来自：CSDN，作者：云深i不知处

链接：https://blog.csdn.net/mu_wind/article/details/109516995

先贴上几个案例，水平高超的同学可以挑战一下：

从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。
统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。
将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。
将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。

用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。

1、Stream概述

Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。

那么什么是Stream？

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。

Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。
终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

2、Stream的创建

Stream可以通过集合数组创建。

1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List<String> list = Arrays.asList('a', 'b', 'c');

// 创建一个顺序流

Stream<String> stream = list.stream();

// 创建一个并行流

Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};IntStream stream = Arrays.stream(array);

3、使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);

stream2.forEach(System.out::println); // 0 2 4 6 8 10

Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3); stream3.forEach(System.out::println);

输出结果：

0 3 6 9
0.6796156909271994
0.1914314208854283
0.8116932592396652

stream和parallelStream的简单区分： stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。

除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：

Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

3、Stream的使用

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。
更详细说明请见：https://www.runoob.com/java/java8-optional-class.html

接下来，大批代码向你袭来！我将用20个案例将Stream的使用整得明明白白，只要跟着敲一遍代码，就能很好地掌握。

案例使用的员工类

这是后面案例中使用的员工类：

List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

personList.add(new Person('Tom', 8900, 'male', 'New York'));

personList.add(new Person('Jack', 7000, 'male', 'Washington'));

personList.add(new Person('Lily', 7800, 'female', 'Washington'));

personList.add(new Person('Anni', 8200, 'female', 'New York'));

personList.add(new Person('Owen', 9500, 'male', 'New York'));

personList.add(new Person('Alisa', 7900, 'female', 'New York'));
class Person {

 private String name;  // 姓名

 private int salary; // 薪资

 private int age; // 年龄

 private String sex; //性别

 private String area;  // 地区
// 构造方法

 public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {

  this.name = name;

  this.salary = salary;

  this.age = age;

  this.sex = sex;

  this.area = area;

 }

 // 省略了get和set，请自行添加

}

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

// import已省略，请自行添加，后面代码亦是

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {        List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);

        // 遍历输出符合条件的元素        list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);        // 匹配第一个        Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();        // 匹配任意（适用于并行流）        Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();        // 是否包含符合特定条件的元素        boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);        System.out.println('匹配第一个值：' + findFirst.get());        System.out.println('匹配任意一个值：' + findAny.get());        System.out.println('是否存在大于6的值：' + anyMatch);    }}

3.2 筛选（filter）

筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。

案例一：筛选出Integer集合中大于7的元素，并打印出来

public class StreamTest {

 public static void main(String[] args) {

  List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);

  Stream<Integer> stream = list.stream();

  stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);

 }

}

预期结果：

8 9

案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。形成新集合依赖collect（收集），后文有详细介绍。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  personList.add(new Person('Tom', 8900, 23, 'male', 'New York'));  personList.add(new Person('Jack', 7000, 25, 'male', 'Washington'));  personList.add(new Person('Lily', 7800, 21, 'female', 'Washington'));  personList.add(new Person('Anni', 8200, 24, 'female', 'New York'));  personList.add(new Person('Owen', 9500, 25, 'male', 'New York'));  personList.add(new Person('Alisa', 7900, 26, 'female', 'New York'));

  List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)    .collect(Collectors.toList());  System.out.print('高于8000的员工姓名：' + fiterList); }}

运行结果：

高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]

3.3 聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例一：获取String集合中最长的元素。

public class StreamTest {

 public static void main(String[] args) {

  List<String> list = Arrays.asList('adnm', 'admmt', 'pot', 'xbangd', 'weoujgsd');

Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length)); System.out.println('最长的字符串：' + max.get()); } }

输出结果：

最长的字符串：weoujgsd

案例二：获取Integer集合中的最大值。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {  List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);

  // 自然排序  Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);  // 自定义排序  Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {   @Override   public int compare(Integer o1, Integer o2) {    return o1.compareTo(o2);   }  });  System.out.println('自然排序的最大值：' + max.get());  System.out.println('自定义排序的最大值：' + max2.get()); }}

输出结果：

自然排序的最大值：11
自定义排序的最大值：11

案例三：获取员工工资最高的人。

public class StreamTest {

 public static void main(String[] args) {

  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

  personList.add(new Person('Tom', 8900, 23, 'male', 'New York'));

  personList.add(new Person('Jack', 7000, 25, 'male', 'Washington'));

  personList.add(new Person('Lily', 7800, 21, 'female', 'Washington'));

  personList.add(new Person('Anni', 8200, 24, 'female', 'New York'));

  personList.add(new Person('Owen', 9500, 25, 'male', 'New York'));

  personList.add(new Person('Alisa', 7900, 26, 'female', 'New York'));

Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary)); System.out.println('员工工资最大值：' + max.get().getSalary()); } }

输出结果：

员工工资最大值：9500

案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数。

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

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {  List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);

  long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();  System.out.println('list中大于6的元素个数：' + count); }}

输出结果：

list中大于6的元素个数：4

3.4 映射(map/flatMap)

