Java 集合的流式操作

Java 8 引入，位于java.util.stream包中，与 java.io 包里的输入输出流 InputStream 和 OutputStream 是不同的概念。

Stream API 借助 Lambda 表达式，可以提高编程效率和程序可读性。

Stream的特性：

元素序列：流提供了一个特定类型元素的集合，不存储元素，只获取和计算元素
源：Collection/Arrays( Arrays.stream(Object[]))/ I/O channel等
聚合操作：filter, map, limit, reduce, find, match等
管道：中间操作返回流本身，多个操作可以组成流水线
自动迭代：内部对源进行自动的迭代

流的操作类型分为两种，组成一个流管道

Intermediate：流可以后面跟有零个或多个中间操作
Terminal:流只能有一个终结操作，位于最后，例如 Stream.forEach / IntStream.sum等，产生一个最终结果，或者一个副作用（side effect）

提供串行（ Collection.stream()）和并行（Collection.stream()）两种模式进行操作

Intermediate操作都是 lazy 的，多个操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来执行，一次循环完成

操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，需要进行短路（short-circuiting）操作，比如limit()

Stream生成

集合: Collection接口中的stream() / parallelStream()方法
数组: Arrays.stream(Object[]);
静态方法：Stream.of(Object[]), IntStream.range(int, int),Stream.iterate(Object, UnaryOperator)
文件：BufferedReader.lines()
随机数： Random.ints()
其他： BitSet.stream(), Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence), JarFile.stream()

常用的方法StreamSupport.stream(Spliterator<T> spliterator, boolean parallel)，其中Spliterator<T>接口的含义如下：

遍历：遍历单个元素tryAdvance()，也可以批量遍历forEachRemaining()
characteristics()：返回分割器和数据元素的属性，所有可能的属性有ORDERED, DISTINCT, SORTED, SIZED, NONNULL, IMMUTABLE, CONCURRENT, and SUBSIZED，这些属性可以用来控制，专门化或简化计算
estimateSize()：剩余元素数量的估计值
trySplit()：数据分割，返回一个新的Spliterator迭代器，分出一半待遍历的元素由新的Spilterator遍历
不是线程安全的，并行算法应该确保单个Spliterator一次只被一个线程使用

具体实现有ArrayListSpliterator，IteratorSpliterator<T>等，底层还是数组和Iterator，例如ArrayListSpliterator的构造函数

        ArrayListSpliterator(ArrayList<E> list, int origin, int fence,
                             int expectedModCount) {
            this.list = list; // 要遍历的ArrayList
            this.index = origin; // 当前索引
            this.fence = fence; // 结束位置，比最后一个元素索引大1
            this.expectedModCount = expectedModCount; //确保没有发生修改，对应于modCount变量
        }

中间操作

操作	描述
`Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate)`	过滤元素，返回过滤后的元素
`<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper)`	对每个元素执行给定的函数，从而变成一个新的集合
`<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)`	flatMap 扁平映射，流中的每个元素转换为一个新的流，最终合并为一个新的流
`Stream<T> distinct()`	去重复，根据`equals()`
`Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator)`	排序
`Stream<T> peek(Consumer<? super T> action)`	主要用来调试，查看流过的元素
`Stream<T> limit(long maxSize)`	最长截取前边maxSize个元素
`Stream<T> skip(long n)`	跳过前n个

终结操作

操作	描述
`void forEach(Consumer<? super T> action)`	每一个元素都执行相应的表达式
`Object[] toArray()`	使用流的元素创建一个数组
`T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)`	元素聚合为一个汇总值
`<R,A> R collect(Collector<? super T,A,R> collector)`	将流的元素聚合到一个容器中
`Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator)`	返回最小值
`Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);`	返回最大值
`long count()`	数目
`boolean {any,all,none}Match(Predicate<? super T> predicate)`	返回流是否任何/所有/没有的元素与提供的预期相匹配。
`Optional<T> findFirst()`	返回流的第一个元素（如果有）
`Optional<T> findAny()`	返回流的任何元素（如果有）