以下是對您博客內容的優化版本，在保留原有核心內容的基礎上，補充了Lambda表達式及Stream API的完整方法體系，并通過結構化排版和擴展說明提升可讀性。

Java Lambda表達式與Stream API全解析：從基礎到進階

一、Lambda表達式與Stream API基礎

Lambda表達式是Java 8引入的函數式編程特性，配合Stream API可高效處理集合數據。其核心優勢在于：

• 減少冗余代碼，提升可讀性
• 支持并行處理，優化性能
• 鏈式調用實現流式數據處理

二、Stream API核心方法詳解

以下以Student類為例（類定義同原博客），展示Stream API的完整方法體系：

1. 數據轉換（Map系列）

作用：將流中元素轉換為新類型。

// 基礎map：轉換元素類型
List<Integer> ages = students.stream().map(Student::getAge)  // 提取年齡，返回Stream<Integer>.collect(Collectors.toList());  // [18, 26, 30, 10, 10]// 特化map：返回基本類型流
IntStream ageStream = students.stream().mapToInt(Student::getAge);  // 直接返回IntStream，避免裝箱開銷// flatMap：合并多層流（處理嵌套集合）
List<Integer> allScores = students.stream().flatMap(student -> student.getCourses().stream())  // 將每個學生的課程流合并為一個流.collect(Collectors.toList());  // 假設getCourses()返回List<Integer>

注意：map處理單個元素轉換，flatMap處理多層集合展開（如將Stream<List<T>>轉為Stream<T>）。

2. 數據過濾與去重

filter：按條件篩選元素。

List<Student> adultStudents = students.stream().filter(student -> student.getAge() > 18)  // 保留年齡>18的學生.collect(Collectors.toList());

distinct：根據元素equals和hashCode去重。

List<Student> uniqueStudents = students.stream().distinct()  // 去重，需Student重寫equals和hashCode.collect(Collectors.toList());

3. 排序與限制

sorted：排序（支持自定義比較器）。

// 自然排序（年齡升序）
List<Integer> sortedAges = students.stream().map(Student::getAge).sorted()  // 等價于sorted(Comparator.naturalOrder()).collect(Collectors.toList());  // [10, 10, 18, 26, 30]// 自定義排序（年齡降序）
List<Student> sortedStudents = students.stream().sorted((s1, s2) -> s2.getAge() - s1.getAge()).collect(Collectors.toList());

limit/skip：限制流長度（limit取前n個，skip跳過前n個）。

List<Student> firstTwo = students.stream().limit(2)  // 取前2個學生.collect(Collectors.toList());

4. 聚合與歸約（Reduce）

reduce：將流中元素聚合為單個結果。

// 計算年齡總和
int totalAge = students.stream().mapToInt(Student::getAge).sum();  // 更簡潔的歸約方式，等價于：// .reduce(0, (sum, age) -> sum + age);// 復雜歸約：找出年齡最大的學生
Student oldestStudent = students.stream().reduce((s1, s2) -> s1.getAge() > s2.getAge() ? s1 : s2).orElse(null);

5. 查找與匹配

findFirst/findAny：查找第一個/任意元素（并行流中findAny效率更高）。

int firstAdultAge = students.stream().filter(s -> s.getAge() > 18).findFirst().map(Student::getAge).orElse(0);  // 若無可選元素，返回0

allMatch/anyMatch/noneMatch：判斷流中元素是否滿足條件。

boolean hasTeenager = students.stream().anyMatch(s -> s.getAge() < 20);  // 是否有青少年

6. 消費與調試（Peek）

peek：對流中元素執行操作（常用于調試）。

List<Student> debugList = students.stream().peek(s -> System.out.println("處理學生：" + s.getName())).collect(Collectors.toList());

7. 其他實用方法

count：統計元素數量。

long studentCount = students.stream().count();

collect：將流轉換為集合/Map等（配合Collectors工具類）。

// 按年齡分組
Map<Integer, List<Student>> studentsByAge = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));// 提取姓名列表
List<String> names = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toList());

三、Lambda表達式進階用法

1. 方法引用（Method Reference）

簡化Lambda表達式，直接引用已有方法。

// 等價于 x -> x.getAge()
students.stream().map(Student::getAge);// 靜態方法引用
List<String> names = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toList());

2. 構造器引用

// 將Integer列表轉為Student對象列表（假設Student有Integer參數的構造器）
List<Student> studentList = ages.stream().map(Student::new)  // 等價于 x -> new Student(x).collect(Collectors.toList());

四、性能優化與注意事項

1. 惰性求值：Stream操作分為惰性（filter/map）和及早（collect/reduce），需調用及早操作才會執行。
2. 并行流：大數據量時使用parallelStream()提升性能，但需注意線程安全。
3. 裝箱開銷：使用mapToInt/mapToLong等特化方法避免自動裝箱。

五、完整示例：綜合應用

// 需求：統計年齡>20的學生姓名，按年齡降序排列，取前3個
List<String> result = students.stream().filter(s -> s.getAge() > 20)       // 過濾年齡>20.sorted((s1, s2) -> s2.getAge() - s1.getAge())  // 年齡降序.limit(3)                           // 取前3個.map(Student::getName)              // 提取姓名.collect(Collectors.toList());      // 轉換為列表

通過以上優化，內容覆蓋了Lambda與Stream API的核心方法，并補充了進階用法和性能建議，結構更清晰，示例更全面。如需進一步擴展，可加入并行流對比、自定義Collector實現等深度內容。