探索 Stream 流的强大功能和算法

标签：Stream 探索 stream 元素 算法 使用 Employee 操作

Java 8 引入了 Stream API，为处理集合数据提供了一种更便捷、高效的方式。Stream 流提供了一套丰富的 API，可以让开发者更简洁、优雅地处理数据。本文将介绍 Java Stream 流的基本概念、核心特性和常见用法，帮助您更好地理解和应用 Stream 流。

简介

Stream 是 Java 8 引入的一个概念，它代表了一系列元素的序列，支持各种操作来处理和转换这些元素。Stream 提供了一种流式处理的方式，可以通过链式调用操作方法来处理数据，而不需要显式地进行迭代或循环。

创建 Stream 流

Java 中的集合类可以通过 stream() 方法或 parallelStream() 方法来获取对应的 Stream 流。除此之外，还可以使用 Stream.of() 方法创建包含指定元素的流，或使用 Arrays.stream() 方法将数组转换为流。下面是一些例子：

1. 从集合创建流： 假设我们有一个存储整数的 List 集合，我们可以使用 stream() 方法从该集合创建一个流：

   List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
   Stream<Integer> stream = numbers.stream();
   

2. 从数组创建流： 如果我们有一个整数数组，可以使用 Arrays 类的 stream() 方法来创建一个流：

   int[] array = {1, 2, 3, 4, 5};
   IntStream stream = Arrays.stream(array);
   

3. 使用 Stream.of() 方法创建流。 Stream 类中的 of() 方法允许我们直接传入多个元素来创建一个流：

   Stream<String> stream = Stream.of("apple", "banana", "orange");
   

4. 使用 BufferedReader 从文件创建流： 我们可以使用 Java 的 IO 类来从文件中逐行读取内容并创建一个流：

   try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) {
       Stream<String> stream = reader.lines();
       // 处理流中的内容
   } catch (IOException e) {
       e.printStackTrace();
   }
   

Stream 流的操作方法

Stream 流提供了丰富的 API，可以分为两大类：中间操作和终端操作。中间操作可以用于转换和过滤流中的元素，而终端操作则用于产生最终结果或副作用。

• 中间操作：常见的中间操作包括 filter、map、flatMap、distinct、sorted 等。filter 方法用于根据条件筛选元素，map 方法用于对元素进行映射操作，flatMap 方法用于扁平化处理嵌套结构的流，distinct 方法用于去重，sorted 方法用于排序等。
• 终端操作：常见的终端操作包括 forEach、collect、reduce、count、min、max 等。forEach 方法用于对流中的每个元素执行特定操作，collect 方法用于将流转换为其他数据结构，reduce 方法用于将流的元素合并为单个结果，count 方法用于计算流中的元素数量，min 和 max 方法用于获取最小值和最大值等

filter

filter 操作用于根据给定的条件筛选流中的元素。假设我们有一个包含整数的 List 集合，我们想筛选出所有大于等于 10 的元素。我们可以使用 filter 操作来实现这个目标：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 10, 15, 20, 25, 30);
Stream<Integer> filteredStream = numbers.stream()
                                        .filter(num -> num >= 10);
filteredStream.forEach(System.out::println);

在上述示例中，我们首先调用 numbers 集合的 stream() 方法来获取一个流。然后，我们使用 filter 操作，并提供一个 Lambda 表达式作为参数，该 Lambda 表达式指定了筛选条件（num >= 10）。最后，我们调用 forEach 终端操作来打印筛选后的结果。

输出结果将是：

10
15
20
25
30

通过使用filter操作，我们成功筛选出了所有大于等于10的元素，并打印出结果。

map

map 操作用于对流中的每个元素执行某种操作，并将操作的结果映射到一个新的流中。下面是一个使用 map 的例子：

假设我们有一个存储员工对象的 List 集合，每个员工对象包含姓名和年龄属性。我们想要将员工的姓名提取出来，并创建一个新的流来存储这些姓名。我们可以使用 map 操作来实现这个目标：

List<Employee> employees = Arrays.asList(
        new Employee("Alice", 25),
        new Employee("Bob", 30),
        new Employee("Charlie", 35)
);

Stream<String> nameStream = employees.stream()
                                      .map(Employee::getName);
nameStream.forEach(System.out::println);

