第十四章 流式编程

集合优化了对象的存储，而流（Streams）则是关于一组组对象的处理。

流（Streams）是与任何特定存储机制无关的元素序列——实际上，我们说流是 “没有存储 “的。

取代了在集合中迭代元素的做法，使用流即可从管道中提取元素并对其操作。这些管道通常被串联在一起形成一整套的管线，来对流进行操作。

在大多数情况下，将对象存储在集合中就是为了处理它们，因此你会发现你把编程的主要焦点从集合转移到了流上。

流的一个核心好处是，它使得程序更加短小并且更易理解。当 Lambda 表达式和方法引用（method references）和流一起使用的时候会让人感觉自成一体。流使得 Java 8 更具吸引力。

举个例子，假如你要随机展示 5 至 20 之间不重复的整数并进行排序。你要对它们进行排序的事实，会使你首先关注选用哪个有序集合，然后围绕这个集合进行后续的操作。但是使用流式编程，你就可以简单陈述你要做什么：

// streams/Randoms.java
import java.util.*;
public class Randoms {
    public static void main(String[] args) {
        new Random(47)
            .ints(5, 20)
            .distinct()
            .limit(7)
            .sorted()
            .forEach(System.out::println);
    }
}

输出结果：

6
10
13
16
17
18
19

首先，我们给 Random 对象一个种子值47（以便程序再次运行时产生相同的输出）。ints() 方法产生一个流并且 ints() 方法有多种方式的重载 —— 两个参数限定了产生的数值的边界。这将生成一个随机整数流。我们用 流的中间操作（intermediate stream operation） distinct() 使流中的整数不重复，然后使用 limit() 方法获取前 7 个元素。接下来使用 sorted() 方法排序。最终使用 forEach() 方法遍历输出，它根据传递给它的函数对流中的每个对象执行操作。在这里，我们传递了一个可以在控制台显示每个元素的方法引用：System.out::println 。

注意 Randoms.java 中没有声明任何变量。流可以在不曾使用赋值或可变数据的情况下，对有状态的系统建模，这非常有用。

声明式编程（Declarative programming）是一种编程风格——它声明了要做什么，而不是指明（每一步）如何做。而这正是我们在函数式编程中所看到的（编程风格）。你会注意到，命令式（Imperative）编程的形式（指明每一步如何做）会更难理解：

// streams/ImperativeRandoms.java
import java.util.*;
public class ImperativeRandoms {
    public static void main(String[] args) {
        Random rand = new Random(47);
        SortedSet<Integer> rints = new TreeSet<>();
        while(rints.size() < 7) {
            int r = rand.nextInt(20);
            if(r < 5) continue;
            rints.add(r);
        }
        System.out.println(rints);
    }
}

输出结果：

[7, 8, 9, 11, 13, 15, 18]

在 Randoms.java 中，我们无需定义任何变量，但在这里我们定义了 3 个变量： rand，rints 和 r。由于 nextInt() 方法没有下限的原因（其内置的下限永远为 0），这段代码实现起来更复杂。所以我们要生成额外的值来过滤小于 5 的结果。

注意，你必须研究代码才能搞清楚ImperativeRandoms.java程序在做什么。而在 Randoms.java 中，代码会直接告诉你它在做什么。这种语义的清晰性是使用Java 8 流式编程的重要原因之一。

像在 ImperativeRandoms.java 中那样显式地编写迭代过程的方式称为外部迭代（external iteration）。而在 Randoms.java 中，你看不到任何上述的迭代过程，所以它被称为内部迭代（internal iteration），这是流式编程的一个核心特征。内部迭代产生的代码可读性更强，而且能更简单的使用多核处理器。通过放弃对迭代过程的控制，可以把控制权交给并行化机制。我们将在并发编程一章中学习这部分内容。

另一个重要方面，流是懒加载的。这代表着它只在绝对必要时才计算。你可以将流看作“延迟列表”。由于计算延迟，流使我们能够表示非常大（甚至无限）的序列，而不需要考虑内存问题。

流支持

Java 设计者面临着这样一个难题：现存的大量类库不仅为 Java 所用，同时也被应用在整个 Java 生态圈数百万行的代码中。如何将一个全新的流的概念融入到现有类库中呢？

比如在 Random 中添加更多的方法。只要不改变原有的方法，现有代码就不会受到干扰。

一个大的挑战来自于使用接口的库。集合类是其中关键的一部分，因为你想把集合转为流。但是如果你将一个新方法添加到接口，那就破坏了每一个实现接口的类，因为这些类都没有实现你添加的新方法。

Java 8 采用的解决方案是：在接口中添加被 default（默认）修饰的方法。通过这种方案，设计者们可以将流式（stream）方法平滑地嵌入到现有类中。流方法预置的操作几乎已满足了我们平常所有的需求。流操作的类型有三种：创建流，修改流元素（中间操作， Intermediate Operations），消费流元素（终端操作， Terminal Operations）。最后一种类型通常意味着收集流元素（通常是汇入一个集合）。

下面我们来看下每种类型的流操作。

流创建

你可以通过 Stream.of() 很容易地将一组元素转化成为流（Bubble 类在本章的后面定义）：

// streams/StreamOf.java
import java.util.stream.*;
public class StreamOf {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of(new Bubble(1), new Bubble(2), new Bubble(3))
            .forEach(System.out::println);
        Stream.of("It's ", "a ", "wonderful ", "day ", "for ", "pie!")
            .forEach(System.out::print);
        System.out.println();
        Stream.of(3.14159, 2.718, 1.618)
            .forEach(System.out::println);
    }
}

