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Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API。
在使用的过程中分为三个阶段：
- 将集合、数组、或行文本文件转换为java Stream管道流
- 管道流式数据处理操作，处理管道中的每一个元素。上一个管道中的输出元素作为下一个管道的输入元素。
- 管道流结果处理操作
我之前写过的一个例子：
List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");List<String> list = nameStrs.stream().filter(s -> s.startsWith("L")).map(String::toUpperCase).sorted().collect(toList());System.out.println(list);- 首先使用stream()方法将字符串List转换为管道流Stream
- 然后进行管道数据处理操作，先用fliter函数过滤所有大写L开头的字符串，然后将管道中的字符串转换为大写字母toUpperCase，然后调用sorted方法排序。这些API的用法在本号之前的文章有介绍过。其中还使用到了lambda表达式和函数引用。
- 最后使用collect函数进行结果处理，将java Stream管道流转换为List。最终list的输出结果是:
[LEMUR, LION]
1、ForEach和ForEachOrdered
如果我们只是希望将Stream管道流的处理结果打印出来，而不是进行类型转换，我们就可以使用forEach()方法或forEachOrdered()方法：
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion").parallel().forEach(System.out::println);Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion").parallel().forEachOrdered(System.out::println);- parallel()函数表示对管道中的元素进行并行处理，而不是串行处理，这样处理速度更快。但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理，前面的元素后处理，也就是元素的顺序无法保证
- forEachOrdered从名字上看就可以理解，虽然在数据处理顺序上可能无法保障，但是forEachOrdered方法可以在元素输出的顺序上保证与元素进入管道流的顺序一致。也就是下面的样子（forEach方法则无法保证这个顺序）：
MonkeyLionGiraffeLemurLion2、元素的收集collect
java Stream 最常见的用法就是：一将集合类转换成管道流，二对管道流数据处理，三将管道流处理结果在转换成集合类。那么collect()方法就为我们提供了这样的功能：将管道流处理结果在转换成集合类。
转换为Set
Set<String> collectToSet = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion") .collect(Collectors.toSet());- 最终collectToSet 中的元素是:
[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur]，因为Set会去重。
转换为List
List<String> collectToList = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion").collect(Collectors.toList());通用的转换方式
上面的元素转换方式都是专用的。比如使用Collectors.toSet()收集为Set类型集合；使用Collectors.toList()收集为List类型集合。那么，有没有一种比较通用的数据元素收集方式，将数据收集为任意的Collection接口子类型。
所以，这里介绍一种通用的元素收集方式，你可以将数据元素收集到任意的Collection类型：即向所需Collection类型提供构造函数的方式。
例如：
LinkedList<String> collectToCollection = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion").collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));- 最终collectToCollection中的元素是:
[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]
转换为Array
通过toArray(String[]::new)方法收集Stream的处理结果，将所有元素收集到字符串数组中。
String[] toArray = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion") .toArray(String[]::new);转换为Map
使用Collectors.toMap()方法将数据元素收集到Map里面，但是出现一个问题：那就是管道中的元素是作为key，还是作为value。我们用到了一个Function.identity()方法，该方法很简单就是返回一个“ t -> t ”（输入就是输出的lambda表达式）。另外使用管道流处理函数distinct()来确保Map键值的唯一性。
Map<String, Integer> toMap = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion").distinct().collect(Collectors.toMap(Function.identity(), //元素输入就是输出，作为keys -> (int) s.chars().distinct().count()// 输入元素的不同的字母个数，作为value));// 最终toMap的结果是: {Monkey=6, Lion=4, Lemur=5, Giraffe=6} 分组转换groupingBy
Collectors.groupingBy用来实现元素的分组收集，下面的代码演示如何根据首字母将不同的数据元素收集到不同的List，并封装为Map。
Map<Character, List<String>> groupingByList = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion").collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0) , //根据元素首字母分组，相同的在一组// counting() // 加上这一行代码可以实现分组统计));// 最终groupingByList内的元素: {G=[Giraffe], L=[Lion, Lemur, Lion], M=[Monkey]}//如果加上counting() ，结果是: {G=1, L=3, M=1}这是该过程的说明：groupingBy第一个参数作为分组条件，第二个参数是子收集器。
3、其他常用方法
boolean containsTwo = IntStream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i == 2);// 判断管道中是否包含2，结果是: truelong nrOfAnimals = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur").count();// 管道中元素数据总计结果nrOfAnimals: 4int sum = IntStream.of(1, 2, 3).sum();// 管道中元素数据累加结果sum: 6OptionalDouble average = IntStream.of(1, 2, 3).average();//管道中元素数据平均值average: OptionalDouble[2.0]int max = IntStream.of(1, 2, 3).max().orElse(0);//管道中元素数据最大值max: 3IntSummaryStatistics statistics = IntStream.of(1, 2, 3).summaryStatistics();// 全面的统计结果statistics: IntSummaryStatistics{count=3, sum=6, min=1, average=2.000000, max=3}