在上述示例中，我们首先创建了一个包含员工对象的 List 集合。然后，我们使用stream()方法获取该集合的流。接下来，我们使用 map 操作，并传递一个方法引用（Employee::getName），该方法引用表示对每个员工对象调用 getName 方法来获取姓名。最后，我们使用 forEach 终端操作来打印映射后的结果。

输出结果将是：

Alice
Bob
Charlie

通过使用 map 操作，我们成功将员工对象的姓名提取出来，并创建了一个新的流来存储这些姓名。

flatMap

flatMap 操作用于处理嵌套结构的流，并将其扁平化为单层流。下面是一个使用 flatMap 的例子：

假设我们有一个存储多个单词的 List 集合，每个单词又以空格分隔开。我们想要将这些单词拆分并创建一个包含所有单词的单层流。我们可以使用 flatMap 操作来实现这个目标：

List<String> words = Arrays.asList("Hello World", "Java Stream", "FlatMap Example");

Stream<String> flatMapStream = words.stream()
                                    .flatMap(line -> Arrays.stream(line.split(" ")));
flatMapStream.forEach(System.out::println);

在上述示例中，我们首先创建了一个包含多个单词的 List 集合。然后，我们使用 stream() 方法获取该集合的流。接下来，我们使用 flatMap 操作，并传递一个 Lambda 表达式（line -> Arrays.stream(line.split(" "))），该 Lambda 表达式表示将每行字符串拆分成单词，并创建一个单层流。最后，我们使用forEach 终端操作来打印拆分后的结果。

输出结果将是：

Hello
World
Java
Stream
FlatMap
Example

通过使用 flatMap 操作，我们成功将嵌套的流结构扁平化为一个单层流，并打印出拆分后的所有单词。

使用 flatMap 操作可以方便地处理嵌套的流结构，将其转换为单层流以便进行后续操作。这在处理嵌套集合、嵌套对象或多层数据结构时非常有用。

distinct

distinct 操作用于去除流中的重复元素，只保留不重复的元素。下面是一个使用 distinct 的例子：

假设我们有一个存储整数的 List 集合，其中包含一些重复的元素。我们想要创建一个新的流，只包含不重复的元素。我们可以使用 distinct 操作来实现这个目标：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 2, 3, 5, 1, 6);
Stream<Integer> distinctStream = numbers.stream().distinct();
distinctStream.forEach(System.out::println);

在上述示例中，我们首先创建了一个包含整数的 List 集合，其中包含一些重复的元素。然后，我们使用 stream() 方法获取该集合的流。接下来，我们使用distinct 操作来去除重复元素。最后，我们使用 forEach 终端操作来打印去重后的结果。

输出结果将是：

1
2
3
4
5
6

通过使用 distinct 操作，我们成功去除了流中的重复元素，并打印出不重复的结果。

使用 distinct 操作可以方便地去除流中的重复元素，确保流中的元素是唯一的。这在处理需要排除重复数据的场景下非常有用，例如去重操作或统计不重复元素的数量。

sorted

sorted 操作用于对流中的元素进行排序。下面是一个使用 sorted 的例子：

假设我们有一个存储整数的List集合，我们想要按照从小到大的顺序对这些整数进行排序。我们可以使用sorted操作来实现这个目标：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 2, 8, 1, 3);
Stream<Integer> sortedStream = numbers.stream().sorted();
sortedStream.forEach(System.out::println);

在上述示例中，我们首先创建了一个包含整数的List集合。然后，我们使用 stream() 方法获取该集合的流。接下来，我们使用 sorted 操作对流中的元素进行排序，默认是按照自然顺序进行排序。最后，我们使用 forEach 终端操作来打印排序后的结果。

输出结果将是：

1
2
3
5
8

通过使用sorted操作，我们成功对流中的整数进行了排序，并打印出排序后的结果。

除了默认的自然排序外，我们还可以使用sorted操作的重载版本，传入一个Comparator来指定自定义的排序方式。这样可以根据具体的需求对流中的元素进行灵活的排序。

使用sorted操作可以方便地对流中的元素进行排序，无论是按照自然顺序还是自定义顺序。排序操作在许多场景中都是必需的，例如对数据进行升序或降序排列，或者根据特定的字段进行排序。

forEach

forEach 操作用于对流中的每个元素执行指定的操作。下面是一个使用 forEach 的例子：

假设我们有一个存储字符串的 List 集合，我们想要遍历并打印出每个字符串。我们可以使用 forEach 操作来实现这个目标：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
names.stream().forEach(System.out::println);