输出结果：

Bubble(1)
Bubble(2)
Bubble(3)
It's a wonderful day for pie!
3.14159
2.718
1.618

除此之外，每个集合都可以通过调用 stream() 方法来产生一个流。代码示例：

// streams/CollectionToStream.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
public class CollectionToStream {
    public static void main(String[] args) {
        List<Bubble> bubbles = Arrays.asList(new Bubble(1), new Bubble(2), new Bubble(3));
        System.out.println(bubbles.stream()
            .mapToInt(b -> b.i)
            .sum());
        Set<String> w = new HashSet<>(Arrays.asList("It's a wonderful day for pie!".split(" ")));
        w.stream()
         .map(x -> x + " ")
         .forEach(System.out::print);
        System.out.println();
        Map<String, Double> m = new HashMap<>();
        m.put("pi", 3.14159);
        m.put("e", 2.718);
        m.put("phi", 1.618);
        m.entrySet().stream()
                    .map(e -> e.getKey() + ": " + e.getValue())
                    .forEach(System.out::println);
    }
}

输出结果：

6
a pie! It's for wonderful day
phi: 1.618
e: 2.718
pi: 3.14159

在创建 List<Bubble> 对象之后，我们只需要简单地调用所有集合中都有的 stream()。中间操作 map() 会获取流中的所有元素，并且对流中元素应用操作从而产生新的元素，并将其传递到后续的流中。通常 map() 会获取对象并产生新的对象，但在这里产生了特殊的用于数值类型的流。例如，mapToInt() 方法将一个对象流（object stream）转换成为包含整型数字的 IntStream。同样，针对 Float 和 Double 也有类似名字的操作。

我们通过调用字符串的 split()（该方法会根据参数来拆分字符串）来获取元素用于定义变量 w。稍后你会知道 split() 参数可以是十分复杂，但在这里我们只是根据空格来分割字符串。

为了从 Map 集合中产生流数据，我们首先调用 entrySet() 产生一个对象流，每个对象都包含一个 key 键以及与其相关联的 value 值。然后分别调用 getKey() 和 getValue() 获取值。

随机数流

Random 类被一组生成流的方法增强了。代码示例：

// streams/RandomGenerators.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
public class RandomGenerators {
    public static <T> void show(Stream<T> stream) {
        stream
        .limit(4)
        .forEach(System.out::println);
        System.out.println("++++++++");
    }
    public static void main(String[] args) {
        Random rand = new Random(47);
        show(rand.ints().boxed());
        show(rand.longs().boxed());
        show(rand.doubles().boxed());
        // 控制上限和下限：
        show(rand.ints(10, 20).boxed());
        show(rand.longs(50, 100).boxed());
        show(rand.doubles(20, 30).boxed());
        // 控制流大小：
        show(rand.ints(2).boxed());
        show(rand.longs(2).boxed());
        show(rand.doubles(2).boxed());
        // 控制流的大小和界限
        show(rand.ints(3, 3, 9).boxed());
        show(rand.longs(3, 12, 22).boxed());
        show(rand.doubles(3, 11.5, 12.3).boxed());
    }
}

输出结果：

-1172028779
1717241110
-2014573909
229403722
++++++++
2955289354441303771
3476817843704654257
-8917117694134521474
4941259272818818752
++++++++
0.2613610344283964
0.0508673570556899
0.8037155449603999
0.7620665811558285
++++++++
16
10
11
12
++++++++
65
99
54
58
++++++++
29.86777681078574
24.83968447804611
20.09247112332014
24.046793846338723
++++++++
1169976606
1947946283
++++++++
2970202997824602425
-2325326920272830366
++++++++
0.7024254510631527
0.6648552384607359
++++++++
6
7
7
++++++++
17
12
20
++++++++
12.27872414236691
11.732085449736195
12.196509449817267
++++++++

为了消除冗余代码，我创建了一个泛型方法 show(Stream<T> stream) （在讲解泛型之前就使用这个特性，确实有点作弊，但是回报是值得的）。类型参数 T 可以是任何类型，所以这个方法对 Integer、Long 和 Double 类型都生效。但是 Random 类只能生成基本类型 int， long， double 的流。幸运的是， boxed() 流操作将会自动地把基本类型包装成为对应的装箱类型，从而使得 show() 能够接受流。

我们可以使用 Random 为任意对象集合创建 Supplier。从文本文件提供字符串对象的例子如下。

Cheese.dat 文件内容：

// streams/Cheese.dat
Not much of a cheese shop really, is it?
Finest in the district, sir.
And what leads you to that conclusion?
Well, it's so clean.
It's certainly uncontaminated by cheese.

