JDK8----集合之流式(Streams)操作
JDK8 —- 集合之流式(Streams)操作
為什麼需要 Stream
Stream 作為 Java 8 的一大亮點，它與 java.io 包裡的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同於 StAX 對 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 對大資料實時處理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是對集合（Collection）物件功能的增強，它專注於對集合物件進行各種非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量資料操作 (bulk data operation)。Stream API 藉助於同樣新出現的 Lambda表示式，極大的提高程式設計效率和程式可讀性。同時它提供序列和並行
什麼是聚合操作
在傳統的 J2EE 應用中，Java 程式碼經常不得不依賴於關係型資料庫的聚合操作來完成諸如：
* 客戶每月平均消費金額
* 最昂貴的在售商品
* 本週完成的有效訂單（排除了無效的）
* 取十個資料樣本作為首頁推薦
這類的操作。
但在當今這個資料大爆炸的時代，在資料來源多樣化、資料海量化的今天，很多時候不得不脫離 RDBMS，或者以底層返回的資料為基礎進行更上層的資料統計。而 Java 的集合 API 中，僅僅有極少量的輔助型方法，更多的時候是程式設計師需要用 Iterator 來遍歷集合，完成相關的聚合應用邏輯。這是一種遠不夠高效、笨拙的方法。在 Java 7 中，如果要發現 type 為 grocery 的所有交易，然後返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合，我們需要這樣寫：
List<Transaction> groceryTransactions = new ArrayList<>();
for (Transaction t : transactions) {
if (t.getType() == Transaction.GROCERY) {
groceryTransactions.add(t);
}
}
Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator() {
public 而在 Java 8 使用 Stream，程式碼更加簡潔易讀；而且使用併發模式，程式執行速度更快。
List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream().
filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY).
sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()).
map(Transaction::getId).
collect(toList());集合之流式操作
Java 8 引入了流式操作（Stream），通過該操作可以實現對集合（Collection）的並行處理和函式式操作。根據操作返回的結果不同，流式操作分為中間操作和最終操作兩種。最終操作返回一特定型別的結果，而中間操作返回流本身，這樣就可以將多個操作依次串聯起來。根據流的併發性，流又可以分為序列和並行兩種。流式操作實現了集合的過濾、排序、對映等功能。
Stream 和 Collection 集合的區別：Collection 是一種靜態的記憶體資料結構，而 Stream 是有關計算的。前者是主要面向記憶體，儲存在記憶體中，後者主要是面向 CPU，通過 CPU 實現計算。
序列和並行的流
流有序列和並行兩種，序列流上的操作是在一個執行緒中依次完成，而並行流則是在多個執行緒上同時執行。並行與序列的流可以相互切換：通過 stream.sequential() 返回序列的流，通過 stream.parallel() 返回並行的流。相比較序列的流，並行的流可以很大程度上提高程式的執行效率。
Stream 總覽
什麼是流
Stream 不是集合元素，它不是資料結構並不儲存資料，它是有關演算法和計算的，它更像一個高階版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，使用者只能顯式地一個一個遍歷元素並對其執行某些操作；高階版本的 Stream，使用者只要給出需要對其包含的元素執行什麼操作，比如 “過濾掉長度大於 10 的字串”、“獲取每個字串的首字母”等，Stream 會隱式地在內部進行遍歷，做出相應的資料轉換。
Stream 就如同一個迭代器（Iterator），單向，不可往復，資料只能遍歷一次，遍歷過一次後即用盡了，就好比流水從面前流過，一去不復返。
而和迭代器又不同的是，Stream 可以並行化操作，迭代器只能命令式地、序列化操作。顧名思義，當使用序列方式去遍歷時，每個 item 讀完後再讀下一個 item。而使用並行去遍歷時，資料會被分成多個段，其中每一個都在不同的執行緒中處理，然後將結果一起輸出。Stream 的並行操作依賴於 Java7 中引入的 Fork/Join 框架（JSR166y）來拆分任務和加速處理過程。Java 的並行 API 演變歷程基本如下：
1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
5.0 中的 java.util.concurrent
6.0 中的 Phasers 等
7.0 中的 Fork/Join 框架
8.0 中的 Lambda
Stream 的另外一大特點是，資料來源本身可以是無限的。
流的構成
當我們使用一個流的時候，通常包括三個基本步驟：
獲取一個數據源（source）→ 資料轉換→執行操作獲取想要的結果，每次轉換原有 Stream 物件不改變，返回一個新的 Stream 物件（可以有多次轉換），這就允許對其操作可以像鏈條一樣排列，變成一個管道，如下圖所示。
圖 1. 流管道 (Stream Pipeline) 的構成
流的操作型別分為兩種：
Intermediate：一個流可以後面跟隨零個或多個 intermediate 操作。其目的主要是開啟流，做出某種程度的資料對映/過濾，然後返回一個新的流，交給下一個操作使用。這類操作都是惰性化的（lazy），就是說，僅僅呼叫到這類方法，並沒有真正開始流的遍歷。
Terminal：一個流只能有一個 terminal 操作，當這個操作執行後，流就被使用“光”了，無法再被操作。所以這必定是流的最後一個操作。Terminal 操作的執行，才會真正開始流的遍歷，並且會生成一個結果，或者一個 side effect。
在對於一個 Stream 進行多次轉換操作 (Intermediate 操作)，每次都對 Stream 的每個元素進行轉換，而且是執行多次，這樣時間複雜度就是 N（轉換次數）個 for 迴圈裡把所有操作都做掉的總和嗎？其實不是這樣的，轉換操作都是 lazy 的，多個轉換操作只會在 Terminal 操作的時候融合起來，一次迴圈完成。我們可以這樣簡單的理解，Stream 裡有個操作函式的集合，每次轉換操作就是把轉換函式放入這個集合中，在 Terminal 操作的時候迴圈 Stream 對應的集合，然後對每個元素執行所有的函式。
還有一種操作被稱為 short-circuiting。用以指：
對於一個 intermediate 操作，如果它接受的是一個無限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一個有限的新 Stream。
對於一個 terminal 操作，如果它接受的是一個無限大的 Stream，但能在有限的時間計算出結果。
當操作一個無限大的 Stream，而又希望在有限時間內完成操作，則在管道內擁有一個 short-circuiting 操作是必要非充分條件。
流的使用詳解
簡單說，對 Stream 的使用就是實現一個 filter-map-reduce 過程，產生一個最終結果，或者導致一個副作用（side effect）。
流的構造與轉換
下面提供最常見的幾種構造 Stream 的樣例。
// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays
String[] strArray = new String[]{"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();需要注意的是，對於基本數值型，目前有三種對應的包裝型別 Stream：
IntStream、LongStream、DoubleStream。當然我們也可以用 Stream、Stream >、Stream，但是 boxing 和 unboxing 會很耗時，所以特別為這三種基本數值型提供了對應的 Stream。
Java 8 中還沒有提供其它數值型 Stream，因為這將導致擴增的內容較多。而常規的數值型聚合運算可以通過上面三種 Stream 進行。