《第5章函数式编程》节略部分

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流的筛选和切片操作。

// 筛选与切片
List<Integer> list1 = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);
list1.stream().filter(i -> i < 3)
           .distinct()
           .skip(1)
           .forEach(System.out::println);

所谓筛选即是过滤filter，而切片则是将数据切分成一小份小一份。

在上面的代码中，首先过滤出所有小于3的数值，然后去掉重复的数，再忽略数据流前面的第一个元素，并且将结果通过终端操作算子forEach()打印出来。

在流操作中一个比较难理解的地方就是map和flatMap的区别。

// map：映射，把一种数据类型转换成另外一种数据类型
List<String> list2 = employees.stream()
                       .map(Employee::toString)
                       .collect(Collectors.toList());
// flatMap：扁平化映射
list2.add("hello world");
list2.add("hello china");
list2.stream().map(t -> t.split(" "))
           .flatMap(Arrays::stream)
           .distinct()
           .forEach(System.out::println);

在map()算子中，将员工对象Employee转换成了一串人名列表。

而flatMap()算子所谓的扁平化映射的执行过程可以用下面的图来表示。

用一种比较形象的方式来描述它就是：flatMap()算子是把禁锢数据的外层给压平了，然后再执行映射。

上面的list2中加入了hello world和hello china这两个字符串，通过map()算子将它们拆分成了hello、world、hello、china这四个字符串。

然后flatMap()又进一步将这四个字符串拆分成h、e、l、l、o、w、o、r、l、d、......等十几个字母字符串，再通过distinct()算子去掉重复的内容，最后用forEach()算子打印出结果。

流操作中另一个比较难于理解的就是归约reduce()算子。

List<Integer> list3 = Arrays.asList(9, 7, 1, 5, 8, 10, 6);
Integer result = list3.stream()
                 .reduce(0, Integer::sum);

上面的代码将一组整数汇总求和。

reduce()可以传入一个初始值，并在此数值的基础上累加，上面list3中传入的是0。

除了这些基础的流计算之外，还有一些高级流计算，如分组和分区。但除了大数据应用之外，它们在普通应用中出现的频率并不高，而掌握了这些基础的算子，已经足以应对大部分的开发任务了。

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