我们通过 File 类将 Cheese.dat 文件的所有行读取到 List<String> 中。代码示例：

// streams/RandomWords.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
import java.util.function.*;
import java.io.*;
import java.nio.file.*;
public class RandomWords implements Supplier<String> {
    List<String> words = new ArrayList<>();
    Random rand = new Random(47);
    RandomWords(String fname) throws IOException {
        List<String> lines = Files.readAllLines(Paths.get(fname));
        // 略过第一行
        for (String line : lines.subList(1, lines.size())) {
            for (String word : line.split("[ .?,]+"))
                words.add(word.toLowerCase());
        }
    }
    public String get() {
        return words.get(rand.nextInt(words.size()));
    }
    @Override
    public String toString() {
        return words.stream()
            .collect(Collectors.joining(" "));
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        System.out.println(
            Stream.generate(new RandomWords("Cheese.dat"))
                .limit(10)
                .collect(Collectors.joining(" ")));
    }
}

输出结果：

it shop sir the much cheese by conclusion district is

在这里可以看到 split() 更复杂的运用。在构造器里，每一行都被 split() 通过方括号内的空格或其它标点符号分割。在方括号后面的 + 表示 + 前面的东西可以出现一次或者多次（正则表达式）。

你会发现构造函数使用命令式编程（外部迭代）进行循环。在以后的例子中，你会看到我们是如何去除命令式编程。这种旧的形式虽不是特别糟糕，但使用流会让人感觉更好。

在toString() 和main()方法中你看到了 collect() 操作，它根据参数来结合所有的流元素。当你用 Collectors.joining()作为 collect() 的参数时，将得到一个String 类型的结果，该结果是流中的所有元素被joining()的参数隔开。还有很多不同的 Collectors 用于产生不同的结果。

在主方法中，我们提前看到了 Stream.generate() 的用法，它可以把任意 Supplier<T> 用于生成 T 类型的流。

int 类型的范围

IntStream 类提供了 range() 方法用于生成整型序列的流。编写循环时，这个方法会更加便利：

// streams/Ranges.java
import static java.util.stream.IntStream.*;
public class Ranges {
    public static void main(String[] args) {
        // 传统方法:
        int result = 0;
        for (int i = 10; i < 20; i++)
            result += i;
        System.out.println(result);
        // for-in 循环:
        result = 0;
        for (int i : range(10, 20).toArray())
            result += i;
        System.out.println(result);
        // 使用流:
        System.out.println(range(10, 20).sum());
    }
}

输出结果：

145
145
145

在主方法中的第一种方式是我们传统编写 for 循环的方式；第二种方式，我们使用 range() 创建了流并将其转化为数组，然后在 for-in 代码块中使用。但是，如果你能像第三种方法那样全程使用流是更好的。我们对范围中的数字进行求和。在流中可以很方便的使用 sum() 操作求和。

注意 IntStream.range() 相比 onjava.Range.range() 受更多限制。这是由于其可选的第三个参数，后者允许步长大于 1，并且可以从大到小来生成。

实用小功能 repeat() 可以用来替换简单的 for 循环。代码示例：

// onjava/Repeat.java
package onjava;
import static java.util.stream.IntStream.*;
public class Repeat {
    public static void repeat(int n, Runnable action) {
        range(0, n).forEach(i -> action.run());
    }
}

其产生的循环更加清晰：

// streams/Looping.java
import static onjava.Repeat.*;
public class Looping {
    static void hi() {
        System.out.println("Hi!");
    }
    public static void main(String[] args) {
        repeat(3, () -> System.out.println("Looping!"));
        repeat(2, Looping::hi);
    }
}

输出结果：

Looping!
Looping!
Looping!
Hi!
Hi!

原则上，在代码中包含和解释 repeat() 并不值得。诚然它是一个相当透明的工具，但这取决于你的团队和公司的运作方式。

generate()

参照 RandomWords.java 中 Stream.generate() 搭配 Supplier<T> 使用的例子。代码示例：

// streams/Generator.java
import java.util.*;
import java.util.function.*;
import java.util.stream.*;
public class Generator implements Supplier<String> {
    Random rand = new Random(47);
    char[] letters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ".toCharArray();
    public String get() {
        return "" + letters[rand.nextInt(letters.length)];
    }
    public static void main(String[] args) {
        String word = Stream.generate(new Generator())
                            .limit(30)
                            .collect(Collectors.joining());
        System.out.println(word);
    }
}

输出结果：

YNZBRNYGCFOWZNTCQRGSEGZMMJMROE

使用 Random.nextInt() 方法来挑选字母表中的大写字母。Random.nextInt() 的参数代表可以接受的最大的随机数范围，所以使用数组边界是经过慎重考虑的。

如果要创建包含相同对象的流，只需要传递一个生成那些对象的 lambda 到 generate() 中：

// streams/Duplicator.java
import java.util.stream.*;
public class Duplicator {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.generate(() -> "duplicate")
              .limit(3)
              .forEach(System.out::println);
    }
}

输出结果：

duplicate
duplicate
duplicate

如下是在本章之前例子中使用过的 Bubble 类。注意它包含了自己的静态生成器（Static generator）方法。

// streams/Bubble.java
import java.util.function.*;
public class Bubble {
    public final int i;
    public Bubble(int n) {
        i = n;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Bubble(" + i + ")";
    }
    private static int count = 0;
    public static Bubble bubbler() {
        return new Bubble(count++);
    }
}

由于 bubbler() 与 Supplier<Bubble> 是接口兼容的，我们可以将其方法引用直接传递给 Stream.generate()：

// streams/Bubbles.java
import java.util.stream.*;
public class Bubbles {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.generate(Bubble::bubbler)
              .limit(5)
              .forEach(System.out::println);
    }
}

输出结果：

Bubble(0)
Bubble(1)
Bubble(2)
Bubble(3)
Bubble(4)

这是创建单独工厂类（Separate Factory class）的另一种方式。在很多方面它更加整洁，但是这是一个关于代码组织和品味的问题——你总是可以创建一个完全不同的工厂类。

iterate()