在上述示例中，我们首先创建了一个包含字符串的List集合。然后，我们使用 stream() 方法获取该集合的流。接下来，我们使用 forEach 操作，并传递一个方法引用（System.out::println），该方法引用表示对每个元素调用 println 方法来打印字符串。最后，我们的操作是通过终端操作 forEach 来实际执行的。

输出结果将是：

Alice
Bob
Charlie

通过使用forEach操作，我们成功遍历了流中的每个元素并将其打印出来。

使用forEach操作可以对流中的每个元素执行指定的操作，例如打印、更新或其他自定义操作。它提供了一种简洁的方式来对流中的元素进行遍历和处理，无需显式使用循环结构。

collect

用于将流中的元素收集到一个容器或生成一个最终结果。它提供了许多常用的操作，以下是一些常见的collect操作：

1. 将流元素收集到 List 或 ArrayList：

   List<Integer> list = stream.collect(Collectors.toList());
   

2. 将流元素收集到 Set 或 HashSet：

   Set<Integer> set = stream.collect(Collectors.toSet());
   

3. 将流元素收集到指定的集合类型：

   ArrayList<Integer> arrayList = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
   

4. 将流元素收集到 Map：

   Map<Integer, String> map = stream.collect(Collectors.toMap(Employee::getId, Employee::getName));
   

5. 将流元素分组，并将结果存储到 Map 中：

   可以使用 Stream 流进行分组操作。Stream 流提供了 groupingBy() 方法来实现分组。

   下面是一个示例代码，演示如何使用 Stream 流进行分组操作：

   import java.util.Arrays;
   import java.util.List;
   import java.util.Map;
   import java.util.stream.Collectors;
   
   public class GroupingExample {
       public static void main(String[] args) {
           // 创建一个包含多个字符串的列表
           List<String> strings = Arrays.asList("apple", "banana", "apricot", "blueberry", "avocado");
   
           // 使用 Stream 流进行分组，按照字符串的首字母进行分组
           Map<Character, List<String>> groupedMap = strings.stream()
                   .collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0)));
   
           // 输出分组结果
           groupedMap.forEach((key, value) -> System.out.println(key + ": " + value));
       }
   }
   

   运行上述代码，将会按照字符串的首字母进行分组，并输出分组结果。输出结果如下：

   a: [apple, apricot, avocado]
   b: [banana, blueberry]
   

   在上述示例中，我们使用了 groupingBy() 方法，以字符串的首字母作为分组的依据。groupingBy() 方法接受一个函数，用于指定按照哪个属性或条件进行分组。最终，我们将分组结果保存在一个 Map 中，其中 key 为分组的标准（这里是首字母），value 为对应的元素列表。

6. 将流元素分区，并将结果存储到 Map 中：

   假设我们有一个存储 Employee 对象的流，每个 Employee 对象包含 id 和 name 属性，我们想要将员工按照是否为经理进行分区，将经理和非经理分别存储到一个 Map 中。我们可以使用 partitioningBy 来实现这个目标：

   Map<Boolean, List<Employee>> partitionedEmployees = stream.collect(Collectors.partitioningBy(Employee::isManager));
   

   在上述示例中，我们通过调用partitioningBy方法，并传入一个判断条件的方法引用（Employee::isManager），将流中的元素按照是否为经理进行分区。partitioningBy方法返回一个Map，其中键为Boolean类型，值为分区后的元素列表。

   假设我们的Employee类定义如下：

   class Employee {
       private int id;
       private String name;
       private boolean isManager;
   
       // 省略构造函数和其他方法
   
       public boolean isManager() {
           return isManager;
       }
   }
   

   假设流中包含以下员工对象：

   Employee emp1 = new Employee(1, "Alice", true);
   Employee emp2 = new Employee(2, "Bob", false);
   Employee emp3 = new Employee(3, "Charlie", true);
   Employee emp4 = new Employee(4, "David", false);
   

   执行partitioningBy操作后，将得到以下Map结果：

   {
       false=[Employee{id=2, name='Bob', isManager=false}, Employee{id=4, name='David', isManager=false}],
       true=[Employee{id=1, name='Alice', isManager=true}, Employee{id=3, name='Charlie', isManager=true}]
   }
   

   在结果的Map中，键为false的列表存储了非经理员工，键为true的列表存储了经理员工。

   通过使用partitioningBy操作，我们可以根据一个条件将流元素分成两个部分，并将分区的结果存储到一个Map中。这对于处理满足特定条件的元素非常有用，例如将数据分为两个不同的类别，根据条件进行过滤或处理。

