小白学堂
Streams 支持的操作很丰富，除了上面介绍的这些比较常用的中间操作，如filter或map（参见Stream Javadoc）外。还有一些更复杂的操作，如collect，flatMap以及reduce。接下来，就让我们学习一下：
本小节中的大多数代码示例均会使用以下 List<Person>进行演示：
class Person {
String name;
int age;
Person(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return name;
}
}
// 构建一个 Person 集合
List<Person> persons =
Arrays.asList(
new Person("Max", 18),
new Person("Peter", 23),
new Person("Pamela", 23),
new Person("David", 12));
复制代码6.1 Collect
collect 是一个非常有用的终端操作，它可以将流中的元素转变成另外一个不同的对象，例如一个List，Set或Map。collect 接受入参为Collector（收集器），它由四个不同的操作组成：供应器（supplier）、累加器（accumulator）、组合器（combiner）和终止器（finisher）。
这些都是个啥？别慌，看上去非常复杂的样子，但好在大多数情况下，您并不需要自己去实现收集器。因为 Java 8通过Collectors类内置了各种常用的收集器，你直接拿来用就行了。
让我们先从一个非常常见的用例开始：
List<Person> filtered =
persons
.stream() // 构建流
.filter(p -> p.name.startsWith("P")) // 过滤出名字以 P 开头的
.collect(Collectors.toList()); // 生成一个新的 List
System.out.println(filtered); // [Peter, Pamela]
复制代码你也看到了，从流中构造一个 List 异常简单。如果说你需要构造一个 Set 集合，只需要使用Collectors.toSet()就可以了。
接下来这个示例，将会按年龄对所有人进行分组：
Map<Integer, List<Person>> personsByAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age)); // 以年龄为 key,进行分组
personsByAge
.forEach((age, p) -> System.out.format("age %s: %s\n", age, p));
// age 18: [Max]
// age 23: [Peter, Pamela]
// age 12: [David]
复制代码除了上面这些操作。您还可以在流上执行聚合操作，例如，计算所有人的平均年龄：
Double averageAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.averagingInt(p -> p.age)); // 聚合出平均年龄
System.out.println(averageAge); // 19.0
复制代码如果您还想得到一个更全面的统计信息，摘要收集器可以返回一个特殊的内置统计对象。通过它，我们可以简单地计算出最小年龄、最大年龄、平均年龄、总和以及总数量。
IntSummaryStatistics ageSummary =
persons
.stream()
.collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.age)); // 生成摘要统计
System.out.println(ageSummary);
// IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23}
复制代码下一个这个示例，可以将所有人名连接成一个字符串：
String phrase = persons
.stream()
.filter(p -> p.age >= 18) // 过滤出年龄大于等于18的
.map(p -> p.name) // 提取名字
.collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", " are of legal age.")); // 以 In Germany 开头，and 连接各元素，再以 are of legal age. 结束
System.out.println(phrase);
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.
复制代码连接收集器的入参接受分隔符，以及可选的前缀以及后缀。
对于如何将流转换为 Map集合，我们必须指定 Map 的键和值。这里需要注意，Map 的键必须是唯一的，否则会抛出IllegalStateException 异常。
你可以选择传递一个合并函数作为额外的参数来避免发生这个异常:
Map<Integer, String> map = persons
.stream()
.collect(Collectors.toMap(
p -> p.age,
p -> p.name,
(name1, name2) -> name1 + ";" + name2)); // 对于同样 key 的，将值拼接
System.out.println(map);
// {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David}
复制代码既然我们已经知道了这些强大的内置收集器，接下来就让我们尝试构建自定义收集器吧。
比如说，我们希望将流中的所有人转换成一个字符串，包含所有大写的名称，并以|分割。为了达到这种效果，我们需要通过Collector.of()创建一个新的收集器。同时，我们还需要传入收集器的四个组成部分：供应器、累加器、组合器和终止器。
Collector<Person, StringJoiner, String> personNameCollector =
Collector.of(
() -> new StringJoiner(" | "), // supplier 供应器
(j, p) -> j.add(p.name.toUpperCase()), // accumulator 累加器
(j1, j2) -> j1.merge(j2), // combiner 组合器
StringJoiner::toString); // finisher 终止器
String names = persons
.stream()
.collect(personNameCollector); // 传入自定义的收集器
System.out.println(names); // MAX | PETER | PAMELA | DAVID
复制代码由于Java 中的字符串是 final 类型的，我们需要借助辅助类StringJoiner，来帮我们构造字符串。
最开始供应器使用分隔符构造了一个StringJointer。
累加器用于将每个人的人名转大写，然后加到StringJointer中。
组合器将两个StringJointer合并为一个。
最终，终结器从StringJointer构造出预期的字符串。
6.2 FlatMap
上面我们已经学会了如通过map操作, 将流中的对象转换为另一种类型。但是，Map只能将每个对象映射到另一个对象。
如果说，我们想要将一个对象转换为多个其他对象或者根本不做转换操作呢？这个时候，flatMap就派上用场了。
FlatMap 能够将流的每个元素, 转换为其他对象的流。因此，每个对象可以被转换为零个，一个或多个其他对象，并以流的方式返回。之后，这些流的内容会被放入flatMap返回的流中。
在学习如何实际操作flatMap之前，我们先新建两个类，用来测试：
class Foo {
String name;
List<Bar> bars = new ArrayList<>();
Foo(String name) {
this.name = name;
}
}
class Bar {
String name;
Bar(String name) {
this.name = name;
}
}
复制代码接下来，通过我们上面学习到的流知识，来实例化一些对象：
