一、Stream 的基礎概念

1. 定義與特性

   • Stream 是單向數據流，對集合或數組進行高效處理，不存儲數據，而是通過操作鏈生成新 Stream。
   • 不可變性：原始數據源不被修改，所有操作均返回新 Stream。
   • 延遲執行：中間操作（如 filter）不會立即執行，需終端操作（如 collect）觸發計算。

2. 核心優勢

   • 簡潔性：通過鏈式調用簡化復雜邏輯（如 map + filter）。
   • 高效性：支持并行處理（parallelStream()），充分利用多核性能。
   • 靈活性：提供豐富的操作符（如 flatMap 處理嵌套集合）。

---

二、Stream 的創建方式

1. 從集合/數組創建

   List list = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
   Stream listStream = list.stream();  // 集合轉Stream
   Stream arrayStream = Arrays.stream(new String[]{"A", "B"});  // 數組轉Stream
   

2. 其他創建方式

   • 空 Stream：Stream.empty()（避免返回 null）。
   • 構造器：Stream.builder().add("A").build()。
   • 生成器：

     Stream generated = Stream.generate(() -> "data").limit(5);  // 無限流截斷
     Stream iterated = Stream.iterate(1, n -> n + 1).limit(10);  // 遞增生成
     

---

三、Stream 的核心操作分類

1. 中間操作（Intermediate Operations）

操作	作用	示例代碼
filter	篩選元素	list.stream().filter(s -> s.length() > 3) // 篩選長度>3的字符串
map	轉換元素類型或值	.map(String::toUpperCase) // 轉換為大寫
sorted	排序	.sorted(Comparator.naturalOrder()) // 自然排序
flatMap	扁平化嵌套集合	List> nestedList; nestedList.stream().flatMap(List::stream)
distinct	去重	.distinct() // 基于 equals() 去重

2. 終端操作（Terminal Operations）

操作	作用	示例代碼
collect	收集結果為集合或對象	.collect(Collectors.toList()) // 轉為List
reduce	歸約操作（求和、拼接等）	Stream.of(1,2,3).reduce(0, Integer::sum) // 結果為6
forEach	遍歷元素	.forEach(System.out::println) // 打印所有元素
count	統計元素數量	.count() // 返回Long類型總數

---

四、實戰場景與示例

1. 數據篩選與轉換

   List員工列表 = ...;
   List names = 員工列表.stream().filter(e -> e.getAge() > 30).map(E員工::getName).collect(Collectors.toList());  // 篩選年齡>30的員工姓名
   

2. 分組統計

   Map groupedByDep = 員工列表.stream().collect(Collectors.groupingBy(E員工::getDepartment));  // 按部門分組
   

3. 雙列集合處理

   Map map = new HashMap<>();
   Stream> entryStream = map.entrySet().stream();
   

---

五、進階特性與注意事項

1. 并行流（Parallel Streams）

   • 通過 parallelStream() 啟用多線程處理，適用于大數據量場景。
   • 注意線程安全問題，避免非線程安全集合（如 ArrayList）的并發修改。

2. 基本類型專用流

   • IntStream、LongStream、DoubleStream 優化內存和性能，避免自動裝箱開銷：

     IntStream.range(1, 100).sum();  // 計算1-99的和
     

3. 避免常見錯誤

   • 多次使用終端操作：Stream 一旦被終端操作消費，不可復用。
   • 無限流處理：需結合 limit() 截斷，防止內存溢出。

---

六、總結

Java Stream API 通過函數式編程范式，顯著提升了集合操作的簡潔性和性能。合理使用 map、filter、collect 等操作，結合并行流和基本類型流優化，可高效處理復雜數據場景。開發者需注意流的生命周期和線程安全，以充分發揮其優勢。