https://blog.csdn.net/piglite/article/details/53823584
Stream的基本概念
Stream和集合的区别：
1.Stream不会自己存储元素。元素储存在底层集合或者根据需要产生。
2.Stream操作符不会改变源对象。相反，它会返回一个持有结果的新的Stream。
3.Stream操作可能是延迟执行的，这意味着它们会等到需要结果的时候才执行。
Stream操作的基本过程,可以归结为3个部分：
创建一个Stream。
在一个或者多个操作中，将指定的Stream转换为另一个Stream的中间操作。
通过终止（terminal）方法来产生一个结果。该操作会强制它之前的延时操作立即执行，这之后该Stream就不能再被使用了。
中间操作都是filter()、distinct()、sorted()、map()、flatMap()等，其一般是对数据集的整理（过滤、排序、匹配、抽取等）。
终止方法往往是完成对数据集中数据的处理，如forEach()，还有allMatch()、anyMatch()、findAny()、 findFirst()，数值计算类的方法有sum、max、min、average等等。终止方法也可以是对集合的处理，如reduce()、 collect()等等。reduce()方法的处理方式一般是每次都产生新的数据集，而collect()方法是在原数据集的基础上进行更新，过程中不产生新的数据集。
List nums = Arrays.asList(1, 3, null, 8, 7, 8, 13, 10);
nums.stream().filter(num -> num != null).distinct().forEach(System.out::println);
上面代码实现为过滤null值并去重，遍历结果，实现简洁明了。使用传统方法就相对繁琐的多。另外其中 forEach即为终止操作方法，如果无该方法上面代码就没有任何操作。filter、map、forEach、findAny等方法的使用都比较简单，这里省略。
下面介绍强大的聚合操作，其主要分为两种：
可变聚合：把输入的元素们累积到一个可变的容器中，比如Collection或者StringBuilder；
其他聚合：除去可变聚合，剩下的，一般都不是通过反复修改某个可变对象，而是通过把前一次的汇聚结果当成下一次的入参，反复如此。比如reduce，count，allMatch；
聚合操作reduce
Stream.reduce，返回单个的结果值，并且reduce操作每处理一个元素总是创建一个新值。常用的方法有average, sum, min, max, count，使用reduce方法都可实现。这里主要介绍reduce方法：
T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator)
identity：它允许用户提供一个循环计算的初始值。accumulator：计算的累加器，其方法签名为apply(T t,U u)，在该reduce方法中第一个参数t为上次函数计算的返回值，第二个参数u为Stream中的元素，这个函数把这两个值计算apply，得到的和会被赋值给下次执行这个方法的第一个参数。有点绕看代码：
int value = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(100, (sum, item) -> sum + item);
Assert.assertSame(value, 110);
/* 或者使用方法引用 */
value = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(100, Integer::sum);
这个例子中100即为计算初始值，每次相加计算值都会传递到下一次计算的第一个参数。
reduce还有其它两个重载方法：
Optional reduce(BinaryOperatoraccumulator):与上面定义基本一样，无计算初始值，所以他返回的是一个Optional。
U reduce(U identity, BiFunction accumulator, BinaryOperator combiner):与前面两个参数的reduce方法几乎一致，你只要注意到BinaryOperator其实实现了BiFunction和BinaryOperator两个接口。
收集结果collect
当你处理完流时，通常只是想查看一下结果，而不是将他们聚合为一个值。先看collect的基础方法，它接受三个参数：
R collect(Supplier supplier, BiConsumer accumulator, BiConsumer combiner)
supplier：一个能创造目标类型实例的方法。accumulator：一个将当元素添加到目标中的方法。combiner：一个将中间状态的多个结果整合到一起的方法（并发的时候会用到）。接着看代码：
Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4).filter(p -> p > 2);
List result = stream.collect(() -> new ArrayList<>(), (list, item) -> list.add(item), (one, two) -> one.addAll(two));
/* 或者使用方法引用 */
result = stream.collect(ArrayList::new, List::add, List::addAll);
这个例子即为过滤大于2的元素，将剩余结果收集到一个新的list中。
第一个方法生成一个新的ArrayList；
第二个方法中第一个参数是前面生成的ArrayList对象，第二个参数是stream中包含的元素，方法体就是把stream中的元素加入ArrayList对象中。第二个方法被反复调用直到原stream的元素被消费完毕；
第三个方法也是接受两个参数，这两个都是ArrayList类型的，方法体就是把第二个ArrayList全部加入到第一个中；
代码有点繁琐，或者使用collect的另一个重载方法:
R collect(Collector collector)
注意到Collector其实是上面supplier、accumulator、combiner的聚合体。那么上面代码就变成：
List list = Stream.of(1, 2, 3, 4).filter(p -> p > 2).collect(Collectors.toList());
将结果收集到map中
先定义如下Person对象
class Person{
public String name;
public int age;
Person(String name, int age){
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public String toString(){
return String.format(“Person{name=’%s’, age=%d}”, name, age);
}
}
假设你有一个Stream对象，希望将其中元素收集到一个map中，这样就可以根据他的名称来查找对应年龄，例如：
Map result = people.collect(HashMap::new,(map,p)->map.put(p.name,p.age),Map::putAll);
/*使用Collectors.toMap形式*/
Map result = people.collect(Collectors.toMap(p -> p.name, p -> p.age, (exsit, newv) -> newv));
其中Collectors.toMap方法的第三个参数为键值重复处理策略，如果不传入第三个参数，当有相同的键时，会抛出一个IlleageStateException。
或者你想将Person分解为Map存储:
List<Map> personToMap = people.collect(ArrayList::new, (list, p) -> {
Mapmap = new HashMap<>();
map.put(“name”, p.name);
map.put(“age”, p.age);
list.add(map);
}, List::addAll);
分组和分片
对具有相同特性的值进行分组是一个很常见的任务，Collectors提供了一个groupingBy方法，方法签名为：
Collector<T,?,Map> groupingBy(Function classifier, Collector downstream)
classifier：一个获取Stream元素中主键方法。downstream：一个操作对应分组后的结果的方法。
假如要根据年龄来分组：
Map<Integer, List> peopleByAge = people.filter(p -> p.age > 12).collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age, Collectors.toList()));
假如我想要根据年龄分组，年龄对应的键值List存储的为Person的姓名，怎么做呢:
Map<Integer, List> peopleByAge = people.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age, Collectors.mapping((Person p) -> p.name, Collectors.toList())));
mapping即为对各组进行投影操作，和Stream的map方法基本一致。
假如要根据姓名分组，获取每个姓名下人的年龄总和(好像需求有些坑爹）:
Map sumAgeByName = people.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.name, Collectors.reducing(0, (Person p) -> p.age, Integer::sum)));
/* 或者使用summingInt方法 */
sumAgeByName = people.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.name, Collectors.summingInt((Person p) -> p.age)));
可以看到Java8的分组功能相当强大，当然你还可以完成更复杂的功能。另外Collectors中还存在一个类似groupingBy的方法：partitioningBy，它们的区别是partitioningBy为键值为Boolean类型的groupingBy，这种情况下它比groupingBy更有效率。
join和统计功能
话说Java8中新增了一个StringJoiner，Collectors的join功能和它基本一样。用于将流中字符串拼接并收集起来，使用很简单：
String names = people.map(p->p.name).collect(Collectors.joining(“,”))
Collectors分别提供了求平均值averaging、总数couting、最小值minBy、最大值maxBy、求和suming等操作。但是假如你希望将流中结果聚合为一个总和、平均值、最大值、最小值，那么Collectors.summarizing(Int/Long/Double)就是为你准备的，它可以一次行获取前面的所有结果，其返回值为(Int/Long/Double)SummaryStatistics。
DoubleSummaryStatistics dss = people.collect(Collectors.summarizingDouble((Person p)->p.age));
double average=dss.getAverage();
double max=dss.getMax();
double min=dss.getMin();
double sum=dss.getSum();
double count=dss.getCount();
optional ：https://www.cnblogs.com/xingzc/p/5778090.html