Stream.iterate() 产生的流的第一个元素是种子（iterate方法的第一个参数），然后将种子传递给方法（iterate方法的第二个参数）。方法运行的结果被添加到流（作为流的下一个元素），并被存储起来，作为下次调用 iterate()方法时的第一个参数，以此类推。我们可以利用 iterate() 生成一个斐波那契数列（上一章已经遇到过Fibonacci）。代码示例：

// streams/Fibonacci.java
import java.util.stream.*;
public class Fibonacci {
    int x = 1;
    Stream<Integer> numbers() {
        return Stream.iterate(0, i -> {
            int result = x + i;
            x = i;
            return result;
        });
    }
    public static void main(String[] args) {
        new Fibonacci().numbers()
                       .skip(20) // 过滤前 20 个
                       .limit(10) // 然后取 10 个
                       .forEach(System.out::println);
    }
}

输出结果：

6765
10946
17711
28657
46368
75025
121393
196418
317811
514229

斐波那契数列将数列中最后两个元素进行求和以产生下一个元素。iterate() 只能记忆结果，因此我们需要利用一个变量 x 追踪另外一个元素。

在主方法中，我们使用了一个之前没有见过的 skip() 操作。它根据参数丢弃指定数量的流元素。在这里，我们丢弃了前 20 个元素。

流的建造者模式

在建造者模式（Builder design pattern）中，首先创建一个 builder 对象，然后将创建流所需的多个信息传递给它，最后builder 对象执行”创建“流的操作。Stream 库提供了这样的 Builder。在这里，我们重新审视文件读取并将其转换成为单词流的过程。代码示例：

// streams/FileToWordsBuilder.java
import java.io.*;
import java.nio.file.*;
import java.util.stream.*;
public class FileToWordsBuilder {
    Stream.Builder<String> builder = Stream.builder();
    public FileToWordsBuilder(String filePath) throws Exception {
        Files.lines(Paths.get(filePath))
             .skip(1) // 略过开头的注释行
             .forEach(line -> {
                  for (String w : line.split("[ .?,]+"))
                      builder.add(w);
              });
    }
    Stream<String> stream() {
        return builder.build();
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        new FileToWordsBuilder("Cheese.dat")
            .stream()
            .limit(7)
            .map(w -> w + " ")
            .forEach(System.out::print);
    }
}

输出结果：

Not much of a cheese shop really

注意，构造器会添加文件中的所有单词（除了第一行，它是包含文件路径信息的注释），但是其并没有调用 build()。只要你不调用 stream() 方法，就可以继续向 builder 对象中添加单词。

在该类的更完整形式中，你可以添加一个标志位用于查看 build() 是否被调用，并且可能的话增加一个可以添加更多单词的方法。在 Stream.Builder 调用 build() 方法后继续尝试添加单词会产生一个异常。

Arrays

Arrays 类中含有一个名为 stream() 的静态方法用于把数组转换成为流。我们可以重写 interfaces/Machine.java 中的主方法用于创建一个流，并将 execute() 应用于每一个元素。代码示例：

// streams/Machine2.java
import java.util.*;
import onjava.Operations;
public class Machine2 {
    public static void main(String[] args) {
        Arrays.stream(new Operations[] {
            () -> Operations.show("Bing"),
            () -> Operations.show("Crack"),
            () -> Operations.show("Twist"),
            () -> Operations.show("Pop")
        }).forEach(Operations::execute);
    }
}

输出结果：

Bing
Crack
Twist
Pop

new Operations[] 表达式动态创建了 Operations 对象的数组。

stream() 同样可以产生 IntStream，LongStream 和 DoubleStream。

// streams/ArrayStreams.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
public class ArrayStreams {
    public static void main(String[] args) {
        Arrays.stream(new double[] { 3.14159, 2.718, 1.618 })
            .forEach(n -> System.out.format("%f ", n));
        System.out.println();
        Arrays.stream(new int[] { 1, 3, 5 })
            .forEach(n -> System.out.format("%d ", n));
        System.out.println();
        Arrays.stream(new long[] { 11, 22, 44, 66 })
            .forEach(n -> System.out.format("%d ", n));
        System.out.println();
        // 选择一个子域:
        Arrays.stream(new int[] { 1, 3, 5, 7, 15, 28, 37 }, 3, 6)
            .forEach(n -> System.out.format("%d ", n));
    }
}

输出结果：

3.141590 2.718000 1.618000
1 3 5
11 22 44 66
7 15 28

最后一次 stream() 的调用有两个额外的参数。第一个参数告诉 stream() 从数组的哪个位置开始选择元素，第二个参数用于告知在哪里停止。每种不同类型的 stream() 都有类似的操作。

正则表达式

Java 的正则表达式将在字符串这一章节详细介绍。Java 8 在 java.util.regex.Pattern 中增加了一个新的方法 splitAsStream()。这个方法可以根据传入的公式将字符序列转化为流。但是有一个限制，输入只能是 CharSequence，因此不能将流作为 splitAsStream() 的参数。

