前面两篇简单的介绍了Stream以及如何创建Stream，本篇就给大家说说stream有哪些用途，以及具体怎样使用。
再次介绍Stream
Stream 使用一种类似用于SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。 Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。 这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。
Stream两种操作
- 中间操作（Intermediate Operations）：中间操作会返回一个新的流，一个流可以后面跟随零个或多个intermediate操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后会返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。而是在终端操作开始的时候才真正开始执行。
- 终端操作（Terminal Operations）：是指返回最终的结果。一个流只能有一个terminal操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。
中间操作方法分类：
- filter()
- map()
- flatMap()
- distinct()
- sorted()
- peek()
- limit()
- skip()
终端操作方法分类：
- forEach()
- forEachOrdered()
- toArray()
- reduce()
- collect()
- min()
- max()
- count()
- anyMatch()
- allMatch()
- noneMatch()
- findFirst()
- findAny()
中间操作代码实例详解
1、filter(): 返回结果生成新的流中只包含满足筛选条件的数据。
// 1、filter,返回大于2的元素集合
List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = nums.stream().filter(n -> n > 2).collect(Collectors.toList());
System.out.println(result);
运行结果：[3, 4, 5]
2、map():将流中的元素进行再次加工形成一个新流，流中的每一个元素映射为另外的元素。
// 2、map：返回元素的大写类型和哈希值
List<String> mzc = Arrays.asList("ma", "zhi", "chu");
List<String> mzcUpperCase = mzc.stream().
map(n -> n.toUpperCase()).
collect(Collectors.toList());
List<Integer> mzcHashCode = mzc.stream().map(n -> n.hashCode()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("mzcUpperCase:"+mzcUpperCase+" ----- mzcHashCode:"+mzcHashCode);
运行结果：
mzcUpperCase:[MA, ZHI, CHU] ----- mzcHashCode:[3476, 120571, 98480]
示例场景：取出商品的所有id，就可以这样写（伪代码）：
List<Product> productList = productService.selectAll();
List<Integer> pIds = productList.stream().map(p->p.getId).collect(Collectors.toList())；
这样就可以拿到所有商品id的集合。
3、flatMap()：扁平化映射，它具体的操作是将多个stream连接成一个stream，这个操作是针对类似多维数组的，比如集合里面包含集合，相当于降维作用。
flatMap是将流中的每个元素都放到一个流中，最后将所有的流合并成一个新流，所有流对象中的元素都合并到这个新生成的流中返回。
// flatMap:将多层集合中的元素取出来，放到一个新的集合中去
List<Integer> num1 = Arrays.asList(1, 2, 3);
List<Integer> num2 = Arrays.asList(4, 5, 6);
List<Integer> num3 = Arrays.asList(7, 8, 9);
List<List<Integer>> lists = Arrays.asList(num1, num2, num3);
Stream<Integer> outputStream = lists.stream().flatMap(l -> l.stream());
List<Integer> flatMapResult = outputStream.sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println(flatMapResult);
运行结果：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
示例场景：取出所有部门人员的姓名，就可以这样写（伪代码）：
// 1、取出所有部门
List<Department> departments = ...;
// 2、这个时候可以利用flatMap先将所有部门的所有人员汇聚起来
List<Person> persons = departments.stream.flatMap(d->d.getPersonList()).collect(Collectors.toList())；
// 3、再利用map()方法取出
4、distinct()：顾名思义，将流中的元素去重之后输出。
List<String> mzc = Stream.of("ma","zhi","chu","zhi","shuo","ma")
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(mzc);
运行结果：[ma, zhi, chu, shuo]
5、sorted()：这个很简单了，顾名思义，将流中的元素按照自然排序方式进行排序。
// sorted:自然顺序排序
List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 3, 5, 6, 8, 2);
List<Integer> sortedNum = nums.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNum);
// sorted:降序排序
List<Integer> sortedNum2 = nums.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()).collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNum2);
// sorted:使用Comparator
List<Integer> sortedNums3 = nums.stream().sorted(Comparator.comparing(n -> n)).collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNums3);
// 不用stream直接顺序排序
nums.sort(Comparator.comparing(Integer::intValue));
System.out.println(nums);
//不用stream直接降序排序
nums.sort(Comparator.comparing(Integer::intValue).reversed());
System.out.println(nums);
运行结果：
[1, 2, 3, 5, 6, 8]
[8, 6, 5, 3, 2, 1]
[1, 2, 3, 5, 6, 8]
[1, 2, 3, 5, 6, 8]
[8, 6, 5, 3, 2, 1]
6、peek()：对流中每个元素执行操作，并返回一个新的流，返回的流还是包含原来流中的元素。
// peek()：
String[] arr = new String[]{"a","b","c","d"};
Arrays.stream(arr)
.peek(System.out::println) //a,b,c,d
.count();
// peek()+filter()
Stream.of("ma", "zhi", "chu")
.filter(e -> e.length() > 2)
.peek(e -> System.out.println(e))
.collect(Collectors.toList());
运行结果：
a
b
c
d
zhi
chu
7、limit()：顾名思义，返回指定数量的元素的流。返回的是Stream里前面的n个元素。
// limit()：取出100中的前十个
List<Integer> limitNum = IntStream.range(1,100).limit(10)
.boxed()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitNum);
// limit():取出前4个单词
List<String> words = Arrays.asList("ma", "zhi", "chu", "wait", "you", "follow");
List<String> limitWord = words.stream().limit(4).collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitWord);
运行结果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[ma, zhi, chu, wait]
8、skip()：和limit()相反，将前几个元素跳过（取出）再返回一个流，如果流中的元素小于或者等于n，就会返回一个空的流。
// skip():跳过前面三个单词再返回
List<String> words = Arrays.asList("ma", "zhi", "chu", "wait", "you", "follow");
List<String> skipWord = words.stream().limit(4).collect(Collectors.toList());
System.out.println(skipWord);
// skip():跳过全部单词再返回
List<String> emptyWord = words.stream().skip(6).collect(Collectors.toList());
System.out.println(emptyWord);
// skip():跳过超过单词长度的数目再返回
List<String> emptyWord2 = words.stream().skip(10).collect(Collectors.toList());
System.out.println(emptyWord);
运行结果：
[91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
[ma, zhi, chu, wait]
[]
[]
上面讲了Stream流中间操作的使用详解，希望能给大家带来帮助，如果有用，还麻烦点个在看，或者分享给需要的小伙伴，独乐乐不如众乐乐，谢谢！
因为考虑篇幅太长，大家看起来可能会有点累，所以Stream的终端操作使用详解，串行化、并行化区别，以及stream流总结放到后面的文章中。如果你还想了解更多其他方面的知识，欢迎留言鼓励，我会争取越写越好，越写越全面。