全文目录：
引言
创建流
常用的流操作
filter
map
flatMap
有状态的转换
distinct
sorted
Optional类型
聚合操作
count
max/min
findFirst/findAny
anyMatch/allMatch/noneMatch
reduce
收集操作(collect)
转换成集合
转换成值
分区操作(partitioningBy)
分组操作(groupingBy)
基本类型流(IntStream,LongStream,DoubleStream)
在文件操作中使用流
引言先从一个例子开始，看看为什么在Java8中要引入流(Stream)?
比如实现这么一个需求：在学生集合中查找男生的数量。
传统的写法为：
publiclonggetCountsOfMaleStudent(ListStudentstudents){longcount=0;for(Studentstudent:students){if(student.isMale()){count++;}}returncount;}
看似没什么问题，因为我们写过太多类似的”样板”代码，尽管智能的IDE通过codetemplate功能让这一枯燥过程变得简化，但终究不能改变冗余代码的本质。
再看看使用流的写法：
publiclonggetCountsOfMaleStudent(ListStudentstudents){returnstudents.stream().filter(Student::isMale).count();}
一行代码就把问题解决了！
虽然读者可能还不太熟悉流的语法特性，但这正是函数式编程思想的体现：
回归问题本质，按照心智模型思考问题。
延迟加载。
简化代码。
下面正式进入流的介绍。
创建流创建流的方式可以有很多种，其中最常见的方式是通过Collection的Stream()方法或者Arrays的Stream()方法来生成流。
比如：
ListIntegernumbers=Arrays.asList(1,2,3);StreamIntegernumberStream=numbers.stream();String[]words=newString[]{"one","two"};StreamStringwordsStream=Arrays.stream(words);
当然Stream接口本身也提供了许多和流相关的操作。
//创建流StreamIntegernumbers=Stream.of(1,2,3);//创建空流StreamStringemptyStream=Stream.empty();//创建一个元素为“hi”的无限流StreamStringinfiniteString=Stream.generate(()-"hi");//创建一个从0开始的递增无限流StreamBigIntegerintegers=Stream.iterate(BigInteger.ZERO,n-n.add(BigInteger.ONE));
其中Stream.generate()和Stream.iterate()产生的都是无限流，如果要把他们截取为有限流，可以使用limit()方法，比如：
StreamDoubletop10=Stream.generate(Math::random).limit(10);
另外，可以通过skip()方法跳过元素，concat()方法连接两个流。
StreamIntegerskipedStream=Stream.of(1,2,3,4).skip(2);//3,4StreamStringconcatedStream=Stream.concat(Stream.of("hello"),Stream.of(",world"));//hello,world常用的流操作filter
filter()方法的作用就是根据输入的条件表达式过滤元素。
接口定义如下：
StreamTfilter(Predicate?superTpredicate);
从中可以看出，输入参数是一个Predicate，也即是一个条件表达式。
一个例子：
Stream.of("a","1b","c","0x").filter(value-isDigit(value.charAt(0)));
过滤出第一个字符是数字的元素。
输出结果为：
1b,0x
mapmap()的主要作用是通过映射函数转换成新的数据。
接口定义如下：
RStreamRmap(Function?superT,?extendsRmapper);
从中可以看出，输入参数是一个Function。
一个例子：
Stream.of("a","b","c").map(String::toUpperCase);
把字符串转换成大写。
输出结果：
A,B,C
flatMapflatMap()的作用类似于map()，但它通过Function返回的依然是一个Stream，也即是把多个Stream转换成一个扁平的Stream。
接口定义如下：
RStreamRflatMap(Function?superT,?extendsStream?extendsRmapper);
一个例子：
StreamListIntegerlistStream=Stream.of(asList(1,2),asList(3,4));StreamIntegerintegerStream=listStream.flatMap(numbers-numbers.stream());
它把两个list组成的Stream转成一个包含全部元素的Stream。
输出：
[1,2,3,4]
有状态的转换在前面介绍的函数中，无论是map还是filter，都不会改变流的状态，也即结果并不依赖之前的元素。
除此之外，Java8也提供了有状态的转换，常用的操作是distinct和sorted。
distinctdistinct()的主要作用是去除流中的重复元素。和Oracle的distinct一个作用。
举例如下：
StreamStringdistinctStream=Stream.of("one","one","two","three").distinct();
去除字符串中的重复元素，返回结果为：
one,two,three
sortedsorted()的主要作用是对流按照指定的条件进行排序。
接口定义如下：