函數式編程優勢
- “函數第一位”，即函數可以出現在任何地方。
- 可以把函數作為參數傳遞給另一個函數，還可以將函數作為返回值。
- 讓代碼的邏輯更清晰更優雅。
- 減少了可變量(Immutable Variable)的聲明，程序更為安全。
- 支持惰性計算。
Lambda語法三部分
- 一個括號內用逗號分隔的形式參數，參數是函數式接口里面方法的參數
- 一個箭頭符號：->
- 方法體，可以是表達式和代碼塊，方法體函數式接口里面方法的實現，如果是代碼塊，則必須用{}來包裹起來，且需要一個return 返回值，但有個例外，若函數式接口里面方法返回值是void，則無需{}。例如：
- (parameters) -> expression 或者 (parameters) -> { statements; }
方法引用是lambda表達式的一個簡化寫法，所引用的方法其實是lambda表達式的方法體實現，語法也很簡單，左邊是容器（可以是類名，實例名），中間是“::”，右邊是相應的方法名。如下所示：
ObjectReference::methodName
一般方法的引用格式是：
- 如果是靜態方法，則是ClassName::methodName。如 Object ::equals
- 如果是實例方法，則是Instance::methodName。如Object obj=new Object();obj::equals;
- 構造函數.則是ClassName::new
Stream是什么
Stream是Java8中新加入的api，更准確的說: Java 8 中的 Stream 是對集合（Collection）對象功能的增強，它專注於對集合對象進行各種非常便利、高效的聚合操作，或者大批量數據操作 。Stream API 借助於同樣新出現的 Lambda 表達式，極大的提高編程效率和程序可讀性。
以前我們處理復雜的數據只能通過各種for循環，不僅不美觀，而且時間長了以后可能自己都看不太明白以前的代碼了，但有Stream以后，通過filter，map，limit等等方法就可以使代碼更加簡潔並且更加語義化。 Stream的效果就像上圖展示的它可以先把數據變成符合要求的樣子（map），吃掉不需要的東西（filter）然后得到需要的東西（collect）。
Stream操作分類
Stream上的所有操作分為兩類：中間操作和結束操作，中間操作只是一種標記，只有結束操作才會觸發實際計算。中間操作又可以分為無狀態的(Stateless)和有狀態的(Stateful)，無狀態中間操作是指元素的處理不受前面元素的影響，而有狀態的中間操作必須等到所有元素處理之后才知道最終結果，比如排序是有狀態操作，在讀取所有元素之前並不能確定排序結果；結束操作又可以分為短路操作和非短路操作，短路操作是指不用處理全部元素就可以返回結果，比如找到第一個滿足條件的元素。之所以要進行如此精細的划分，是因為底層對每一種情況的處理方式不同。
Stream API等價實現
求出字符串集合中所有以字母A開頭字符串的最大長度
int longest = 0; for(String str : strings){ if(str.startsWith("A")){// 1. filter(), 保留以A開頭的字符串 int len = str.length();// 2. mapToInt(), 轉換成長度 longest = Math.max(len, longest);// 3. max(), 保留最長的長度 } }
int longest = strings.stream() .filter(str -> str.startsWith("A")) .mapToInt(str -> str.length()) //.mapToInt(String::length) .max();
Stream串行與並行
Stream可以分為串行與並行兩種，串行流和並行流差別就是單線程和多線程的執行。 default Stream stream() ： 返回串行流 default Stream parallelStream() ： 返回並行流 stream()和parallelStream()方法返回的都是java.util.stream.Stream<E>類型的對象，說明它們在功能的使用上是沒差別的。唯一的差別就是單線程和多線程的執行。
Stream性能總結
1.對於簡單操作，比如最簡單的遍歷，Stream串行API性能明顯差於顯示迭代，但並行的Stream API能夠發揮多核特性。
2.對於復雜操作，Stream串行API性能可以和手動實現的效果匹敵，在並行執行時Stream API效果遠超手動實現。
所以，如果出於性能考慮：
- 對於簡單操作推薦使用外部迭代手動實現。
- 對於復雜操作，推薦使用Stream API。
- 在多核情況下，推薦使用並行Stream API來發揮多核優勢。
- 單核情況下不建議使用並行Stream API。 如果出於代碼簡潔性考慮，使用Stream API能夠寫出更短的代碼。即使是從性能方面說，盡可能的使用Stream API也另外一個優勢，那就是只要Java Stream類庫做了升級優化，代碼不用做任何修改就能享受到升級帶來的好處。
Stream 來源
所有流計算都有一種共同的結構：它們具有一個流來源、0 或多個中間操作，以及一個終止操作。流的元素可以是對象引用 (Stream<String>)，也可以是原始整數 (IntStream)、長整型 (LongStream) 或雙精度 (DoubleStream)。
因為 Java 程序使用的大部分數據都已存儲在集合中，所以許多流計算使用集合作為它們的來源。JDK 中的 Collection 實現都已增強，可充當高效的流來源。但是，還存在其他可能的流來源，比如數組、生成器函數或內置的工廠（比如數字范圍），而且可以編寫自定義的流適配器，以便可以將任意數據源充當流來源。如上圖中一些流生成方法。
Stream 操作
中間操作負責將一個流轉換為另一個流，中間操作包括 filter()（選擇與條件匹配的元素）、map()（根據函數來轉換元素）、distinct()（刪除重復）、limit()（在特定大小處截斷流）和 sorted()。一些操作（比如 mapToInt()）獲取一種類型的流並返回一種不同類型的流。
中間操作始終是惰性的：調用中間操作只會設置流管道的下一個階段，不會啟動任何操作。重建操作可進一步划分為無狀態 和有狀態 操作。無狀態操作（比如 filter() 或 map()）可獨立處理每個元素，而有狀態操作（比如 sorted() 或 distinct()）可合並以前看到的影響其他元素處理的元素狀態。
數據集的處理在執行終止操作時開始，比如縮減（sum() 或 max()）、應用 (forEach()) 或搜索 (findFirst()) 操作。終止操作會生成一個結果或副作用。執行終止操作時，會終止流管道，如果您想再次遍歷同一個數據集，可以設置一個新的流管道。如下給出了一些終止流操作。
Stream 流與集合比較
集合是一種數據結構，它的主要關注點是在內存中組織數據，而且集合會在一段時間內持久存在。 流的關注點是計算，而不是數據。流沒有為它們處理的元素提供存儲空間，而且流的生命周期更像一個時間點 — 調用終止操作。 不同於集合，流也可以是無限的（Stream.generate、Stream.iterate）；相應地，一些操作（limit()、findFirst()）是短路，而且可在無限流上運行有限的計算。 程序 = 數據結構 + 算法，集合即數據結構，流操作相當於算法。
