<p>你可能没意识到Java对函数式编程的重视程度，看看Java 8加入函数式编程扩充多少功能就清楚了。Java 8之所以费这么大功夫引入函数式编程，原因有二：</p>    <ol>     <li><strong>代码简洁</strong> ，函数式编程写出的代码简洁且意图明确，使用 <em>stream</em> 接口让你从此告别 <em>for</em> 循环。</li>     <li><strong>多核友好</strong> ，Java函数式编程使得编写并行程序从未如此简单，你需要的全部就是调用一下 parallel() 方法。</li>    </ol>    <p>这一节我们学习 <em>stream</em> ，也就是Java函数式编程的主角。对于Java 7来说 <em>stream</em> 完全是个陌生东西， <em>stream</em> 并不是某种数据结构，它只是数据源的一种视图。这里的数据源可以是一个数组，Java容器或I/O channel等。正因如此要得到一个 <em>stream</em> 通常不会手动创建，而是调用对应的工具方法，比如：</p>    <ul>     <li>调用 Collection.stream() 或者 Collection.parallelStream() 方法</li>     <li>调用 Arrays.stream(T[] array) 方法</li>    </ul>    <p>常见的 <em>stream</em> 接口继承关系如图：</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/729f967f16caa888de60afe24eae4c6b.png"></p>    <p>图中4种 <em>stream</em> 接口继承自 BaseStream ，其中 IntStream, LongStream, DoubleStream 对应三种基本类型（ int, long, double ，注意不是包装类型）， Stream 对应所有剩余类型的 <em>stream</em> 视图。为不同数据类型设置不同 <em>stream</em> 接口，可以1.提高性能，2.增加特定接口函数。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/568102dee130ad045f0dab715fc76656.png"></p>    <p>你可能会奇怪为什么不把 IntStream 等设计成 Stream 的子接口？毕竟这接口中的方法名大部分是一样的。答案是这些方法的名字虽然相同，但是返回类型不同，如果设计成父子接口关系，这些方法将不能共存，因为Java不允许只有返回类型不同的方法重载。</p>    <p>虽然大部分情况下 <em>stream</em> 是容器调用 Collection.stream() 方法得到的，但 <em>stream</em> 和 <em>collections</em> 有以下不同：</p>    <ul>     <li><strong>无存储</strong> 。 <em>stream</em> 不是一种数据结构，它只是某种数据源的一个视图，数据源可以是一个数组，Java容器或I/O channel等。</li>     <li><strong>为函数式编程而生</strong> 。对 <em>stream</em> 的任何修改都不会修改背后的数据源，比如对 <em>stream</em> 执行过滤操作并不会删除被过滤的元素，而是会产生一个不包含被过滤元素的新 <em>stream</em> 。</li>     <li><strong>惰式执行</strong> 。 <em>stream</em> 上的操作并不会立即执行，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。</li>     <li><strong>可消费性</strong> 。 <em>stream</em> 只能被“消费”一次，一旦遍历过就会失效，就像容器的迭代器那样，想要再次遍历必须重新生成。</li>    </ul>    <p>对 <em>stream</em> 的操作分为为两类， 中间操作( <em>intermediate operations</em> )和结束操作( <em>terminal operations</em> ) ，二者特点是：</p>    <ol>     <li><strong>中间操作总是会惰式执行</strong> ，调用中间操作只会生成一个标记了该操作的新 <em>stream</em> ，仅此而已。</li>     <li><strong>结束操作会触发实际计算</strong> ，计算发生时会把所有中间操作积攒的操作以 <em>pipeline</em> 的方式执行，这样可以减少迭代次数。计算完成之后 <em>stream</em> 就会失效。</li>    </ol>    <p>如果你熟悉Apache Spark RDD，对 <em>stream</em> 的这个特点应该不陌生。</p>    <p>下表汇总了 Stream 接口的部分常见方法：</p>    <table>     <thead>      <tr>       <th>操作类型</th>       <th>接口方法</th>      </tr>     </thead>     <tbody>      <tr>       <td>中间操作</td>       <td>concat() distinct() filter() flatMap() limit() map() peek()<br> skip() sorted() parallel() sequential() unordered()</td>      </tr>      <tr>       <td>结束操作</td>       <td>allMatch() anyMatch() collect() count() findAny() findFirst()<br> forEach() forEachOrdered() max() min() noneMatch() reduce() toArray()</td>      </tr>     </tbody>    </table>    <p>区分中间操作和结束操作最简单的方法，就是看方法的返回值，返回值为 <em>stream</em> 的大都是中间操作，否则是结束操作。</p>    <h2>stream方法使用</h2>    <p><em>stream</em> 跟函数接口关系非常紧密，没有函数接口 <em>stream</em> 就无法工作。回顾一下： <strong>函数接口是指内部只有一个抽象方法的接口</strong> 。通常函数接口出现的地方都可以使用Lambda表达式，所以不必记忆函数接口的名字。</p>    <h3>forEach()</h3>    <p>我们对 forEach() 方法并不陌生，在 Collection 中我们已经见过。