;
});
/**
终止操作：一次性执行全部内容，就是“惰性求值”；
例如：在没有进行终止操作的情况下所有的中间操作都不会执行，只有当执行了终止操作，中间操作才会全部一次性执行！！
**/
stream.forEach(System.out::println);//打印就是终止操作！
}
制限-要素が指定された数を超えないようにフローを切り捨てます
@Test
public void test3() {
//中间操作
Stream<Employee> stream = emplpoyees.stream().filter((e) ->{
System.out.println("开始执行判断");
return e.getAge()>35;
}).limit(1).forEach(System.out::println);//限制为1条
}
skip（n）-要素をスキップします。たとえば、セットには5つの要素があります。Skip（2）は最初の2つをスキップし、最後の3つを残します。ストリームに要素がn未満の場合、空のストリームが返されます。limit（n）を補完する
明確な-フィルタリング（重複排除）、ストリームによって生成された要素hashcode（）およびequals（）を介して重複要素を削除します
2）地図
map-ラムダを受信したり、要素を他の形式に変換したり、情報を抽出したりします。関数をパラメーターとして受け取ると、関数は各要素に適用され、新しい要素にマップされます。
flatMap-関数をパラメーターとして受け取り、ストリーム内の各値を別のストリームに置き換えてから、すべてのストリームを1つのストリームに接続します。
//映射
@Test
public void test4() {
emplpoyees.stream().map(Employee::getName).forEach(System.out::println);
}
3）並べ替え
sort（）：自然ソート（比較可能）
@Test
public void test5() {
List<String> list1 = Arrays.asList("bbb","ccc","aaa","ddd");
list1.stream().sorted().forEach(System.out::println);
}
ソート済み（コンパレータcom）：カスタムソート
c）操作を終了します
以下は、操作を終了するために一般的に使用される方法です。
allMatch
anyMatch
noneMatch
findFirst
findAny
count
max
min
d）制定法
reduce（T identity、BinaryOperator）/ reduce（BinaryOperator）は、ストリーム内の要素を繰り返し組み合わせて値を取得できます。
@Test
public void test1() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
// T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
Integer sum = list.stream().reduce(0, (x,y) -> x+y);
System.out.println(sum);//55
//需求：获取员工类中的所有工资的总和（map-reduce规约实现）
Optional<Double> op = emplpoyees.stream().map(Employee::getSarlary).reduce(Double::sum);
System.out.println(op.get());
}
e）コレクション
collect-ストリームを他の形式に変換します。ストリーム内の要素を要約するために使用されるコレクターインターフェイスの実装を受け取ります
//需求：将员工类中的所有名字收集到集合list中
public void test2() {
/**
Employee::getName（方法引用的第三种方式————类：：实例方法名）；实例方法就是非静态方法
Collectors这是一个集合收集的工具类，里边包含了许多静态方法
*/
List<String> list = emplpoyees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);
}
//set实现上一个需求（set可以将员工集合中的重复名字的员工去重）
@Test
public void test3() {
Set<String> set = emplpoyees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet());
set.forEach(System.out::println);
}
//
@Test
public void test4() {
Long count = emplpoyees.stream().collect(Collectors.counting());
System.out.println(count);
Double avg = emplpoyees.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSarlary));
System.out.println(avg);
Double sum = emplpoyees.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSarlary));
System.out.println(sum);
}
上記の収集メソッドに加えて、groupingBy（マルチレベルのグループ化）、partitioningBy（partitioning）、joining（joining）などのメソッドがあります。APIドキュメントは、要件に応じてクエリできます。