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= Java Stream概述 =

Java Stream API是Java 8引入的一个强大的功能，用于以声明式的方式处理数据集合。它允许开发者以更简洁、更易读的方式编写数据处理代码，同时支持并行操作以提高性能。Stream API不是数据结构，而是对数据源（如集合、数组或I/O资源）的高层抽象，可以进行复杂的操作如过滤、映射、排序和聚合。

== 核心概念 ==

Stream API基于以下几个关键概念：

* '''流（Stream）'''：一个来自数据源的元素序列，支持聚合操作。
* '''中间操作（Intermediate Operations）'''：返回新流的操作，如filter、map、sorted等，可以链式调用。
* '''终端操作（Terminal Operations）'''：产生结果或副作用的操作，如forEach、collect、reduce等，会关闭流。

=== 流的特点 ===
* '''不存储数据'''：流本身不存储元素，而是从数据源（如集合）获取数据。
* '''函数式风格'''：操作不会修改源数据，而是返回新的流。
* '''惰性求值'''：中间操作不会立即执行，直到终端操作被调用。
* '''可消费性'''：流只能被消费一次，终端操作后流即关闭。

== 创建流 ==

可以通过多种方式创建流：

<syntaxhighlight lang="java">
// 从集合创建
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> stream1 = list.stream();

// 从数组创建
String[] array = {"a", "b", "c"};
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(array);

// 使用Stream.of
Stream<String> stream3 = Stream.of("a", "b", "c");

// 生成无限流
Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2);
</syntaxhighlight>

== 常用操作示例 ==

=== 过滤（filter） ===
<syntaxhighlight lang="java">
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
List<String> result = names.stream()
    .filter(name -> name.length() > 4)
    .collect(Collectors.toList());
// 输出: [Alice, Charlie, David]
</syntaxhighlight>

=== 映射（map） ===
<syntaxhighlight lang="java">
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squares = numbers.stream()
    .map(n -> n * n)
    .collect(Collectors.toList());
// 输出: [1, 4, 9, 16]
</syntaxhighlight>

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

=== 聚合（reduce） ===
<syntaxhighlight lang="java">
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
int sum = numbers.stream()
    .reduce(0, (a, b) -> a + b);
// 输出: 10
</syntaxhighlight>

== 并行流 ==

Stream API支持并行处理，可以轻松利用多核处理器：

<syntaxhighlight lang="java">
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
int sum = numbers.parallelStream()
    .filter(n -> n % 2 == 0)
    .mapToInt(Integer::intValue)
    .sum();
// 输出: 30
</syntaxhighlight>

== 实际应用案例 ==

=== 案例1：数据处理 ===
处理员工数据，筛选出薪资高于平均值的员工：

<syntaxhighlight lang="java">
class Employee {
    String name;
    double salary;
    // 构造方法、getter/setter省略
}

List<Employee> employees = Arrays.asList(
    new Employee("Alice", 50000),
    new Employee("Bob", 60000),
    new Employee("Charlie", 45000)
);

double averageSalary = employees.stream()
    .mapToDouble(Employee::getSalary)
    .average()
    .orElse(0.0);

List<Employee> aboveAverage = employees.stream()
    .filter(e -> e.getSalary() > averageSalary)
    .collect(Collectors.toList());
</syntaxhighlight>

=== 案例2：文件处理 ===
读取文件并统计单词出现频率：

<syntaxhighlight lang="java">
Path path = Paths.get("sample.txt");
Map<String, Long> wordCount = Files.lines(path)
    .flatMap(line -> Arrays.stream(line.split("\\s+")))
    .collect(Collectors.groupingBy(
        String::toLowerCase,
        Collectors.counting()
    ));
</syntaxhighlight>

== 流操作流程图 ==

<mermaid>
graph LR
    A[数据源] --> B[创建流]
    B --> C[中间操作]
    C --> D[终端操作]
    C -->|filter| C
    C -->|map| C
    C -->|sorted| C
    C -->|其他操作| C
    D --> E[结果/副作用]
</mermaid>

== 数学基础 ==

Stream API中的一些操作有数学基础，例如reduce操作类似于数学中的求和：

<math>
\sum_{i=1}^{n} x_i = x_1 + x_2 + \cdots + x_n
</math>

在Java中表示为：
<syntaxhighlight lang="java">
numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
</syntaxhighlight>

== 性能考虑 ==

* 对于小数据集，顺序流可能更快
* 对于大数据集，并行流可以显著提高性能
* 注意中间操作的开销，如sorted可能导致性能下降

== 总结 ==

Java Stream API提供了一种高效、声明式的方式来处理数据集合。通过理解其核心概念和操作，开发者可以编写更简洁、更易维护的代码。Stream API特别适合数据处理、转换和聚合任务，是现代Java编程中不可或缺的工具。

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