我们再一次查看将文件转换为单词的过程。这一次，我们使用流将文件转换为一个字符串，接着使用正则表达式将字符串转化为单词流。

// streams/FileToWordsRegexp.java
import java.io.*;
import java.nio.file.*;
import java.util.stream.*;
import java.util.regex.Pattern;
public class FileToWordsRegexp {
    private String all;
    public FileToWordsRegexp(String filePath) throws Exception {
        all = Files.lines(Paths.get(filePath))
        .skip(1) // First (comment) line
        .collect(Collectors.joining(" "));
    }
    public Stream<String> stream() {
        return Pattern
        .compile("[ .,?]+").splitAsStream(all);
    }
    public static void
    main(String[] args) throws Exception {
        FileToWordsRegexp fw = new FileToWordsRegexp("Cheese.dat");
        fw.stream()
          .limit(7)
          .map(w -> w + " ")
          .forEach(System.out::print);
        fw.stream()
          .skip(7)
          .limit(2)
          .map(w -> w + " ")
          .forEach(System.out::print);
    }
}

输出结果：

Not much of a cheese shop really is it

在构造器中我们读取了文件中的所有内容（跳过第一行注释，并将其转化成为单行字符串）。现在，当你调用 stream() 的时候，可以像往常一样获取一个流，但这回你可以多次调用 stream() ，每次从已存储的字符串中创建一个新的流。这里有个限制，整个文件必须存储在内存中；在大多数情况下这并不是什么问题，但是这丢掉了流操作非常重要的优势：

1. “不需要把流存储起来。”当然，流确实需要一些内部存储，但存储的只是序列的一小部分，和存储整个序列不同。
2. 它们是懒加载计算的。

幸运的是，我们稍后就会知道如何解决这个问题。

中间操作

中间操作用于从一个流中获取对象，并将对象作为另一个流从后端输出，以连接到其他操作。

跟踪和调试

peek() 操作的目的是帮助调试。它允许你无修改地查看流中的元素。代码示例：

// streams/Peeking.java
class Peeking {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        FileToWords.stream("Cheese.dat")
        .skip(21)
        .limit(4)
        .map(w -> w + " ")
        .peek(System.out::print)
        .map(String::toUpperCase)
        .peek(System.out::print)
        .map(String::toLowerCase)
        .forEach(System.out::print);
    }
}

输出结果：

Well WELL well it IT it s S s so SO so

FileToWords 稍后定义，但它的功能实现貌似和之前我们看到的差不多：产生字符串对象的流。之后在其通过管道时调用 peek() 进行处理。

因为 peek() 符合无返回值的 Consumer 函数式接口，所以我们只能观察，无法使用不同的元素来替换流中的对象。

流元素排序

在 Randoms.java 中，我们熟识了 sorted() 的默认比较器实现。其实它还有另一种形式的实现：传入一个 Comparator 参数。代码示例：

// streams/SortedComparator.java
import java.util.*;
public class SortedComparator {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        FileToWords.stream("Cheese.dat")
        .skip(10)
        .limit(10)
        .sorted(Comparator.reverseOrder())
        .map(w -> w + " ")
        .forEach(System.out::print);
    }
}

输出结果：

you what to the that sir leads in district And

sorted() 预设了一些默认的比较器。这里我们使用的是反转“自然排序”。当然你也可以把 Lambda 函数作为参数传递给 sorted()。

移除元素

• distinct()：在 Randoms.java 类中的 distinct() 可用于消除流中的重复元素。相比创建一个 Set 集合来消除重复，该方法的工作量要少得多。

• filter(Predicate)：过滤操作，保留如下元素：若元素传递给过滤函数产生的结果为true 。

在下例中，isPrime() 作为过滤函数，用于检测质数。

// streams/Prime.java
import java.util.stream.*;
import static java.util.stream.LongStream.*;
public class Prime {
    public static Boolean isPrime(long n) {
        return rangeClosed(2, (long)Math.sqrt(n))
        .noneMatch(i -> n % i == 0);
    }
    public LongStream numbers() {
        return iterate(2, i -> i + 1)
        .filter(Prime::isPrime);
    }
    public static void main(String[] args) {
        new Prime().numbers()
        .limit(10)
        .forEach(n -> System.out.format("%d ", n));
        System.out.println();
        new Prime().numbers()
        .skip(90)
        .limit(10)
        .forEach(n -> System.out.format("%d ", n));
    }
}

输出结果：

2 3 5 7 11 13 17 19 23 29
467 479 487 491 499 503 509 521 523 541

rangeClosed() 包含了上限值。如果不能整除，即余数不等于 0，则 noneMatch() 操作返回 true，如果出现任何等于 0 的结果则返回 false。 noneMatch() 操作一旦有失败就会退出。

应用函数到元素

• map(Function)：将函数操作应用在输入流的元素中，并将返回值传递到输出流中。

• mapToInt(ToIntFunction)：操作同上，但结果是 IntStream。

• mapToLong(ToLongFunction)：操作同上，但结果是 LongStream。

• mapToDouble(ToDoubleFunction)：操作同上，但结果是 DoubleStream。

在这里，我们使用 map() 映射多种函数到一个字符串流中。代码示例：

// streams/FunctionMap.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
import java.util.function.*;
class FunctionMap {
    static String[] elements = { "12", "", "23", "45" };
    static Stream<String>
    testStream() {
        return Arrays.stream(elements);
    }
    static void test(String descr, Function<String, String> func) {
        System.out.println(" ---( " + descr + " )---");
        testStream()
        .map(func)
        .forEach(System.out::println);
    }
    public static void main(String[] args) {
        test("add brackets", s -> "[" + s + "]");
        test("Increment", s -> {
            try {
                return Integer.parseInt(s) + 1 + "";
            }
            catch(NumberFormatException e) {
                return s;
            }
        }
        );
        test("Replace", s -> s.replace("2", "9"));
        test("Take last digit", s -> s.length() > 0 ?
        s.charAt(s.length() - 1) + "" : s);
    }
}

