🎯 1. flatMap() 到底是啥？

flatMap() 是 Stream 里的中間操作，它的作用可以分兩步理解：

• 第一步：對流里的每個元素，先**映射（轉換）**成一個 Stream。
• 第二步：把多個子流拍平成一個大的扁平流。

簡單記憶：map() 是一對一，flatMap() 是一對多。

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🛠? 2. 基礎用法拆解

來看個例子：

List<String> list = List.of("Hello World", "Java Stream");List<String> result = list.stream().map(s -> s.split(" "))   // 轉成 String[] 流.flatMap(Arrays::stream)    // 拍平成單層流.collect(Collectors.toList());System.out.println(result);

? 執行過程解析

步驟	操作	結果
🎯 map()	每個元素轉成數組	[["Hello", "World"], ["Java", "Stream"]]
🔥 flatMap()	拍平成單層流	["Hello", "World", "Java", "Stream"]

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🔍 3. map() vs flatMap() 的區別

我們用個更直觀的對比例子：

List<String> list = List.of("a,b,c", "d,e,f");// map()
List<String[]> mapResult = list.stream().map(s -> s.split(","))  // 每個元素變成 String[].collect(Collectors.toList());System.out.println(mapResult);
// 輸出: [[a, b, c], [d, e, f]]  (嵌套數組)// flatMap()
List<String> flatMapResult = list.stream().flatMap(s -> Arrays.stream(s.split(","))).collect(Collectors.toList());System.out.println(flatMapResult);
// 輸出: [a, b, c, d, e, f] (扁平化的一層)

? 總結：

功能	map()	flatMap()
結果	返回嵌套結構（Stream<Stream>、List<List>等）	返回單層扁平結構
常見用途	單層對象轉換	嵌套結構拍平、集合嵌套處理
結果類型	Stream<T[]> / Stream<List>	Stream<T>
示例轉換	"A B" → ["A", "B"]	[["A", "B"], ["C", "D"]] → ["A", "B", "C", "D"]

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🔥 4. 高階實戰場景

🎯 4.1. 嵌套集合扁平化

List<List<Integer>> numbers = List.of(List.of(1, 2, 3),List.of(4, 5, 6),List.of(7, 8, 9)
);List<Integer> flatList = numbers.stream().flatMap(List::stream).collect(Collectors.toList());System.out.println(flatList);
// 輸出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

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🚀 4.2. 字符串拆分

假設我們有一組句子，想拆成單詞：

List<String> sentences = List.of("Java is cool", "Stream API is powerful");List<String> words = sentences.stream().flatMap(s -> Arrays.stream(s.split(" "))).collect(Collectors.toList());System.out.println(words);
// 輸出: [Java, is, cool, Stream, API, is, powerful]

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🔥 4.3. 模擬 SQL JOIN

我們模擬多表連接（類似 SQL 的笛卡爾積）：

List<String> names = List.of("Tom", "Jerry", "Mike");
List<String> hobbies = List.of("Coding", "Gaming", "Reading");List<String> results = names.stream().flatMap(name -> hobbies.stream().map(hobby -> name + " loves " + hobby)).collect(Collectors.toList());results.forEach(System.out::println);

輸出：

Tom loves Coding
Tom loves Gaming
Tom loves Reading
Jerry loves Coding
Jerry loves Gaming
Jerry loves Reading
Mike loves Coding
Mike loves Gaming
Mike loves Reading

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🔥 5. Optional 配合 flatMap()

Optional 也有 flatMap()！特別適合處理嵌套 Optional:

Optional<String> optionalName = Optional.of("Java");Optional<String> upperName = optionalName.flatMap(name -> Optional.of(name.toUpperCase()));System.out.println(upperName.orElse("No Name"));
// 輸出: JAVA

? 如果用 map()：

Optional<Optional<String>> nestedOptional = optionalName.map(name -> Optional.of(name.toUpperCase()));
System.out.println(nestedOptional);
// 輸出: Optional[Optional[JAVA]]  (嵌套了兩層)

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🎉 6. 常見坑 & 注意事項

1?? 避免空指針

如果 flatMap() 操作的是嵌套集合，務必確保子集合不為 null：

List<List<String>> data = List.of(List.of("Java", "Python"),null // ??注意這里有null
);List<String> result = data.stream().filter(Objects::nonNull) // 先過濾掉null.flatMap(list -> list == null ? Stream.empty() : list.stream()).collect(Collectors.toList());System.out.println(result);

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2?? 性能考慮

flatMap() 頻繁拍平大數據集合時性能可能受影響，考慮分批次處理，或者用 parallelStream()。

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3?? 嵌套層級太多

如果嵌套層次太多（List<List<List<T>>>），可以鏈式多次 flatMap()：

List<List<List<String>>> deepNestedList = List.of(List.of(List.of("A", "B"), List.of("C")),List.of(List.of("D", "E"))
);List<String> flatResult = deepNestedList.stream().flatMap(List::stream).flatMap(List::stream).collect(Collectors.toList());System.out.println(flatResult);
// 輸出: [A, B, C, D, E]

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🎁 7. 終極總結

特點	map()	flatMap()
轉換關系	一對一轉換	一對多（Stream 扁平化）
結果類型	Stream<Stream<T>>	Stream<T>
常用場景	數據轉換，簡單映射	嵌套集合、字符串拆解
Optional 嵌套處理	返回嵌套 Optional	解開嵌套 Optional

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🌟 總結

通過本文的學習，我們深入了解了 flatMap() 在 Java Stream 中的強大功能。它不僅能夠處理多層嵌套數據、拆分字符串、模擬 SQL JOIN，更能讓你的代碼更加簡潔優雅，避免冗余的嵌套結構。

無論你是數據處理，還是解決復雜的集合操作，掌握 flatMap() 都將是你提升編碼能力的關鍵一步。希望通過本文，大家能夠更高效地利用這個工具，優化自己的代碼結構，讓代碼不僅“能用”，更要“好用”。

如果你在學習過程中有任何疑問，或者有更多 flatMap() 的應用場景，歡迎在評論區留言，我們一起討論！別忘了點贊、收藏和分享給更多需要的朋友哦！