Java Stream

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Java 8 声明式数据处理管道：中间操作惰性求值，终止操作触发执行；不修改源集合。详解 Stream、Lambda与函数式编程。

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Stream 是什么

特点	说明
不存数据	元素来自集合/数组/生成器
不修改源	产生新结果
惰性中间操作	filter/map 链在 collect 等终止操作前不执行
可并行	parallelStream() / parallel()

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操作分类

source → 中间操作* → 终止操作（必须）
         filter/map/flatMap/sorted/distinct/limit
         collect/forEach/reduce/count/findFirst

一次 Stream 只能消费一次；终止后再用需重新 stream()。

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常用 API

类型	示例
创建	list.stream()、Stream.of()、IntStream.range(1,5)
过滤	filter、distinct、limit、skip
转换	map、flatMap、mapToInt
排序	sorted()、sorted(Comparator.comparing(...))
收集	collect(toList())、groupingBy、toMap、joining
规约	reduce、count、sum（数值流）
匹配	anyMatch、allMatch、findFirst

List<String> names = users.stream()
    .filter(u -> u.getAge() >= 18)
    .map(User::getName)
    .sorted()
    .collect(Collectors.toList());

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map vs flatMap

	map	flatMap
关系	1 → 1	1 → 0..n，再展平
例	map(String::length)	flatMap(s -> Arrays.stream(s.split(" ")))

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collect 常考

// 分组
Map<String, List<User>> byDept =
    users.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getDept));
 
// toMap（注意 key 冲突）
Map<Long, User> map = users.stream()
    .collect(Collectors.toMap(User::getId, u -> u, (a, b) -> b));
 
// 字符串拼接
Collectors.joining(", ", "[", "]");

toMap 无 merge 函数时 key 重复抛 IllegalStateException。

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Stream vs 传统 for

	for	Stream
风格	命令式	声明式
并行	手动	parallelStream
调试	易	链长时难
性能	小数据 often 更快	大数据 + 并行有优势

简单遍历、需 break/continue 时 for 更直观；过滤-映射-聚合 用 Stream 更清晰。

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并行流注意

• 使用 ForkJoinPool.commonPool()
• 数据量小时并行更慢（调度开销）
• forEach 无序；有序用 forEachOrdered
• 禁止在 pipeline 里改共享变量；用 collect 等线程安全归约

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常见面试题

Q：Stream 和 Collection 区别？
A：Collection 是数据结构；Stream 是计算视图，一次性管道。

Q：中间操作为什么叫惰性？
A：只有遇到 collect/forEach 等终止操作才遍历；可短路（findFirst + filter）。

Q：peek 能改元素吗？
A：可以改对象内部字段（引用类型）；不要依赖 peek 做业务逻辑，仅调试。

Q：reduce 和 collect？
A：reduce 归约为单个值（Optional）；collect 用 Collector 转为 List/Map 等可变容器。

Q：IntStream 好处？
A：避免 Integer 装箱，提供 sum/average/summaryStatistics。

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相关笔记

• Stream
• Lambda与函数式编程
• Optional