输出结果：

 ---( add brackets )---
[12]
[]
[23]
[45]
 ---( Increment )---
13
24
46
 ---( Replace )---
19
93
45
 ---( Take last digit )---
2
3
5

在上面的自增示例中，我们用 Integer.parseInt() 尝试将一个字符串转化为整数。如果字符串不能被转化成为整数就会抛出 NumberFormatException 异常，此时我们就回过头来把原始字符串放到输出流中。

在以上例子中，map() 将一个字符串映射为另一个字符串，但是我们完全可以产生和接收类型完全不同的类型，从而改变流的数据类型。下面代码示例：

// streams/FunctionMap2.java
// Different input and output types （不同的输入输出类型）
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
class Numbered {
    final int n;
    Numbered(int n) {
        this.n = n;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Numbered(" + n + ")";
    }
}
class FunctionMap2 {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of(1, 5, 7, 9, 11, 13)
        .map(Numbered::new)
        .forEach(System.out::println);
    }
}

输出结果：

Numbered(1)
Numbered(5)
Numbered(7)
Numbered(9)
Numbered(11)
Numbered(13)

我们将获取到的整数通过构造器 Numbered::new 转化成为 Numbered 类型。

如果使用 Function 返回的结果是数值类型的一种，我们必须使用合适的 mapTo数值类型 进行替代。代码示例：

// streams/FunctionMap3.java
// Producing numeric output streams（ 产生数值输出流）
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
class FunctionMap3 {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of("5", "7", "9")
        .mapToInt(Integer::parseInt)
        .forEach(n -> System.out.format("%d ", n));
        System.out.println();
        Stream.of("17", "19", "23")
        .mapToLong(Long::parseLong)
        .forEach(n -> System.out.format("%d ", n));
        System.out.println();
        Stream.of("17", "1.9", ".23")
        .mapToDouble(Double::parseDouble)
        .forEach(n -> System.out.format("%f ", n));
    }
}

输出结果：

5 7 9
17 19 23
17.000000 1.900000 0.230000

遗憾的是，Java 设计者并没有尽最大努力去消除基本类型。

在 map() 中组合流

假设我们现在有了一个传入的元素流，并且打算对流元素使用 map() 函数。现在你已经找到了一些可爱并独一无二的函数功能，但是问题来了：这个函数功能是产生一个流。我们想要产生一个元素流，而实际却产生了一个元素流的流。

flatMap() 做了两件事：将产生流的函数应用在每个元素上（与 map() 所做的相同），然后将每个流都扁平化为元素，因而最终产生的仅仅是元素。

flatMap(Function)：当 Function 产生流时使用。

flatMapToInt(Function)：当 Function 产生 IntStream 时使用。

flatMapToLong(Function)：当 Function 产生 LongStream 时使用。

flatMapToDouble(Function)：当 Function 产生 DoubleStream 时使用。

为了弄清它的工作原理，我们从传入一个刻意设计的函数给 map() 开始。该函数接受一个整数并产生一个字符串流：

// streams/StreamOfStreams.java
import java.util.stream.*;
public class StreamOfStreams {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of(1, 2, 3)
        .map(i -> Stream.of("Gonzo", "Kermit", "Beaker"))
        .map(e-> e.getClass().getName())
        .forEach(System.out::println);
    }
}

输出结果：

java.util.stream.ReferencePipeline$Head
java.util.stream.ReferencePipeline$Head
java.util.stream.ReferencePipeline$Head

我们天真地希望能够得到字符串流，但实际得到的却是“Head”流的流。我们可以使用 flatMap() 解决这个问题：

// streams/FlatMap.java
import java.util.stream.*;
public class FlatMap {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of(1, 2, 3)
        .flatMap(i -> Stream.of("Gonzo", "Fozzie", "Beaker"))
        .forEach(System.out::println);
    }
}

输出结果：

Gonzo
Fozzie
Beaker
Gonzo
Fozzie
Beaker
Gonzo
Fozzie
Beaker

从映射返回的每个流都会自动扁平为组成它的字符串。

下面是另一个演示，我们从一个整数流开始，然后使用每一个整数去创建更多的随机数。

// streams/StreamOfRandoms.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
public class StreamOfRandoms {
    static Random rand = new Random(47);
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of(1, 2, 3, 4, 5)
            .flatMapToInt(i -> IntStream.concat(
        rand.ints(0, 100).limit(i), IntStream.of(-1)))
            .forEach(n -> System.out.format("%d ", n));
    }
}

输出结果：

58 -1 55 93 -1 61 61 29 -1 68 0 22 7 -1 88 28 51 89 9 -1

在这里我们引入了 concat()，它以参数顺序组合两个流。 如此，我们在每个随机 Integer 流的末尾添加一个 -1 作为标记。你可以看到最终流确实是从一组扁平流中创建的。

因为 rand.ints() 产生的是一个 IntStream，所以我必须使用 flatMap()、concat() 和 of() 的特定整数形式。

让我们再看一下将文件划分为单词流的任务。我们最后使用到的是 FileToWordsRegexp.java，它的问题是需要将整个文件读入行列表中 —— 显然需要存储该列表。而我们真正想要的是创建一个不需要中间存储层的单词流。