List<Foo> foos = new ArrayList<>();
// 创建 foos 集合
IntStream
.range(1, 4)
.forEach(i -> foos.add(new Foo("Foo" + i)));
// 创建 bars 集合
foos.forEach(f ->
IntStream
.range(1, 4)
.forEach(i -> f.bars.add(new Bar("Bar" + i + " <- " + f.name))));
复制代码我们创建了包含三个foo的集合，每个foo中又包含三个 bar。
flatMap 的入参接受一个返回对象流的函数。为了处理每个foo中的bar，我们需要传入相应 stream 流：
foos.stream()
.flatMap(f -> f.bars.stream())
.forEach(b -> System.out.println(b.name));
// Bar1 <- Foo1
// Bar2 <- Foo1
// Bar3 <- Foo1
// Bar1 <- Foo2
// Bar2 <- Foo2
// Bar3 <- Foo2
// Bar1 <- Foo3
// Bar2 <- Foo3
// Bar3 <- Foo3
复制代码如上所示，我们已成功将三个 foo对象的流转换为九个bar对象的流。
最后，上面的这段代码可以简化为单一的流式操作：
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> new Foo("Foo" + i))
.peek(f -> IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> new Bar("Bar" + i + " <- " f.name))
.forEach(f.bars::add))
.flatMap(f -> f.bars.stream())
.forEach(b -> System.out.println(b.name));
复制代码flatMap也可用于Java8引入的Optional类。Optional的flatMap操作返回一个Optional或其他类型的对象。所以它可以用于避免繁琐的null检查。
接下来，让我们创建层次更深的对象：
class Outer {
Nested nested;
}
class Nested {
Inner inner;
}
class Inner {
String foo;
}
复制代码为了处理从 Outer 对象中获取最底层的 foo 字符串，你需要添加多个null检查来避免可能发生的NullPointerException，如下所示：
Outer outer = new Outer();
if (outer != null && outer.nested != null && outer.nested.inner != null) {
System.out.println(outer.nested.inner.foo);
}
复制代码我们还可以使用Optional的flatMap操作，来完成上述相同功能的判断，且更加优雅：
Optional.of(new Outer())
.flatMap(o -> Optional.ofNullable(o.nested))
.flatMap(n -> Optional.ofNullable(n.inner))
.flatMap(i -> Optional.ofNullable(i.foo))
.ifPresent(System.out::println);
复制代码如果不为空的话，每个flatMap的调用都会返回预期对象的Optional包装，否则返回为null的Optional包装类。
笔者补充：关于 Optional 可参见我另一篇译文《Java8 新特性如何防止空指针异常》
6.3 Reduce
规约操作可以将流的所有元素组合成一个结果。Java 8 支持三种不同的reduce方法。第一种将流中的元素规约成流中的一个元素。
让我们看看如何使用这种方法，来筛选出年龄最大的那个人：
persons
.stream()
.reduce((p1, p2) -> p1.age > p2.age ? p1 : p2)
.ifPresent(System.out::println); // Pamela
复制代码reduce方法接受BinaryOperator积累函数。该函数实际上是两个操作数类型相同的BiFunction。BiFunction功能和Function一样，但是它接受两个参数。示例代码中，我们比较两个人的年龄，来返回年龄较大的人。
第二种reduce方法接受标识值和BinaryOperator累加器。此方法可用于构造一个新的 Person，其中包含来自流中所有其他人的聚合名称和年龄：
Person result =
persons
.stream()
.reduce(new Person("", 0), (p1, p2) -> {
p1.age += p2.age;
p1.name += p2.name;
return p1;
});
System.out.format("name=%s; age=%s", result.name, result.age);
// name=MaxPeterPamelaDavid; age=76
复制代码第三种reduce方法接受三个参数：标识值，BiFunction累加器和类型的组合器函数BinaryOperator。由于初始值的类型不一定为Person，我们可以使用这个归约函数来计算所有人的年龄总和：
Integer ageSum = persons
.stream()
.reduce(0, (sum, p) -> sum += p.age, (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
System.out.println(ageSum); // 76
复制代码结果为76，但是内部究竟发生了什么呢？让我们再打印一些调试日志：
Integer ageSum = persons
.stream()
.reduce(0,
(sum, p) -> {
System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p);
return sum += p.age;
},
(sum1, sum2) -> {
System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2);
return sum1 + sum2;
});
// accumulator: sum=0; person=Max
// accumulator: sum=18; person=Peter
// accumulator: sum=41; person=Pamela
// accumulator: sum=64; person=David
复制代码你可以看到，累加器函数完成了所有工作。它首先使用初始值0和第一个人年龄相加。接下来的三步中sum会持续增加，直到76。
等等？好像哪里不太对！组合器从来都没有调用过啊？
我们以并行流的方式运行上面的代码，看看日志输出：
Integer ageSum = persons
.parallelStream()
.reduce(0,
(sum, p) -> {
System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p);
return sum += p.age;
},
(sum1, sum2) -> {
System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2);
return sum1 + sum2;
});
// accumulator: sum=0; person=Pamela
// accumulator: sum=0; person=David
// accumulator: sum=0; person=Max
// accumulator: sum=0; person=Peter
// combiner: sum1=18; sum2=23
// combiner: sum1=23; sum2=12
// combiner: sum1=41; sum2=35
复制代码并行流的执行方式完全不同。这里组合器被调用了。实际上，由于累加器被并行调用，组合器需要被用于计算部分累加值的总和。
让我们在下一章深入探讨并行流。
