stream 流的优势

在 Java 8 及以上版本中，stream 提供了一种更简洁、高效、可读性更强的方式来处理集合数据，比如遍历、筛选、映射、归约（reduce）、聚合等操作。相比传统的 for 循环或迭代器，stream 具备以下优势：

1. 代码简洁，提高可读性

传统方式（for 循环）：

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = 0;
for (int num : numbers) {
    sum += num;
}
System.out.println(sum); // 15

 Stream 方式（更简洁）：

int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum); // 15

不需要显式定义变量、遍历集合，代码更加清晰！

2. 支持链式操作，代码更优雅

如果你需要对数据进行多个操作（如过滤、转换、计算），传统写法可能会嵌套多层循环，而 stream 支持链式操作，使代码更直观。

示例：计算大于 2 的数的平方和

传统方式：

int sum = 0;
for (int num : numbers) {
    if (num > 2) {
        sum += num * num;
    }
}
System.out.println(sum); // 54

Stream 方式（链式操作）：

int sum = numbers.stream()
                 .filter(n -> n > 2)  // 过滤大于 2 的数
                 .map(n -> n * n)      // 求平方
                 .reduce(0, Integer::sum); // 求和
System.out.println(sum); // 54

 

3. 可并行计算，提高性能

stream 支持并行流，可以自动利用多核 CPU 进行并行计算，提高性能。

示例：并行计算总和

int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);

parallelStream() 能自动分配多个线程执行运算，适合大数据集合的计算。

⚠ 注意：parallelStream() 适用于计算密集型任务，但对小数据集可能会带来额外的线程开销，导致性能下降。

4. 适用于复杂数据处理（映射、分组、排序等）

示例：分组统计

我们有一个 User 列表，想按照年龄分组：

class User {
    String name;
    int age;
    public User(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; }
}

List users = Arrays.asList(new User("Alice", 25), new User("Bob", 30), new User("Charlie", 25));
Map> groupedByAge = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(user -> user.age));
System.out.println(groupedByAge);

传统方式需要嵌套 for 循环，stream 让分组变得更简单！ 

 

5. 惰性计算，提高效率

stream 采用 惰性计算（lazy evaluation），只有在最终需要结果时，才会执行计算，避免不必要的中间操作，提高效率。

List result = numbers.stream()
                              .filter(n -> {
                                  System.out.println("过滤：" + n);
                                  return n > 2;
                              })
                              .map(n -> {
                                  System.out.println("映射：" + n);
                                  return n * n;
                              })
                              .collect(Collectors.toList());
System.out.println(result);

 如果没有 .collect()，过滤和映射不会执行！

6. 更安全，减少错误

传统循环容易因索引越界、变量未初始化等问题导致 NullPointerException，而 stream 通过 Optional 机制更安全：

Optional max = numbers.stream().max(Integer::compareTo);
max.ifPresent(System.out::println); // 5

总结

优点	描述
代码简洁	避免繁琐的 for 循环，提高可读性
支持链式操作	让代码逻辑更清晰，如 filter、map、reduce 组合
可并行计算	通过 parallelStream() 自动利用多核 CPU，提高性能
适用于复杂数据处理	适合数据转换、分组、排序等操作
惰性计算	只有需要结果时才执行，避免不必要计算，提高效率
更安全	使用 Optional 避免 NullPointerException