數據形式：集合是一個內存中的數據結構，它包含數據結構中目前所有的值——集合中的每個元素都得先算出來才能添加到集合中。（你可以往集合里加東西或者刪東西，但是不管什么時候，集合中的每個元素都是放在內存里的，元素都得先算出來才能成為集合的一部分。） 相比之下，流則是在概念上固定的數據結構（你不能添加或刪除元素），其元素則是按需計算的。
迭代方式：使用Collection接口需要用戶去做迭代（比如用for-each），這稱為外部迭代。相反，Streams庫使用內部迭代——它幫你把迭代做了，還把得到的流值存在了某個地方，你只要給出一個函數說要干什么就可以了。Steams庫的內部迭代可以自動選擇一種適合你硬件的數據表示和並行實現。
Stream 基本使用
filter篩選（中間操作）
輸出：4,5
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);
distinct去重（中間操作）
輸出：1,2,3,4,5
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().distinct();
limit限制（中間操作）
輸出：1,1,2
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().limit(3);
skip跳過（中間操作）
輸出：2,3,4,5
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().skip(2);
map流映射（中間操作）
輸出：6, 7, 2, 6
List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
Stream<Integer> stream = stringList.stream().map(String::length);
flatMap流轉換（中間操作）
輸出：1, 2, 3, 4
將一個流中的每個值都轉換為另一個流
List<List<Integer>> lists = new ArrayList<List<Integer>>() {{ add(Arrays.asList(1, 2)); add(Arrays.asList(3, 4)); }}; Stream<Integer> stream = lists.stream().flatMap(List::stream); //Stream<Integer> stream = lists.stream().flatMap(list -> list.stream());
allMatch匹配所有（中間操作）
輸出：
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); if (integerList.stream().allMatch(i -> i > 3)) { System.out.println("值都大於3"); }
noneMatch全部不匹配（中間操作）
輸出：
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); if (integerList.stream().noneMatch(i -> i > 3)) { System.out.println("值都小於3"); }
anyMatch匹配其中一個（中間操作）
輸出：存在大於3的值
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); if (integerList.stream().anyMatch(i -> i > 3)) { System.out.println("存在大於3的值"); }
findFirst查找第一個（終端操作）
輸出：4
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findFirst();
findAny隨機查找一個（終端操作）
輸出：存在大於3的值
和findFirst操作相比，並行流優勢更大
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); if (integerList.stream().findAny(i -> i > 3)) { System.out.println("存在大於3的值"); }
Stream 常用統計
List<Integer> ints = Arrays.asList(1, 1, 2, 2, 3); //統計流中元素個數 ints.stream().count(); ints.stream().collect(Collectors.counting()); //獲取流中最小值 ints.stream().min(Integer::compareTo); ints.stream().collect(Collectors.minBy(Integer::compareTo)); //獲取流中最大值 ints.stream().max(Integer::compareTo); ints.stream().collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo)); //求和 ints.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum(); ints.stream().collect(Collectors.summingInt(Integer::intValue)); ints.stream().reduce(0, Integer::sum); //平均值 ints.stream().collect(Collectors.averagingInt(Integer::intValue)); //通過summarizingInt同時求總和、平均值、最大值、最小值 ints.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Integer::intValue));
Stream 終端操作（collect）
List<Integer> ints = Arrays.asList(1, 1, 2, 2, 3); //返回List ints.stream().collect(Collectors.toList()); //返回Set ints.stream().collect(Collectors.toSet()); //返回Map ints.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k, v -> v, (v1, v2) -> v1)); //group分組 ints.stream().collect(Collectors.groupingBy(k -> k)); //partitioningBy分區 ints.stream().collect(Collectors.partitioningBy(k -> k % 2 == 0));