# Java 8 Stream
## 1. Stream 初體驗
**官方定義**
>A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.
>
>支持順序和並行聚合操作的一系列元素。
我們來解讀一下上面的那句話：
1. Stream是元素的集合，這點讓Stream看起來用些類似Iterator；
2. 可以支持順序和並行的對原Stream進行匯聚的操作；
大家可以把Stream當成一個高級版本的Iterator。
原始版本的Iterator，用戶只能一個一個的遍歷元素並對其執行某些操作；
高級版本的Stream，用戶只要給出需要對其包含的元素執行什麽操作，比如“過濾掉長度大於10的字符串”、“獲取每個字符串的首字母”等，具體這些操作如何應用到每個元素上，就給Stream就好了！
別急，我們來看一段Stream範例程式吧～
```java=
List<Integer> nums = Arrays.asList(1, null, 3, 4, null, 6);
nums.stream().filter(n -> n != null).count();
```
剖析Stream通用語法
+ 可以很清楚的看見：原本一條語句被三種顏色的框分割成了三個部分。
- 紅色框中的語句是一個Stream的生命開始的地方，負責創建一個Stream實例；
- 綠色框中的語句是賦予Stream靈魂的地方，把一個Stream轉換成另外一個Stream，紅框的語句生成的是一個包含所有nums變量的Stream，進過綠框的filter方法以後，重新生成了一個過濾掉原nums列表所有null以後的Stream；
- 藍色框中的語句是豐收的地方，把Stream的裏面包含的內容按照某種算法來匯聚成一個值，例子中是獲取Stream中包含的元素個數。
如果這樣解析以後，還不理解，那就只能動用“核武器”–圖形化，一圖抵千言！
#### 總結一下使用Stream的基本步驟：
1. 創建Stream；
2. 轉換Stream，每次轉換原有Stream對象不改變，返回一個新的Stream對象（**可以有多次轉換**）；
3. 對Stream進行聚合（Reduce）操作，獲取想要的結果；
## 2. 創建Stream
最常用的創建Stream有兩種途徑：
1. 通過Stream接口的靜態工廠方法（註意：Java8裏接口可以帶靜態方法）；
2. 通過Collection接口的默認方法（默認方法：Default method，也是Java8中的一個新特性，就是接口中的一個帶有實現的方法，後續文章會有介紹）–stream()，把一個Collection對象轉換成Stream
#### 2.1 使用Stream靜態方法來創建Stream
1. of方法：有兩個overload方法，一個接受變長參數，一個接口單一值
```java=
Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);
Stream<String> stringStream = Stream.of("taobao");
```
2. generator方法：生成一個無限長度的Stream，其元素的生成是通過給定的Supplier（這個接口可以看成一個對象的工廠，每次調用返回一個給定類型的對象)
```java=
Stream.generate(new Supplier<Double>() {
@Override
public Double get() {
return Math.random();
}
});
Stream.generate(() -> Math.random());
Stream.generate(Math::random);
```
三條語句的作用都是一樣的，只是使用了lambda表達式和方法引用的語法來簡化代碼。每條語句其實都是生成一個無限長度的Stream，其中值是隨機的。這個無限長度Stream是懶加載，一般這種無限長度的Stream都會配合Stream的limit()方法來用。
3. iterate方法：也是生成無限長度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重覆對給定的種子值(seed)調用用戶指定函數來生成的。其中包含的元素可以認為是：seed，f(seed),f(f(seed))無限循環
```java=
Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);
```
這段代碼就是先獲取一個無限長度的正整數集合的Stream，然後取出前10個打印。千萬記住使用limit方法，不然會無限打印下去。
#### 2.2 通過Collection子類獲取Stream
這個在初體驗的例子中就展示了從List對象獲取其對應的Stream對象，如果查看Java doc就可以發現Collection接口有一個stream方法，所以其所有子類都都可以獲取對應的Stream對象。
```java
public interface Collection<E> extends Iterable<E> {
//其他方法省略
default Stream<E> stream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}
}
```
## 3. 轉換Stream
轉換Stream其實就是把一個Stream通過某些行為轉換成一個新的Stream。
Stream接口中定義了幾個常用的轉換方法，下面我們挑選幾個常用的轉換方法來解釋。
1. distinct: 對於Stream中包含的元素進行去重操作（去重邏輯依賴元素的equals方法），新生成的Stream中沒有重覆的元素；
2. filter: 對於Stream中包含的元素使用給定的過濾函數進行過濾操作，新生成的Stream只包含符合條件的元素；
3. map: 對於Stream中包含的元素使用給定的轉換函數進行轉換操作，新生成的Stream只包含轉換生成的元素。這個方法有三個對於原始類型的變種方法，分別是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。這三個方法也比較好理解，比如mapToInt就是把原始Stream轉換成一個新的Stream，這個新生成的Stream中的元素都是int類型。之所以會有這樣三個變種方法，可以免除自動裝箱/拆箱的額外消耗；
4. flatMap：和map類似，不同的是其每個元素轉換得到的是Stream對象，會把子Stream中的元素壓縮到父集合中；
5. peek: 生成一個包含原Stream的所有元素的新Stream，同時會提供一個消費函數（Consumer實例），新Stream每個元素被消費的時候都會執行給定的消費函數；
6. limit: 對一個Stream進行截斷操作，獲取其前N個元素，如果原Stream中包含的元素個數小於N，那就獲取其所有的元素；
7. skip: 返回一個丟棄原Stream的前N個元素後剩下元素組成的新Stream，如果原Stream中包含的元素個數小於N，那麽返回空Stream；
8. 組合技
```java=
List<Integer> nums = Arrays.asList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
System.out.println(“sum is:” +
nums.stream()
.filter(num -> num != null)
.distinct()
.mapToInt(num -> num * 2)
.peek(System.out::println)
.skip(2)
.limit(4)
.sum()
);
```
9. 效能問題
在對於一個Stream進行多次轉換操作，每次都對Stream的每個元素進行轉換，而且是執行多次，這樣時間覆雜度就是一個for循環裏把所有操作都做掉的N（轉換的次數）倍啊。
其實不是這樣的，轉換操作都是lazy的，多個轉換操作只會在Reduce操作（見下節）的時候融合起來，一次循環完成。
我們可以這樣簡單的理解，Stream裏有個操作函數的集合，每次轉換操作就是把轉換函數放入這個集合中，在匯聚操作的時候循環Stream對應的集合，然後對每個元素執行所有的函數。
## 4. Reduce Stream
Java doc定義
>A reduction operation (also called a fold) takes a sequence of input elements and combines them into a single summary result by repeated application of a combining operation, such as finding the sum or maximum of a set of numbers, or accumulating elements into a list. The streams classes have multiple forms of general reduction operations, called reduce() and collect(), as well as multiple specialized reduction forms such as sum(), max(), or count().
