在 Java 中，Stream（流） 是 Java 8 引入的核心特性，本質是 對數據源（集合、數組等）進行高效操作的 “元素序列” —— 它不存儲數據，也不修改原數據源，而是通過一系列 “中間操作”（如過濾、排序、映射）和 “終端操作”（如收集、遍歷、統計），以聲明式（而非命令式）的方式處理數據，讓代碼更簡潔、高效、易讀。
一、先搞懂：Stream 不是什麼？ 不是集合 / 數組：不存儲元素，僅 “流經” 元素（類似水流，只傳遞數據，不保存）； 不修改原數據源：所有操作都返回新的 Stream 或最終結果，原始數據不變； 不是迭代器：但支持類似迭代的 “遍歷”，且支持並行處理（無需手動寫多線程）； 一次性使用：Stream 被終端操作消費後，就不能再重複使用（需重新創建）。 二、Stream 的核心特性
- 聲明式編程（關注 “做什麼”，而非 “怎麼做”） 命令式編程（Java 8 前）：需手動寫循環、判斷邏輯（如篩選偶數）；聲明式編程（Stream）：直接描述 “篩選偶數” 的目標，底層實現由 Stream 框架完成。
示例對比：
// 命令式（手動循環篩選） List evens = new ArrayList<>(); for (int num : numbers) { if (num % 2 == 0) { evens.add(num); } }
// 聲明式（Stream 篩選） List evens = numbers.stream() .filter(num -> num % 2 == 0) .collect(Collectors.toList()); AI構建項目
- 中間操作 + 終端操作（惰性執行） 中間操作：返回新的 Stream，不立即執行（如 filter、sorted、map、limit）；多箇中間操作可 “鏈式調用”，形成操作管道（Pipeline）； 終端操作：觸發實際計算，消費 Stream，返回非 Stream 結果（如 forEach、collect、count、average）；只有調用終端操作，中間操作才會一起執行（惰性執行，提升效率）。 示例：
numbers.stream() .filter(num -> num % 2 == 0) // 中間操作（不執行） .sorted() // 中間操作（不執行） .forEach(System.out::println); // 終端操作（觸發所有中間操作執行） AI構建項目 3. 支持並行處理（簡單高效） Stream 分為 “串行流” 和 “並行流”：
串行流：單線程處理（默認，stream() 生成）； 並行流：多線程處理（parallelStream() 生成或 parallel() 轉換），無需手動管理線程。 示例（並行篩選偶數，自動多線程）：
List evens = numbers.parallelStream() .filter(num -> num % 2 == 0) .collect(Collectors.toList()); AI構建項目 4. 無狀態 + 有狀態操作 無狀態：每個元素的處理不依賴其他元素（如 filter、map），效率高； 有狀態：處理元素需依賴其他元素（如 sorted 需收集所有元素才能排序，limit 需計數），可能需要緩存。 三、Stream 的核心結構（3 步流程） 使用 Stream 通常分為 3 步：創建 Stream → 中間操作（鏈式）→ 終端操作（觸發執行）
- 第一步：創建 Stream（4 種常見方式） 從集合創建（最常用）：list.stream()（串行）、list.parallelStream()（並行）； 從數組創建：Arrays.stream(數組) 或 Stream.of(數組元素)； 從值創建：Stream.of(1,2,3,4)； 生成無限流：Stream.generate(()->Math.random())（需用 limit 終止）。 示例：
// 1. 集合創建 List stream1 = list.stream();
// 2. 數組創建 String[] arr = {"x", "y", "z"}; Stream stream2 = Arrays.stream(arr);
// 3. 直接創建 Stream stream3 = Stream.of(10, 20, 30);
// 4. 無限流（生成 5 個隨機數） Stream randomStream = Stream.generate(Math::random).limit(5); AI構建項目
- 第二步：中間操作（常用 API） 之前學過的 filter、sorted、limit 都是中間操作，再補充幾個核心：
map(Function)：將元素映射為另一種類型（如整數轉字符串、對象取屬性）； distinct()：去重（基於 equals() 方法）； skip(long n)：跳過前 n 個元素。 示例（組合中間操作）：
List users = Arrays.asList( new User("張三", 17), new User("李四", 22), new User("王五", 19), new User("李四", 22) );
// 篩選成年用户 → 去重 → 提取姓名 → 跳過前 1 個 → 限制 1 個 users.stream() .filter(u -> u.getAge() >= 18) // 成年：李四、王五、李四 .distinct() // 去重：李四、王五 .map(User::getName) // 提取姓名："李四"、"王五" .skip(1) // 跳過第一個："王五" .limit(1) // 保留 1 個："王五" .forEach(System.out::println); // 輸出：王五 AI構建項目
- 第三步：終端操作（常用 API） 遍歷：forEach(Consumer)（無返回值，直接消費元素）； 收集：collect(Collector)（轉為集合、Map 等，如 Collectors.toList()）； 統計：count()（元素個數）、average()（平均值，僅數值流）、max(Comparator)（最大值）； 判斷：anyMatch(Predicate)（是否存在符合條件的元素）、allMatch(Predicate)（是否所有元素符合）。 示例（終端操作）：
List numbers = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6);
// 1. 收集為集合 List evenList = numbers.stream() .filter(num -> num % 2 == 0) .collect(Collectors.toList()); // [2,4,6]
// 2. 統計個數 long evenCount = numbers.stream() .filter(num -> num % 2 == 0) .count(); // 3
// 3. 判斷是否存在大於 5 的元素 boolean hasGt5 = numbers.stream() .anyMatch(num -> num > 5); // true
// 4. 求最大值 Optional max = numbers.stream() .max(Integer::compare); // 6 AI構建項目
四、Stream 的核心價值 簡化代碼：用鏈式調用替代繁瑣的循環、判斷，代碼行數大幅減少； 提高效率：惰性執行 + 並行處理，底層優化（如流水線操作、減少中間集合創建）； 易維護：聲明式編程讓邏輯更清晰，可讀性、可維護性提升； 功能強大：內置豐富的中間 / 終端操作，支持篩選、排序、映射、統計等常見場景。 五、關鍵注意事項 不修改原數據源：所有操作都是 “只讀”，原始集合 / 數組不會被改變； Stream 不可複用：終端操作後 Stream 失效，需重新創建（如下方錯誤示例）； Stream stream = numbers.stream().filter(num -> num % 2 == 0); stream.forEach(System.out::println); // 終端操作，stream 失效 stream.count(); // 報錯：IllegalStateException（stream 已被消費） AI構建項目 並行流的線程安全：並行處理時，若中間操作有狀態（如自定義 map 中修改外部集合），需保證線程安全（推薦用無狀態操作）； 空指針處理：Stream 不直接處理 null 元素，若數據源有 null，需提前用 filter(Objects::nonNull) 過濾。 總結 是什麼：Java 8 新增的 “元素序列”，用於聲明式處理數據源，不存儲、不修改原數據； 核心結構：創建 Stream → 中間操作（鏈式）→ 終端操作（觸發執行）； 核心特性：惰性執行、並行支持、聲明式編程、無狀態 / 有狀態操作； 價值：簡化代碼、提高效率、易維護，是 Java 集合處理的 “升級方案”； 使用場景：集合篩選、排序、映射、統計等數據處理場景（替代傳統循環）。 ———————————————— 版權聲明：本文為CSDN博主「忘記926」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。 原文鏈接：https://blog.csdn.net/2403_87639415/article/details/155539279