映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：

map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

public class StreamTest {

 public static void main(String[] args) {

  String[] strArr = { 'abcd', 'bcdd', 'defde', 'fTr' };

  List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);

  List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());

System.out.println('每个元素大写：' + strList); System.out.println('每个元素+3：' + intListNew); } }

输出结果：

每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]
每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14]

案例二：将员工的薪资全部增加1000。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  personList.add(new Person('Tom', 8900, 23, 'male', 'New York'));  personList.add(new Person('Jack', 7000, 25, 'male', 'Washington'));  personList.add(new Person('Lily', 7800, 21, 'female', 'Washington'));  personList.add(new Person('Anni', 8200, 24, 'female', 'New York'));  personList.add(new Person('Owen', 9500, 25, 'male', 'New York'));  personList.add(new Person('Alisa', 7900, 26, 'female', 'New York'));

  // 不改变原来员工集合的方式  List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {   Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);   personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);   return personNew;  }).collect(Collectors.toList());  System.out.println('一次改动前：' + personList.get(0).getName() + '-->' + personList.get(0).getSalary());  System.out.println('一次改动后：' + personListNew.get(0).getName() + '-->' + personListNew.get(0).getSalary());

  // 改变原来员工集合的方式  List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {   person.setSalary(person.getSalary() + 10000);   return person;  }).collect(Collectors.toList());  System.out.println('二次改动前：' + personList.get(0).getName() + '-->' + personListNew.get(0).getSalary());  System.out.println('二次改动后：' + personListNew2.get(0).getName() + '-->' + personListNew.get(0).getSalary()); }}

输出结果：

一次改动前：Tom–>8900
一次改动后：Tom–>18900
二次改动前：Tom–>18900
二次改动后：Tom–>18900

案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

public class StreamTest {

 public static void main(String[] args) {

  List<String> list = Arrays.asList('m,k,l,a', '1,3,5,7');

  List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {

   // 将每个元素转换成一个stream

   String[] split = s.split(',');

   Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);

   return s2;

  }).collect(Collectors.toList());

System.out.println('处理前的集合：' + list); System.out.println('处理后的集合：' + listNew); } }

输出结果：

处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5]
处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5]

3.5 归约(reduce)

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

案例一：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {  List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);  // 求和方式1  Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);  // 求和方式2  Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);  // 求和方式3  Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);

  // 求乘积  Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);

  // 求最大值方式1  Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);  // 求最大值写法2  Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);

  System.out.println('list求和：' + sum.get() + ',' + sum2.get() + ',' + sum3);  System.out.println('list求积：' + product.get());  System.out.println('list求和：' + max.get() + ',' + max2); }}

输出结果：

list求和：29,29,29
list求积：2112
list求和：11,11

案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。

public class StreamTest {

 public static void main(String[] args) {

  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

  personList.add(new Person('Tom', 8900, 23, 'male', 'New York'));

  personList.add(new Person('Jack', 7000, 25, 'male', 'Washington'));

  personList.add(new Person('Lily', 7800, 21, 'female', 'Washington'));

  personList.add(new Person('Anni', 8200, 24, 'female', 'New York'));

  personList.add(new Person('Owen', 9500, 25, 'male', 'New York'));

  personList.add(new Person('Alisa', 7900, 26, 'female', 'New York'));
// 求工资之和方式1：

  Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);

  // 求工资之和方式2：

  Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),

    (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);

  // 求工资之和方式3：

  Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
// 求最高工资方式1：

  Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),

    Integer::max);

  // 求最高工资方式2：

  Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),

    (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);

System.out.println('工资之和：' + sumSalary.get() + ',' + sumSalary2 + ',' + sumSalary3); System.out.println('最高工资：' + maxSalary + ',' + maxSalary2); } }

输出结果：

工资之和：49300,49300,49300
最高工资：9500,9500

3.6 收集(collect)

collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。

下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {  List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);  List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());  Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());

  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  personList.add(new Person('Tom', 8900, 23, 'male', 'New York'));  personList.add(new Person('Jack', 7000, 25, 'male', 'Washington'));  personList.add(new Person('Lily', 7800, 21, 'female', 'Washington'));  personList.add(new Person('Anni', 8200, 24, 'female', 'New York'));

  Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)    .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));  System.out.println('toList:' + listNew);  System.out.println('toSet:' + set);  System.out.println('toMap:' + map); }}

运行结果：

toList：[6, 4, 6, 6, 20]
toSet：[4, 20, 6]
toMap：{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335}

3.6.2 统计(count/averaging)

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：

计数：count
平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
最值：maxBy、minBy
求和：summingInt、summingLong、summingDouble
统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。

public class StreamTest {

 public static void main(String[] args) {

  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

  personList.add(new Person('Tom', 8900, 23, 'male', 'New York'));

  personList.add(new Person('Jack', 7000, 25, 'male', 'Washington'));

  personList.add(new Person('Lily', 7800, 21, 'female', 'Washington'));
// 求总数

  Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());

  // 求平均工资

  Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));