方法签名为 void forEach(Consumer<? super E> action) ，作用是对容器中的每个元素执行 action 指定的动作，也就是对元素进行遍历。</p>    <pre>  <code class="language-java">// 使用Stream.forEach()迭代  Stream<String> stream = Stream.of("I", "love", "you", "too");  stream.forEach(str -> System.out.println(str));</code></pre>    <p>由于 forEach() 是结束方法，上述代码会立即执行，输出所有字符串。</p>    <h3>filter()</h3>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/16716c6ba21ebcc67f636ae4ba206557.png"></p>    <p>函数原型为 Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate) ，作用是返回一个只包含满足 predicate 条件元素的 Stream 。</p>    <pre>  <code class="language-java">// 保留长度等于3的字符串  Stream<String> stream= Stream.of("I", "love", "you", "too");  stream.filter(str -> str.length()==3)      .forEach(str -> System.out.println(str));</code></pre>    <p>上述代码将输出为长度等于3的字符串 you 和 too 。注意，由于 filter() 是个中间操作，如果只调用 filter() 不会有实际计算，因此也不会输出任何信息。</p>    <h3>distinct()</h3>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/45ee706870dae03b65250e384193e258.png"></p>    <p>函数原型为 Stream<T> distinct() ，作用是返回一个去除重复元素之后的 Stream 。</p>    <pre>  <code class="language-java">Stream<String> stream= Stream.of("I", "love", "you", "too", "too");  stream.distinct()      .forEach(str -> System.out.println(str));</code></pre>    <p>上述代码会输出去掉一个 too 之后的其余字符串。</p>    <h3>sorted()</h3>    <p>排序函数有两个，一个是用自然顺序排序，一个是使用自定义比较器排序，函数原型分别为 Stream<T> sorted() 和 Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator) 。</p>    <pre>  <code class="language-java">Stream<String> stream= Stream.of("I", "love", "you", "too");  stream.sorted((str1, str2) -> str1.length()-str2.length())      .forEach(str -> System.out.println(str));</code></pre>    <p>上述代码将输出按照长度升序排序后的字符串，结果完全在预料之中。</p>    <h3>map()</h3>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/fe41bec57c0a126fdf30531bc31f0965.png"></p>    <p>函数原型为 <R> Stream<R> map(Function<? super T,? extends R> mapper) ，作用是返回一个对当前所有元素执行执行 mapper 之后的结果组成的 Stream 。直观的说，就是对每个元素按照某种操作进行转换，转换前后 Stream 中元素的个数不会改变，但元素的类型取决于转换之后的类型。</p>    <pre>  <code class="language-java">Stream<String> stream    = Stream.of("I", "love", "you", "too");  stream.map(str -> str.toUpperCase())      .forEach(str -> System.out.println(str));</code></pre>    <p>上述代码将输出原字符串的大写形式。</p>    <h3>flatMap()</h3>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/32d9da49f1013cffa7a828bd8a304986.png"></p>    <p>函数原型为 <R> Stream<R> flatMap(Function<? super T,? extends Stream<? extends R>> mapper) ，作用是对每个元素执行 mapper 指定的操作，并用所有 mapper 返回的 Stream 中的元素组成一个新的 Stream 作为最终返回结果。说起来太拗口，通俗的讲 flatMap() 的作用就相当于把原 <em>stream</em> 中的所有元素都"摊平"之后组成的 Stream ，转换前后元素的个数和类型都可能会改变。</p>    <pre>  <code class="language-java">Stream<List<Integer>> stream = Stream.of(Arrays.asList(1,2), Arrays.asList(3, 4, 5));  stream.flatMap(list -> list.stream())      .forEach(i -> System.out.println(i));</code></pre>    <p>上述代码中，原来的 stream 中有两个元素，分别是两个 List<Integer> ，执行 flatMap() 之后，将每个 List 都“摊平”成了一个个的数字，所以会新产生一个由5个数字组成的 Stream 。所以最终将输出1~5这5个数字。</p>    <h2>结语</h2>    <p>截止到目前我们感觉良好，已介绍 Stream API理解起来并不费劲儿。如果你就此以为函数式编程不过如此，恐怕是高兴地太早了。</p>    <p> </p>    <p> </p>    <p>来自：http://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/6545321.html</p>    <p> </p>