标签：Java8, Stream API, 函数式编程, 集合操作
一、前言
随着 Java 8 的推出，Stream API 成为了处理集合数据的一种高效方式。List.stream() 是 Java Stream API 的入口方法之一，它允许开发者将集合转换为流，并通过链式调用实现诸如过滤、映射、排序等复杂逻辑。本文将系统地介绍 list.stream() 的使用方法，并提供大量代码示例帮助理解。
二、什么是 Stream？
Stream 并不是一种新的数据结构，而是对集合进行函数式操作的抽象工具。它支持一系列中间操作（如 filter、map）和终端操作（如 collect、forEach），最终返回一个结果。
特点：
- 链式调用：多个操作可以串联成一行清晰的语句。
- 惰性求值：中间操作不会立即执行，直到遇到终端操作。
- 不可复用：一个 Stream 只能被消费一次。
- 并行处理能力：可通过
parallelStream()实现多线程处理。
三、List.stream() 的基本使用流程
List<T> result = list.stream().filter(...).map(...).sorted(...).collect(Collectors.toList());
整个过程包括：
- 创建流；
- 多个中间操作；
- 一个终端操作（如收集到列表、计数等）。
四、常用操作详解与示例
(1) 过滤（Filter）
筛选满足条件的元素。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream().filter(n -> n % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
// 输出: [2, 4]
(2) 映射（Map）
将每个元素映射为另一种形式或类型。
List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
List<Integer> wordLengths = words.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());
// 输出: [5, 6, 6]
(3) 排序（Sorted）
默认按自然顺序排序，也可自定义比较器。
List<String> sortedList = words.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
// 输出: ["apple", "banana", "cherry"]// 按长度倒序排序
List<String> customSorted = words.stream().sorted((a, b) -> b.length() - a.length()).collect(Collectors.toList());
// 输出: ["banana", "cherry", "apple"]
(4) 去重（Distinct）
去除重复元素。
List<Integer> duplicates = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 3, 3);
List<Integer> unique = duplicates.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
// 输出: [1, 2, 3]
(5) 匹配（Match）
判断是否满足某些条件。
boolean hasEven = numbers.stream().anyMatch(n -> n % 2 == 0); // 是否存在偶数
// 输出: trueboolean allEven = numbers.stream().allMatch(n -> n % 2 == 0); // 是否全为偶数
// 输出: false
(6) 聚合操作（Reduce）
合并流中的元素，常用于求和、最大值、最小值等。
Optional<Integer> sum = numbers.stream().reduce(Integer::sum);
// 输出: Optional[15]Optional<Integer> max = numbers.stream().reduce(Integer::max);
// 输出: Optional[5]
(7) 收集结果（Collect）
将流的结果收集到指定的数据结构中。
Set<Integer> numberSet = numbers.stream().collect(Collectors.toSet());Map<Integer, String> map = numbers.stream().collect(Collectors.toMap(n -> n,n -> "Num" + n));
五、并行流（Parallel Stream）
对于大数据量处理，可使用 parallelStream() 提高性能。
List<Integer> largeList = ...; // 假设有大量数据
long count = largeList.parallelStream().filter(n -> n > 100).count();
⚠️ 注意事项：并行流虽然提升了效率，但也可能带来线程安全问题，需谨慎使用。
六、注意事项与最佳实践
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 不可复用 | 一个 Stream 只能使用一次，重复使用会抛出异常 |
| 惰性求值 | 中间操作不会立即执行，直到触发终端操作 |
| 避免副作用 | 不要在 map 或 filter 中修改外部变量 |
| 合理使用并行流 | 小数据量时普通 stream 更高效，大集合才考虑 parallelStream |
七、总结
List.stream() 是 Java 8 引入的重要特性之一，极大地简化了集合的操作逻辑，使得代码更加简洁、易读、功能强大。通过本文的学习，你应该掌握了以下技能：
- 如何创建和使用 Stream；
- 各种常见中间操作（filter、map、sorted、distinct）；
- 终端操作（collect、forEach、reduce、match）；
- 并行流的基本使用；
- 使用过程中需要注意的问题。
掌握好 Stream API，是迈向现代 Java 开发的重要一步！
八、参考资料
- Oracle 官方文档 - Stream
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