  // 求最高工资

  Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));

  // 求工资之和

  Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));

  // 一次性统计所有信息

  DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));

System.out.println('员工总数：' + count); System.out.println('员工平均工资：' + average); System.out.println('员工工资总和：' + sum); System.out.println('员工工资所有统计：' + collect); } }

运行结果：

员工总数：3
员工平均工资：7900.0
员工工资总和：23700
员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

3.6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)

分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  personList.add(new Person('Tom', 8900, 'male', 'New York'));  personList.add(new Person('Jack', 7000, 'male', 'Washington'));  personList.add(new Person('Lily', 7800, 'female', 'Washington'));  personList.add(new Person('Anni', 8200, 'female', 'New York'));  personList.add(new Person('Owen', 9500, 'male', 'New York'));  personList.add(new Person('Alisa', 7900, 'female', 'New York'));

  // 将员工按薪资是否高于8000分组        Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));        // 将员工按性别分组        Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));        // 将员工先按性别分组，再按地区分组        Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));        System.out.println('员工按薪资是否大于8000分组情况：' + part);        System.out.println('员工按性别分组情况：' + group);        System.out.println('员工按性别、地区：' + group2); }}

输出结果：

员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]}

员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]}

员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}

3.6.4 接合(joining)

joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  personList.add(new Person('Tom', 8900, 23, 'male', 'New York'));  personList.add(new Person('Jack', 7000, 25, 'male', 'Washington'));  personList.add(new Person('Lily', 7800, 21, 'female', 'Washington'));

  String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(','));  System.out.println('所有员工的姓名：' + names);  List<String> list = Arrays.asList('A', 'B', 'C');  String string = list.stream().collect(Collectors.joining('-'));  System.out.println('拼接后的字符串：' + string); }}

运行结果：

所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily
拼接后的字符串：A-B-C

3.6.5 归约(reducing)

Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。

public class StreamTest {

 public static void main(String[] args) {

  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

  personList.add(new Person('Tom', 8900, 23, 'male', 'New York'));

  personList.add(new Person('Jack', 7000, 25, 'male', 'Washington'));

  personList.add(new Person('Lily', 7800, 21, 'female', 'Washington'));
// 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）

  Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));

  System.out.println('员工扣税薪资总和：' + sum);

// stream的reduce Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum); System.out.println('员工薪资总和：' + sum2.get()); } }

运行结果：

员工扣税薪资总和：8700
员工薪资总和：23700

3.7 排序(sorted)

sorted，中间操作。有两种排序：

sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序

案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序

public class StreamTest { public static void main(String[] args) {  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

  personList.add(new Person('Sherry', 9000, 24, 'female', 'New York'));  personList.add(new Person('Tom', 8900, 22, 'male', 'Washington'));  personList.add(new Person('Jack', 9000, 25, 'male', 'Washington'));  personList.add(new Person('Lily', 8800, 26, 'male', 'New York'));  personList.add(new Person('Alisa', 9000, 26, 'female', 'New York'));

  // 按工资增序排序  List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)    .collect(Collectors.toList());  // 按工资倒序排序  List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())    .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());  // 先按工资再按年龄自然排序（从小到大）  List<String> newList3 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())    .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());  // 先按工资再按年龄自定义排序（从大到小）  List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {   if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {    return p2.getAge() - p1.getAge();   } else {    return p2.getSalary() - p1.getSalary();   }  }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

  System.out.println('按工资自然排序：' + newList);  System.out.println('按工资降序排序：' + newList2);  System.out.println('先按工资再按年龄自然排序：' + newList3);  System.out.println('先按工资再按年龄自定义降序排序：' + newList4); }}

运行结果：

按工资自然排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa,Tom, Lily]
先按工资再按年龄自然排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]
先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]

3.8 提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

public class StreamTest {

 public static void main(String[] args) {

  String[] arr1 = { 'a', 'b', 'c', 'd' };

  String[] arr2 = { 'd', 'e', 'f', 'g' };
Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);

  Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);

  // concat:合并两个流 distinct：去重

  List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());

  // limit：限制从流中获得前n个数据

  List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());

  // skip：跳过前n个数据

  List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());

System.out.println('流合并：' + newList); System.out.println('limit：' + collect); System.out.println('skip：' + collect2); } }

运行结果：

流合并：[a, b, c, d, e, f, g]
limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
skip：[3, 5, 7, 9, 11]

4 Stream源码解读

这部分等有时间慢慢分解吧。

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Java8 Stream：2万字20个实例，玩转集合的筛选、归约、分组、聚合

1、Stream概述

2、Stream的创建

3、Stream的使用

案例使用的员工类

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

3.2 筛选（filter）

3.3 聚合（max/min/count)

3.4 映射(map/flatMap)

3.5 归约(reduce)

3.6 收集(collect)

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)

3.6.2 统计(count/averaging)

3.6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)

3.6.4 接合(joining)

3.6.5 归约(reducing)

3.7 排序(sorted)

3.8 提取/组合

4 Stream源码解读

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