7. 将流元素连接成字符串：

   String result = stream.collect(Collectors.joining(", "));
   

8. 将流元素统计为汇总信息：

   假设我们有一个存储Employee对象的流，每个Employee对象包含salary属性，我们想要统计员工的工资信息。我们可以使用summarizingInt来实现这个目标：

   IntSummaryStatistics statistics = stream.collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));
   

   Collectors.summarizingInt 方法统计流中元素的汇总信息，并生成一个 IntSummaryStatistics 对象，包含了元素的总数、总和、平均值、最大值和最小值等统计结果。

   在上述示例中，我们调用summarizingInt方法，并传入一个获取工资的方法引用（Employee::getSalary）。summarizingInt方法返回一个IntSummaryStatistics对象，其中包含了流中元素的统计信息。

   假设我们的Employee类定义如下：

   class Employee {
       private int salary;
   
       // 省略构造函数和其他方法
   
       public int getSalary() {
           return salary;
       }
   }
   

   假设流中包含以下员工对象：

   Employee emp1 = new Employee(5000);
   Employee emp2 = new Employee(6000);
   Employee emp3 = new Employee(7000);
   Employee emp4 = new Employee(5500);
   

   执行summarizingInt操作后，将得到以下IntSummaryStatistics结果：

   IntSummaryStatistics{count=4, sum=23500, min=5000, average=5875.000000, max=7000}
   

   IntSummaryStatistics对象提供了以下方法用于获取统计信息：

   • getCount()：返回元素的数量。
   • getSum()：返回元素的总和。
   • getMin()：返回元素的最小值。
   • getAverage()：返回元素的平均值。
   • getMax()：返回元素的最大值。

   通过使用summarizingInt操作，我们可以方便地获取流中元素的汇总信息，包括总数、总和、平均值、最大值和最小值。这对于统计数据或了解数据分布非常有用。

流元素分组和分区的区别

下面，我们单独说说第 5 点所说的将流元素分组，并将结果存储到 Map 中 和第 6 点将流元素分区，并将结果存储到 Map 中的区别。

第 5 点中的操作是将流元素根据一个属性或函数的结果进行分组，并将分组的结果存储到Map中。而第 6 点中的操作是根据一个条件将流元素进行分区，并将分区的结果存储到 Map 中。虽然两个操作都使用了Collectors类的方法，并将结果存储到Map中，但它们的目的和用法略有不同。

在第 5 点中，我们使用 Collectors.groupingBy 方法将流元素按照一个属性或函数的结果进行分组，生成一个 Map，其中键为分组的依据，值为分组后的元素列表。这样的分组操作适用于将数据按照某个属性进行分类或归类，例如根据部门将员工进行分组。

在第 6 点中，我们使用 Collectors.partitioningBy 方法根据一个条件将流元素进行分区，生成一个 Map，其中键为 Boolean 类型，值为分区后的元素列表。这样的分区操作适用于将数据根据一个条件进行分为两个部分，例如将员工按照是否为经理进行分区。

区别总结如下：

• groupingBy：根据属性或函数的结果进行分组，生成一个Map，键为分组依据，值为分组后的元素列表。
• partitioningBy：根据条件进行分区，生成一个Map，键为Boolean类型，值为分区后的元素列表。

因此，这两个操作在分组和分区的概念上略有不同，但都可以将流元素按照某种方式进行分类，并将结果存储到Map中以供后续处理。具体使用哪种操作取决于业务需求和分组/分区的条件。

summarizingInt 与 summingInt

在第 8 点中，我们使用 summarizingInt 将流元素统计为汇总信息。Collectors 还有一个很类似的方法 summingInt，我们来聊聊它们之间的区别：

1. summarizingInt操作使用IntSummaryStatistics类来收集统计信息，它提供了更全面的汇总结果，包括总数、总和、平均值、最大值和最小值等。它返回的是一个IntSummaryStatistics对象，可以通过该对象的方法获取统计结果。
2. summingInt操作只计算元素的总和，返回的是一个Integer类型的结果，表示所有元素的累加和。

下面是两个操作的示例用法和结果对比：

使用summarizingInt进行统计：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
IntSummaryStatistics statistics = numbers.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Integer::intValue));