>
簡單翻譯一下：Reduce操作接受一個元素序列為輸入，反覆使用某個合併操作，把序列中的元素合併成一個Reduce的結果。比如查找一個數字列表的總和或者最大值，或者把這些數字累積成一個List對象。
Stream接口有一些通用的Reduce操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的Reduce操作，比如sum(),max()和count()。
注意：sum方法不是所有的Stream對象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是實例才有。
#### 4.1 collect方法
```java=
<R> R collect(Supplier<R> supplier,
BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
BiConsumer<R, R> combiner);
```
直接看例子吧～
```java=
List<Integer> nums = Arrays.asList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
List<Integer> numsWithoutNull
= nums.stream().filter(num -> num != null)
.collect(() -> new ArrayList<Integer>(),
(list, item) -> list.add(item),
(list1, list2) -> list1.addAll(list2));
```
- 第一個函數生成一個新的ArrayList實例；
- 第二個函數接受兩個參數，第一個是前面生成的ArrayList對象，二個是stream中包含的元素，函數體就是把stream中的元素加入ArrayList對象中。第二個函數被反覆調用直到原stream的元素被消費完畢；
- 第三個函數也是接受兩個參數，這兩個都是ArrayList類型的，函數體就是把第二個ArrayList全部加入到第一個中；
嗯...
還好Java 8 有一個 Collector的工具類 – [Collectors]
```java=
List<Integer> numsWithoutNull =
nums.stream().filter(num -> num != null).collect(Collectors.toList());
```
簡潔許多了，還有許多方法。可參閱 [官方文件](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collector.html)
#### 4.2 reduce方法
reduce方法有三個override的方法
4.2.1 - 第一種
>Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
接受一個BinaryOperator類型的參數，直接看範例吧～
**ReduceDemo1.java**
```java=
int[] array = {23,43,56,97,32};
Arrays.stream(array).reduce((x,y) -> x+y).ifPresent(System.out::println);
Arrays.stream(array).reduce(Integer::sum).ifPresent(System.out::println);
Arrays.stream(array).reduce(StatisticsUtility::addIntData).ifPresent(System.out::println);
```
**StatisticsUtility.java**
```java=
public static int addIntData(int num1, int num2) {
return num1 + num2;
}
```
可以看到reduce方法接受一個函數，這個函數有兩個參數，第一個參數是上次函數執行的返回值（也稱為中間結果），第二個參數是stream中的元素，這個函數把這兩個值相加，得到的和會被賦值給下次執行這個函數的第一個參數。要注意的是：**第一次執行的時候第一個參數的值是Stream的第一個元素，第二個參數是Stream的第二個元素**。這個方法返回值類型是Optional，這是Java8防止出現NPE的一種可行方法。
- 示意圖
4.2.2 - 第二種
>T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)
這個定義上上面已經介紹過的基本一致，不同的是：它允許用戶提供一個循環計算的初始值，如果Stream為空，就直接返回該值。而且這個方法不會返回Optional，因為其不會出現null值。
**ReduceDemo2**
```java=
int[] array = {23,43,56,97,32};
//Set start value. Result will be startvalue + sum of array.
int startValue = 100;
int sum = Arrays.stream(array).reduce(startValue, (x,y) -> x+y);
System.out.println(sum);
sum = Arrays.stream(array).reduce(startValue, Integer::sum);
System.out.println(sum);
sum = Arrays.stream(array).reduce(startValue, StatisticsUtility::addIntData);
System.out.println(sum);
```
4.2.3 - 第三種
> \<U> U reduce(U identity, BiFunction<U,super T,U> accumulator, BinaryOperator\<U> combiner)
>
**ReduceDemo3**
```java=
List<Integer> list2 = Arrays.asList(2, 3, 4);
//Here result will be 2*2 + 2*3 + 2*4 that is 18.
int res = list2.parallelStream().reduce(2, (s1, s2) -> s1 * s2, (p, q) -> p + q);
System.out.println(res);
List<String> list1 = Arrays.asList("Mohan", "Sohan", "Ramesh");
String result = list1.parallelStream().reduce("-", (s1, s2) -> s1 + s2, (p, q) -> p + q);
System.out.println(result);
```
#### 其他的方法
- count : 獲取Stream中元素的個數
- allMatch：是不是Stream中的所有元素都滿足給定的匹配條件
- anyMatch：Stream中是否存在任何一個元素滿足匹配條件
- findFirst: 返回Stream中的第一個元素，如果Stream為空，返回空Optional
- noneMatch：是不是Stream中的所有元素都不滿足給定的匹配條件
- max和min：使用給定的比較器（Operator），返回Stream中的最大|最小值
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