下面，我们再使用 flatMap() 来解决这个问题：

// streams/FileToWords.java
import java.nio.file.*;
import java.util.stream.*;
import java.util.regex.Pattern;
public class FileToWords {
    public static Stream<String> stream(String filePath) throws Exception {
        return Files.lines(Paths.get(filePath))
        .skip(1) // First (comment) line
        .flatMap(line ->
        Pattern.compile("\\W+").splitAsStream(line));
    }
}

stream() 现在是一个静态方法，因为它可以自己完成整个流创建过程。

注意：\\W+ 是一个正则表达式。表示“非单词字符”，+ 表示“可以出现一次或者多次”。小写形式的 \\w 表示“单词字符”。

我们之前遇到的问题是 Pattern.compile().splitAsStream() 产生的结果为流，这意味着当我们只是想要一个简单的单词流时，在传入的行流（stream of lines）上调用 map() 会产生一个单词流的流。幸运的是，flatMap() 可以将元素流的流扁平化为一个简单的元素流。或者，我们可以使用 String.split() 生成一个数组，其可以被 Arrays.stream() 转化成为流：

.flatMap(line -> Arrays.stream(line.split("\\W+"))))

因为有了真正的流（而不是FileToWordsRegexp.java 中基于集合存储的流），所以每次需要一个新的流时，我们都必须从头开始创建，因为流不能被复用：

// streams/FileToWordsTest.java
import java.util.stream.*;
public class FileToWordsTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        FileToWords.stream("Cheese.dat")
        .limit(7)
        .forEach(s -> System.out.format("%s ", s));
        System.out.println();
        FileToWords.stream("Cheese.dat")
        .skip(7)
        .limit(2)
        .forEach(s -> System.out.format("%s ", s));
    }
}

输出结果：

Not much of a cheese shop really
is it

在 System.out.format() 中的 %s 表明参数为 String 类型。

Optional类

在我们学习终端操作（Terminal Operations）之前，我们必须考虑在一个空流中获取元素会发生什么。我们喜欢沿着“快乐路径”[^1]把流连接起来，同时假设流不会中断。然而，在流中放置 null 却会轻易令其中断。那么是否存在某种对象，可以在持有流元素的同时，即使在我们查找的元素不存在时，也能友好地对我们进行提示（也就是说，不会产生异常）？

Optional 可以实现这样的功能。一些标准流操作返回 Optional 对象，因为它们并不能保证预期结果一定存在。包括：

• findFirst() 返回一个包含第一个元素的 Optional 对象，如果流为空则返回 Optional.empty
• findAny() 返回包含任意元素的 Optional 对象，如果流为空则返回 Optional.empty

• max() 和 min() 返回一个包含最大值或者最小值的 Optional 对象，如果流为空则返回 Optional.empty

  reduce() 不再以 identity 形式开头，而是将其返回值包装在 Optional 中。（identity 对象成为其他形式的 reduce() 的默认结果，因此不存在空结果的风险）

对于数字流 IntStream、LongStream 和 DoubleStream，average() 会将结果包装在 Optional 以防止流为空。

以下是对空流进行所有这些操作的简单测试：

// streams/OptionalsFromEmptyStreams.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
class OptionalsFromEmptyStreams {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(Stream.<String>empty()
             .findFirst());
        System.out.println(Stream.<String>empty()
             .findAny());
        System.out.println(Stream.<String>empty()
             .max(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER));
        System.out.println(Stream.<String>empty()
             .min(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER));
        System.out.println(Stream.<String>empty()
             .reduce((s1, s2) -> s1 + s2));
        System.out.println(IntStream.empty()
             .average());
    }
}

输出结果：

Optional.empty
Optional.empty
Optional.empty
Optional.empty
Optional.empty
OptionalDouble.empty

当流为空的时候你会获得一个 Optional.empty 对象，而不是抛出异常。Optional 拥有 toString() 方法可以用于展示有用信息。

注意，空流是通过 Stream.<String>empty() 创建的。如果你在没有任何上下文环境的情况下调用 Stream.empty()，Java 并不知道它的数据类型；这个语法解决了这个问题。如果编译器拥有了足够的上下文信息，比如：

Stream<String> s = Stream.empty();

就可以在调用 empty() 时推断类型。

这个示例展示了 Optional 的两个基本用法：

// streams/OptionalBasics.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
class OptionalBasics {
    static void test(Optional<String> optString) {
        if(optString.isPresent())
            System.out.println(optString.get()); 
        else
            System.out.println("Nothing inside!");
    }
    public static void main(String[] args) {
        test(Stream.of("Epithets").findFirst());
        test(Stream.<String>empty().findFirst());
    }
}

输出结果：

Epithets
Nothing inside!