IntSummaryStatistics结果：

IntSummaryStatistics{count=5, sum=15, min=1, average=3.000000, max=5}

使用summingInt进行统计：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream().collect(Collectors.summingInt(Integer::intValue));

sum结果：

15

总结：

• summarizingInt提供了更全面的汇总信息，包括总数、总和、平均值、最大值和最小值等。
• summingInt仅计算元素的总和，返回一个整数结果。

选择使用哪种操作取决于你需要的统计信息。如果你需要更详细的统计结果，包括平均值、最大值和最小值等，那么使用summarizingInt更适合。如果只需要计算元素的总和，那么使用summingInt更简洁高效。

reduce

reduce 用于将流中的元素进行累积、组合或聚合操作，生成一个最终的结果。它接受一个二元操作符（BinaryOperator）作为参数，用于指定元素的累积逻辑。

下面是一个使用 reduce 操作的示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

// 使用 reduce 操作求和
int sum = numbers.stream()
                 .reduce(0, (a, b) -> a + b);

System.out.println(sum);

在上述示例中，我们有一个包含整数的列表 numbers。我们使用 reduce 操作将这些整数求和。初始值为 0，累积操作为将两个整数相加。

执行结果将输出：

15

在这个例子中，初始值为 0。reduce 操作遍历流中的元素，将初始值和流中的第一个元素相加得到中间结果，然后将中间结果和流中的下一个元素相加，以此类推，直到遍历完所有元素。最后的结果就是所有元素的和。

reduce 操作还有其他的用法，例如用于寻找最大值、最小值、拼接字符串等。通过提供不同的累积操作，可以根据具体需求进行自定义的累积逻辑。

注意，reduce 操作的结果是一个 Optional 类型，因为流可能为空。如果流为空，那么 reduce 操作的结果将是一个空的 Optional。如果你确定流不会为空，也可以使用无初始值的重载方法 reduce(BinaryOperator accumulator)，此时结果将直接是一个具体的值。

总结：reduce 操作用于将流中的元素进行累积、组合或聚合操作。它接受一个二元操作符作为参数，并根据累积逻辑对流中的元素进行操作，生成最终的结果。

min

当使用 min 操作时，Stream 流会根据给定的比较器（Comparator）或元素的自然顺序，返回流中的最小元素。下面是一个使用 min 操作找到最小整数的例子：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 2, 9, 1, 7);

// 找到最小整数
Optional<Integer> minNumber = numbers.stream()
                                     .min(Integer::compareTo);

if (minNumber.isPresent()) {
    System.out.println("最小整数是: " + minNumber.get());
} else {
    System.out.println("流为空，无最小整数。");
}

在上述示例中，我们有一个包含整数的列表 numbers。我们使用 min 操作查找列表中的最小整数。我们传递 Integer::compareTo 作为比较器来确定最小值。

执行结果将输出：

最小整数是: 1

在这个例子中，min 操作将遍历流中的元素，并使用比较器或自然顺序来找到最小的整数。返回的结果是一个 Optional 类型，因为流可能为空。我们可以使用 isPresent() 方法来检查结果是否存在，并使用 get() 方法获取最小值。

如果流为空，那么 min 操作的结果将是一个空的 Optional。

除了整数，min 操作也适用于其他类型的元素，只需要提供适当的比较器或确保元素的类型实现了 Comparable 接口。

总结：min 操作用于找到流中的最小元素，根据给定的比较器或元素的自然顺序进行比较。它返回一个 Optional 类型的结果，可以使用 isPresent() 和 get() 方法来检查和获取最小值。

max

当使用 max 操作时，Stream 流会根据给定的比较器（Comparator）或元素的自然顺序，返回流中的最大元素。下面是一个使用 max 操作找到最大整数的例子：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 2, 9, 1, 7);

// 找到最大整数
Optional<Integer> maxNumber = numbers.stream()
                                     .max(Integer::compareTo);

if (maxNumber.isPresent()) {
    System.out.println("最大整数是: " + maxNumber.get());
} else {
    System.out.println("流为空，无最大整数。");
}

在上述示例中，我们有一个包含整数的列表 numbers。我们使用 max 操作查找列表中的最大整数。我们传递 Integer::compareTo 作为比较器来确定最大值。

执行结果将输出：

最大整数是: 9

在这个例子中，max 操作将遍历流中的元素，并使用比较器或自然顺序来找到最大的整数。返回的结果是一个 Optional 类型，因为流可能为空。我们可以使用 isPresent() 方法来检查结果是否存在，并使用 get() 方法获取最大值。

