Java Stream API详解

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要在 Java 中使用 java.util.stream，您可以利用 Java 8 引入的 Stream API 以函数式和声明式的方式处理数据集合。流允许您高效简洁地对元素序列（如列表或数组）执行过滤、映射和归约等操作。下面我将通过一个具体示例来讲解如何使用 java.util.stream：从整数列表中找出大于 10 的偶数的平均值。这将展示关键的流操作和概念。

`java.util.stream` 概述

java.util.stream 包提供了 Stream 接口及相关类（如 IntStream、DoubleStream 等）来处理数据。流是一个支持管道操作的元素序列。这些操作包括：

中间操作：转换或过滤流（例如 filter、map），返回一个新流。这些操作是惰性的，只有在调用终端操作时才会执行。
终端操作：产生结果或副作用（例如 average、collect），触发管道处理数据。

使用流的典型步骤：

从数据源（如列表）创建流。
应用中间操作来转换或过滤数据。
使用终端操作产生结果。

示例问题

我们来解决这个问题：给定一个 List<Integer>，计算所有大于 10 的偶数的平均值。如果不存在这样的数字，则返回 0.0。以下是使用 java.util.stream 的实现方法。

分步解决方案

创建流
- 从一个 List<Integer> 开始（例如 List.of(1, 2, 12, 15, 20, 25, 30)）。
- 使用 stream() 方法创建 Stream<Integer>：
```
list.stream()
```
过滤流
- 使用 filter 方法仅保留偶数和大于 10 的数字。
- filter 方法接受一个 Predicate（返回布尔值的函数）作为 lambda 表达式：
```
.filter(number -> number % 2 == 0 && number > 10)
```
  - number % 2 == 0 检查数字是否为偶数。
  - number > 10 确保数字大于 10。
  - 对于示例列表 [1, 2, 12, 15, 20, 25, 30]，这将保留 [12, 20, 30]。
转换为 IntStream
- 由于 average() 方法在原始流（如 IntStream）上可用，而在 Stream<Integer> 上不可用，因此使用 mapToInt 将 Stream<Integer> 转换为 IntStream：
```
.mapToInt(i -> i)
```
  - i -> i 将每个 Integer 拆箱为 int。或者，您可以使用 Integer::intValue。
  - 这将得到一个 IntStream，包含 [12, 20, 30]。
计算平均值
- 在 IntStream 上使用 average() 方法，该方法返回一个 OptionalDouble（因为流可能为空）：
```
.average()
```
  - 对于 [12, 20, 30]，这将计算 (12 + 20 + 30) / 3 = 20.666...。
  - 如果流为空，则返回一个空的 OptionalDouble。
处理空流情况
- 在 OptionalDouble 上使用 orElse(0.0)，如果没有数字满足过滤条件，则返回 0.0：
```
.orElse(0.0)
```
  - 对于 [12, 20, 30]，这将返回 20.666...。
  - 对于像 [1, 3, 5] 这样的列表（没有大于 10 的偶数），它将返回 0.0。

完整代码

以下是作为一个方法的完整解决方案：

import java.util.List;

public class Main {
    public static double averageOfEvenGreaterThanTen(List<Integer> list) {
        return list.stream()
                   .filter(number -> number % 2 == 0 && number > 10)
                   .mapToInt(i -> i)
                   .average()
                   .orElse(0.0);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 测试用例
        System.out.println(averageOfEvenGreaterThanTen(List.of(1, 2, 12, 15, 20, 25, 30)));  // ~20.666
        System.out.println(averageOfEvenGreaterThanTen(List.of(1, 3, 5)));                    // 0.0
        System.out.println(averageOfEvenGreaterThanTen(List.of(12)));                         // 12.0
        System.out.println(averageOfEvenGreaterThanTen(List.of()));                           // 0.0
        System.out.println(averageOfEvenGreaterThanTen(List.of(10, 8, 6)));                   // 0.0
        System.out.println(averageOfEvenGreaterThanTen(List.of(11, 13, 14, 16)));             // 15.0
    }
}

`java.util.stream` 的关键特性展示

链式调用：操作以流畅的风格链式调用（例如 .filter().mapToInt().average()）。
惰性求值：中间操作（如 filter 和 mapToInt）只有在调用终端操作（average）时才会执行。
原始流：IntStream 提供了像 average() 这样的方法，专为数值操作设计，避免了装箱开销。
Optional 处理：OptionalDouble 处理不存在结果的情况，orElse 提供了默认值。

替代方法

您也可以使用 Collectors 类：

import java.util.stream.Collectors;

double average = list.stream()
                     .filter(number -> number % 2 == 0 && number > 10)
                     .collect(Collectors.averagingInt(i -> i));

这会直接返回一个 Double，并在流为空时返回 0.0。然而，对于这种简单情况，mapToInt().average() 更直接，并且符合原始流的用法。

何时使用流

在处理集合时，使用 java.util.stream 可以使代码简洁易读。
对于大型数据集，可以考虑使用 parallelStream() 而不是 stream() 来利用并行处理，但对于小列表来说，由于开销问题，这可能有些过度。

这个示例展示了如何使用 java.util.stream 解决一个实际问题。您可以根据需要调整这些步骤——创建流、过滤、映射和归约——以适应其他场景！

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