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前言：
Stram流：
設(shè)計目標(biāo)：
使用步驟：
1.先得到一條Stream流，并把數(shù)據(jù)放上去。
2.利用Stream流中的各種API進(jìn)行操作。
使用Stream流的注意事項：
總結(jié):
前言：
? ? ? ? 本文我們將學(xué)習(xí)Stream流，他就像流水線一樣，可以對我們要處理的對象進(jìn)行逐步處理，最終達(dá)到我們想要的效果，是JAVA中的一大好幫手，值得我們了解和掌握。
Stram流：
? ? ? ??Stream流的核心思想是函數(shù)式編程，它倡導(dǎo)將數(shù)據(jù)處理過程看作是一系列的轉(zhuǎn)換操作。這種思想與傳統(tǒng)的命令式編程方式不同，傳統(tǒng)的命令式編程方式強(qiáng)調(diào)對數(shù)據(jù)的直接操作，而函數(shù)式編程則更加注重對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和操作過程。
在使用Stream流時，我們可以將數(shù)據(jù)源（如集合或數(shù)組）看作是一組元素的流，通過一系列的中間操作（如過濾、映射、排序等），最終到達(dá)終止操作（如匹配、歸約、收集等）來處理數(shù)據(jù)。
設(shè)計目標(biāo)：
????????Stream流的設(shè)計目標(biāo)是提供一種簡潔、高效的數(shù)據(jù)處理方式，使得代碼更加可讀、易于理解和維護(hù)。它的思想是將數(shù)據(jù)處理過程分解為多個步驟，每個步驟都是一種轉(zhuǎn)換操作，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、映射、排序等操作，最終得到所需要的結(jié)果。
????????通過使用Stream流，我們可以避免傳統(tǒng)的循環(huán)和條件判斷，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理邏輯轉(zhuǎn)化為簡潔、清晰的方法鏈?zhǔn)秸{(diào)用，使得代碼更加簡潔和可讀。
????????另外，Stream流還支持并行處理，可以將大數(shù)據(jù)集劃分為多個子集并行執(zhí)行操作，提高處理效率。這種并行處理的方式可以很好地利用多核處理器的優(yōu)勢，使得數(shù)據(jù)處理更加高效。
????????總而言之，Stream流的思想是通過函數(shù)式編程的方式，將數(shù)據(jù)處理過程看作是一系列的轉(zhuǎn)換操作，實現(xiàn)簡潔、高效和易于理解的數(shù)據(jù)處理。它的設(shè)計目標(biāo)是提供一種優(yōu)雅和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理方式，使得開發(fā)人員能夠更加專注于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的邏輯，而無需關(guān)心底層的迭代和條件判斷。一般情況下，Stream流會搭配Lambda表達(dá)式一起運用，以此來簡化集合和數(shù)組的操作。
使用步驟：
舉例：
例如我們想在一堆存儲在list中的數(shù)據(jù)中找到首字為“張”的數(shù)據(jù)，按照傳統(tǒng)的寫法來講，我們需要手動遍歷每一個數(shù)據(jù)，再利用list中的API進(jìn)行判斷首字母，但是Stream流的出現(xiàn)，大大便捷了我們的操作
import java.util.ArrayList;
public class test01 {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>();
list1.add("張無忌");
list1.add("趙敏");
list1.add("張強(qiáng)");
list1.add("劉三豐");
//傳統(tǒng)方法
for (String s : list1) {
if(s.startsWith("張"))
{
System.out.println(s);
}
}
//直接調(diào)用stream流
list1.stream().filter(name->name.startsWith("張")).forEach(name->System.out.println(name));
}
}
從這個例子中我們可以總結(jié)出調(diào)用stream流的兩步驟：
1.先得到一條Stream流，并把數(shù)據(jù)放上去。
2.利用Stream流中的各種API進(jìn)行操作。
1. filter(Predicate<T> predicate)：根據(jù)指定的條件過濾流中的元素，返回一個新的流。
2. map(Function<T, R> mapper)：對流中的每個元素進(jìn)行映射操作，返回一個新的流，新流中的元素為映射后的結(jié)果。
3. sorted()：對流中的元素進(jìn)行默認(rèn)排序。
4. sorted(Comparator<T> comparator)：對流中的元素按照指定的規(guī)則進(jìn)行排序。
5. distinct()：去除流中的重復(fù)元素，返回一個新的流。
6. limit(long maxSize)：截斷流，獲取前幾個元素。
7. skip(long n)：跳過指定數(shù)量的元素，返回一個新的流。
8. forEach(Consumer<T> action)：對流中的每個元素執(zhí)行指定的操作。
9. collect(Collector<T, A, R> collector)：將流中的元素收集到一個結(jié)果集合中。
10. anyMatch(Predicate<T> predicate)：判斷流中是否有滿足指定條件的元素。
11. allMatch(Predicate<T> predicate)：判斷流中的所有元素是否都滿足指定條件。
12. noneMatch(Predicate<T> predicate)：判斷流中是否沒有滿足指定條件的元素。
13. findFirst()：返回流中的第一個元素。
14. findAny()：返回流中的任意一個元素。
15. reduce(BinaryOperator<T> accumulator)：將流中的元素按照指定的規(guī)約操作進(jìn)行歸約。
16. parallelStream()：返回一個并行流，可以并行地處理流中的元素。
使用Stream流的注意事項：
1. Stream流是一次性使用的：一旦對Stream流進(jìn)行終止操作（如forEach、collect等），就不能再對同一個Stream流進(jìn)行其他操作。如果需要對同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行多個處理步驟，需要創(chuàng)建新的Stream流。
2. 注意流的順序：Stream流的中間操作順序是很重要的，它們會按照順序被應(yīng)用到數(shù)據(jù)上。因此，在對流進(jìn)行操作時，請確保中間操作的順序是正確的，以避免出現(xiàn)錯誤的結(jié)果。
3. 及早終止流：Stream流提供了許多終止操作，如forEach、collect、reduce等。在使用這些終止操作時，應(yīng)盡量避免無限循環(huán)或大量計算，及早終止流以避免性能問題。
4. 注意流的惰性求值：Stream流采用惰性求值的方式，即在終止操作之前，中間操作不會立即執(zhí)行。這種機(jī)制可以提高性能，但也需要注意在需要及時執(zhí)行的情況下使用及時觸發(fā)的操作如count、findFirst等。
5. 避免空指針異常：在對流進(jìn)行操作時，需要注意空值（null）的情況，使用過濾操作時，需要考慮到空元素的處理，避免出現(xiàn)空指針異常。
6. 并行流需謹(jǐn)慎使用：Stream流支持并行處理，可以通過parallelStream方法來獲得并行流。但在使用并行流時，需要注意線程安全和性能問題，確保代碼在并行執(zhí)行時不會出現(xiàn)競態(tài)條件或?qū)е滦阅芟陆怠?/p>
7. 適度使用流操作：Stream流提供了豐富的操作方法，但并不意味著所有情況下都應(yīng)該使用流操作。在簡單的數(shù)據(jù)處理場景中，使用傳統(tǒng)的循環(huán)方式可能更加直觀和高效。
總結(jié):
? ? ? ? Stream流常常與lambda表達(dá)式以及鏈?zhǔn)骄幊痰乃枷虢Y(jié)合起來，大大降低了代碼的繁雜程度，是一個很好的選擇，但是他的缺點就是降低了代碼的可讀性，因此我們要合理的使用Stream流，在效率與可讀性之間做好一個把握。
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