如果流为空，那么 max 操作的结果将是一个空的 Optional。

除了整数，max 操作也适用于其他类型的元素，只需要提供适当的比较器或确保元素的类型实现了 Comparable 接口。

总结：max 操作用于找到流中的最大元素，根据给定的比较器或元素的自然顺序进行比较。它返回一个 Optional 类型的结果，可以使用 isPresent() 和 get() 方法来检查和获取最大值。

sum

Java的流（Stream）API 提供了 sum() 方法，可用于对流中的数值类型进行求和。

下面是一个简单的示例，演示了如何使用流（Stream）来对整数列表进行求和：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamSumExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

        int sum = numbers.stream()
                        .mapToInt(Integer::intValue)
                        .sum();

        System.out.println("Sum: " + sum);
    }
}

在上述示例中，我们首先创建了一个整数列表 numbers，包含了 1 到 5 的整数。然后，我们使用 stream() 方法将列表转换为流（Stream）。接下来，我们使用mapToInt() 方法将流中的元素映射为整数类型。最后，我们使用 sum() 方法对整数流进行求和，并将结果存储在 sum 变量中。最后，我们打印出求和的结果。

请注意，使用 mapToInt() 方法将流转换为 IntStream 可以提高求和操作的性能，因为 IntStream 是针对整数类型的专门优化的流。

并行流

Java Stream 提供了 parallel() 方法，用于将流转换为并行流。并行流可以自动将操作并行化，利用多线程处理数据，从而提高处理速度。但是需要谨慎使用，并行流可能引发线程安全问题和性能损失。

要创建并行流，只需在流上调用 parallel() 方法即可，示例如下：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

Stream<Integer> sequentialStream = numbers.stream();      // 创建串行流
Stream<Integer> parallelStream = numbers.parallelStream(); // 创建并行流

在上述示例中，我们使用 stream() 方法创建了一个串行流 sequentialStream，使用 parallelStream() 方法创建了一个并行流 parallelStream。

并行流的使用方式与串行流类似，可以对其应用各种中间操作（如 filter、map、reduce 等）和终端操作（如 forEach、collect、count 等）来处理数据。

并行流的优势在于它可以充分利用多核处理器的并行计算能力，适用于大规模数据的处理。在某些场景下，使用并行流可以显著提升处理速度。

然而，使用并行流也需要注意一些问题：

1. 并行流适用于执行耗时的操作，当操作简单且数据量较小时，并行化的开销可能会超过并行计算的收益。
2. 并行流在处理过程中会涉及到多线程的调度和同步，因此需要确保代码是线程安全的。
3. 某些操作（如有状态的中间操作）可能会导致并行流的性能下降，需要谨慎使用。
4. 并行流的处理顺序可能与串行流不同，因为操作会以并发的方式执行。

以下是一个使用并行流的真实案例：计算列表中所有数字的平方和。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

        // 串行流计算平方和
        int sequentialSum = numbers.stream()
                                   .mapToInt(n -> n * n)
                                   .sum();

        // 并行流计算平方和
        int parallelSum = numbers.parallelStream()
                                 .mapToInt(n -> n * n)
                                 .sum();

        System.out.println("串行流平方和: " + sequentialSum);
        System.out.println("并行流平方和: " + parallelSum);
    }
}

在上述示例中，我们有一个包含整数的列表 numbers。首先，我们使用串行流 stream() 对列表进行处理，将每个元素映射为其平方值，然后使用 mapToInt 将流转换为 IntStream，最后使用 sum() 方法计算平方和。

接下来，我们使用并行流 parallelStream() 对列表进行相同的处理操作，通过调用 parallelStream() 方法将流转换为并行流，并使用相同的操作链计算平方和。

运行以上代码，会得到以下输出：

串行流平方和: 55
并行流平方和: 55

可以看到，无论是使用串行流还是并行流，最终计算的平方和结果都是相同的。

基于 Spring Boot 2.7.12、MyBatis-Plus、Spring Security 等主流技术栈构建的后台管理系统：
后台：https://gitee.com/linjiabin100/pi-admin.git
前端：https://gitee.com/linjiabin100/pi-admin-web.git

标签：Stream,探索,stream,元素,算法,使用,Employee,操作
From： https://www.cnblogs.com/zn-pi/p/17490963.html