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= Java Stream中间操作 =

'''Java Stream中间操作'''是Java 8引入的Stream API中的核心概念之一，用于对数据流进行一系列处理，最终生成一个新的流。中间操作是惰性（lazy）的，只有在遇到终端操作时才会执行。本文将详细介绍常见的中间操作及其使用方法。

== 介绍 ==
Java Stream中间操作允许开发者对数据流进行过滤、映射、排序等操作，而不会改变原始数据源。这些操作可以链式调用，形成数据处理流水线。中间操作不会立即执行，只有在遇到终端操作（如`collect`、`forEach`）时才会触发计算。

== 常见中间操作 ==

=== filter() ===
`filter()`方法用于根据条件筛选流中的元素，保留符合条件的元素。

<syntaxhighlight lang="java">
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
List<String> filteredNames = names.stream()
    .filter(name -> name.length() > 4)
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(filteredNames); // 输出: [Alice, Charlie, David]
</syntaxhighlight>

=== map() ===
`map()`方法将流中的每个元素转换为另一个形式。

<syntaxhighlight lang="java">
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<Integer> nameLengths = names.stream()
    .map(String::length)
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(nameLengths); // 输出: [5, 3, 7]
</syntaxhighlight>

=== flatMap() ===
`flatMap()`用于将多个流合并为一个流，常用于处理嵌套集合。

<syntaxhighlight lang="java">
List<List<String>> nestedNames = Arrays.asList(
    Arrays.asList("Alice", "Bob"),
    Arrays.asList("Charlie", "David")
);

List<String> allNames = nestedNames.stream()
    .flatMap(Collection::stream)
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(allNames); // 输出: [Alice, Bob, Charlie, David]
</syntaxhighlight>

=== distinct() ===
`distinct()`方法去除流中的重复元素。

<syntaxhighlight lang="java">
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 3, 3);
List<Integer> uniqueNumbers = numbers.stream()
    .distinct()
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(uniqueNumbers); // 输出: [1, 2, 3]
</syntaxhighlight>

=== sorted() ===
`sorted()`方法对流中的元素进行排序。

<syntaxhighlight lang="java">
List<String> names = Arrays.asList("Charlie", "Alice", "Bob");
List<String> sortedNames = names.stream()
    .sorted()
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(sortedNames); // 输出: [Alice, Bob, Charlie]
</syntaxhighlight>

=== peek() ===
`peek()`方法主要用于调试，允许查看流中的元素而不改变流。

<syntaxhighlight lang="java">
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> result = names.stream()
    .peek(System.out::println) // 输出每个元素
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());
</syntaxhighlight>

=== limit()和skip() ===
`limit(n)`截取前n个元素，`skip(n)`跳过前n个元素。

<syntaxhighlight lang="java">
List<Integer> numbers = IntStream.range(1, 10)
    .boxed()
    .limit(5)
    .skip(2)
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(numbers); // 输出: [3, 4, 5]
</syntaxhighlight>

== 操作顺序的重要性 ==
中间操作的顺序会影响性能和结果。例如，先`filter`再`map`通常比反过来更高效。

<mermaid>
graph LR
    A[原始流] --> B[filter]
    B --> C[map]
    C --> D[终端操作]
</mermaid>

== 实际应用案例 ==
=== 案例1：数据处理管道 ===
处理用户数据，筛选活跃用户并计算其平均年龄：

<syntaxhighlight lang="java">
List<User> users = getUsers(); // 假设返回用户列表
double averageAge = users.stream()
    .filter(User::isActive)
    .mapToInt(User::getAge)
    .average()
    .orElse(0.0);
</syntaxhighlight>

=== 案例2：日志分析 ===
分析日志文件，找出错误日志并提取关键信息：

<syntaxhighlight lang="java">
List<String> errorMessages = Files.lines(Paths.get("app.log"))
    .filter(line -> line.contains("ERROR"))
    .map(line -> line.split(":")[2].trim())
    .collect(Collectors.toList());
</syntaxhighlight>

== 性能考虑 ==
* 中间操作是惰性的，不会立即执行
* 链式操作顺序影响性能
* 某些操作（如`sorted`）是有状态的，可能需要缓存整个流

== 数学基础 ==
Stream操作可以看作是一系列函数组合，数学上可以表示为：
<math>
f \circ g \circ h(x) = f(g(h(x)))
</math>
其中每个中间操作对应一个函数。

== 总结 ==
Java Stream中间操作提供了强大的数据流处理能力，通过链式调用可以构建复杂的数据处理管道。理解各种中间操作的特性和适用场景，能够帮助开发者编写更高效、更简洁的代码。

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