当你接收到 Optional 对象时，应首先调用 isPresent() 检查其中是否包含元素。如果存在，可使用 get() 获取。

便利函数

有许多便利函数可以解包 Optional ，这简化了上述“对所包含的对象的检查和执行操作”的过程：

• ifPresent(Consumer)：当值存在时调用 Consumer，否则什么也不做。
• orElse(otherObject)：如果值存在则直接返回，否则生成 otherObject。
• orElseGet(Supplier)：如果值存在则直接返回，否则使用 Supplier 函数生成一个可替代对象。
• orElseThrow(Supplier)：如果值存在直接返回，否则使用 Supplier 函数生成一个异常。

如下是针对不同便利函数的简单演示：

// streams/Optionals.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
import java.util.function.*;
public class Optionals {
    static void basics(Optional<String> optString) {
        if(optString.isPresent())
            System.out.println(optString.get()); 
        else
            System.out.println("Nothing inside!");
    }
    static void ifPresent(Optional<String> optString) {
        optString.ifPresent(System.out::println);
    }
    static void orElse(Optional<String> optString) {
        System.out.println(optString.orElse("Nada"));
    }
    static void orElseGet(Optional<String> optString) {
        System.out.println(
        optString.orElseGet(() -> "Generated"));
    }
    static void orElseThrow(Optional<String> optString) {
        try {
            System.out.println(optString.orElseThrow(
            () -> new Exception("Supplied")));
        } catch(Exception e) {
            System.out.println("Caught " + e);
        }
    }
    static void test(String testName, Consumer<Optional<String>> cos) {
        System.out.println(" === " + testName + " === ");
        cos.accept(Stream.of("Epithets").findFirst());
        cos.accept(Stream.<String>empty().findFirst());
    }
    public static void main(String[] args) {
        test("basics", Optionals::basics);
        test("ifPresent", Optionals::ifPresent);
        test("orElse", Optionals::orElse);
        test("orElseGet", Optionals::orElseGet);
        test("orElseThrow", Optionals::orElseThrow);
    }
}

输出结果：

=== basics ===
Epithets
Nothing inside!
=== ifPresent ===
Epithets
=== orElse ===
Epithets
Nada
=== orElseGet ===
Epithets
Generated
=== orElseThrow ===
Epithets
Caught java.lang.Exception: Supplied

test() 通过传入所有方法都适用的 Consumer 来避免重复代码。

orElseThrow() 通过 catch 关键字来捕获抛出的异常。更多细节，将在 异常 这一章节中学习。

创建 Optional

当我们在自己的代码中加入 Optional 时，可以使用下面 3 个静态方法：

• empty()：生成一个空 Optional。
• of(value)：将一个非空值包装到 Optional 里。
• ofNullable(value)：针对一个可能为空的值，为空时自动生成 Optional.empty，否则将值包装在 Optional 中。

下面来看看它是如何工作的。代码示例：

// streams/CreatingOptionals.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
import java.util.function.*;
class CreatingOptionals {
    static void test(String testName, Optional<String> opt) {
        System.out.println(" === " + testName + " === ");
        System.out.println(opt.orElse("Null"));
    }
    public static void main(String[] args) {
        test("empty", Optional.empty());
        test("of", Optional.of("Howdy"));
        try {
            test("of", Optional.of(null));
        } catch(Exception e) {
            System.out.println(e);
        }
        test("ofNullable", Optional.ofNullable("Hi"));
        test("ofNullable", Optional.ofNullable(null));
    }
}

输出结果：

=== empty ===
Null
=== of ===
Howdy
java.lang.NullPointerException
=== ofNullable ===
Hi
=== ofNullable ===
Null

我们不能通过传递 null 到 of() 来创建 Optional 对象。最安全的方法是， 使用 ofNullable() 来优雅地处理 null。

Optional 对象操作

当我们的流管道生成了 Optional 对象，下面 3 个方法可使得 Optional 的后续能做更多的操作：

• filter(Predicate)：对 Optional 中的内容应用Predicate 并将结果返回。如果 Optional 不满足 Predicate ，将 Optional 转化为空 Optional 。如果 Optional 已经为空，则直接返回空Optional 。

• map(Function)：如果 Optional 不为空，应用 Function 于 Optional 中的内容，并返回结果。否则直接返回 Optional.empty。

• flatMap(Function)：同 map()，但是提供的映射函数将结果包装在 Optional 对象中，因此 flatMap() 不会在最后进行任何包装。

以上方法都不适用于数值型 Optional。一般来说，流的 filter() 会在 Predicate 返回 false 时移除流元素。而 Optional.filter() 在失败时不会删除 Optional，而是将其保留下来，并转化为空。下面请看代码示例：

// streams/OptionalFilter.java
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
import java.util.function.*;
class OptionalFilter {
    static String[] elements = {
            "Foo", "", "Bar", "Baz", "Bingo"
    };
    static Stream<String> testStream() {
        return Arrays.stream(elements);
    }
    static void test(String descr, Predicate<String> pred) {
        System.out.println(" ---( " + descr + " )---");
        for(int i = 0; i <= elements.length; i++) {
            System.out.println(
                    testStream()
                            .skip(i)
                            .findFirst()
                            .filter(pred));
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        test("true", str -> true);
        test("false", str -> false);
        test("str != \"\"", str -> str != "");
        test("str.length() == 3", str -> str.length() == 3);
        test("startsWith(\"B\")",
                str -> str.startsWith("B"));
    }
}

输出结果：

---( true )---
Optional[Foo]
Optional[]
Optional[Bar]
Optional[Baz]
Optional[Bingo]
Optional.empty
---( false )---
Optional.empty
Optional.empty
Optional.empty
Optional.empty
Optional.empty
Optional.empty
---( str != "" )---
Optional[Foo]
Optional.empty
Optional[Bar]
Optional[Baz]
Optional[Bingo]
Optional.empty
---( str.length() == 3 )---
Optional[Foo]
Optional.empty
Optional[Bar]
Optional[Baz]
Optional.empty
Optional.empty
---( startsWith("B") )---
Optional.empty
Optional.empty
Optional[Bar]
Optional[Baz]
Optional[Bingo]
Optional.empty