在现代Java开发中，Stream API无疑是一个强大的数据处理工具，可以帮助开发者以声明式的方式来处理数据集合。自从Java 8引入以来，它就一直是Java程序员的心头好，提供了一种高效、简洁、可读性强的数据操作方式。本篇文章将带你深入探索Stream的奥秘，不仅基础用法，我们还会一探更高级的功能，尤其是数据排序的强大之处。

Stream API基础介绍

Stream API的核心是为了简化集合（Collection）的操作，它可以让你像查询数据库一样来查询Java中的数据。我们可以使用Stream来过滤、收集、打印、以及映射等等。

List<String> myList = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date");
myList.stream().filter(s -> s.startsWith("a")).forEach(System.out::println); // "apple"

通过这段简洁的代码，我们实现了从列表中筛选出以”a”开头的字符串并打印出来。Stream的操作被分为中间操作（比如filter）和终端操作（比如forEach）两类，这机制让流的操作更加灵活且强大。

Stream的创建

我们从创建Stream说起。在Java中，Stream可以通过多种方式创建。你可以从一个集合中创建，使用stream()方法，就像这样：

List<String> list = Arrays.asList("Java", "Stream", "Magic");
Stream<String> stream = list.stream();

或者你也可以使用Stream.of直接从几个元素创建：

Stream<String> stream = Stream.of("Java", "Stream", "Magic");

Stream的高级创建方式

首先，除了最基本的创建方式，我们还可以利用IntStream、LongStream、DoubleStream来创建特定类型的流，这个对于数值运算特别有用。例如：

IntStream.range(1, 5); // 创建一个1到4的整数流

数据的过滤

来到了魔法的第一步，数据过滤。Stream提供了filter方法，让我们能够留下那些真正我们需要的元素。比如，你想从一堆数字中筛选出所有的偶数：

stream.filter(x -> x % 2 == 0);

就这么简单，你得到了一个仅包含偶数的Stream。

深入数据过滤与匹配

除了简单的filter，Stream还提供了distinct、limit和skip方法，允许我们进行更复杂的数据筛选。distinct用于去除重复元素，limit用于取流的前N个元素，而skip则是跳过前N个元素。

对于数据的匹配，Stream提供了三个非常有用的方法：anyMatch、allMatch和noneMatch，分别用来判断流中是否存在任意一个满足条件的元素、是否所有元素都满足条件和是否所有元素都不满足条件。

数据的转换

如果数据过滤是魔法的第一步，那么数据的转换则是第二步。map方法允许我们将流中的每一个元素转换成另一个类型或者是值。换句话说，你可以把它看作是给流中的每个元素都施了一次变形魔法：

stream.map(x -> x * x);

此代码片段将流中的每个数字转换成了它的平方。

除了以上提到的map方法，flatMap为我们提供了将流中的每个元素转换成流并将这些流“扁平化”成一个流的能力。这在处理嵌套集合时尤其有用。比如你有一个流，每个元素也是一个流，flatMap可以帮你将它们合并成一个单一的流：

stream.flatMap(list -> list.stream());

数据的汇总

有时候，我们需要对流进行汇总操作，比如计算总和、找出最大值或是对流中的元素进行归约操作。Stream API为我们提供了reduce这个强大的工具。想象一下，你有一堆石头，需要将其合并成一座山，这就是reduce的用武之地：

stream.reduce(0, (a, b) -> a + b);

这会计算出流中所有数字的总和。

数据的排序

数据排序是数据处理中的常见需求，Stream API也没有辜负我们，sorted方法允许我们对流中的元素进行排序，无论是自然排序还是根据提供的Comparator定制排序都是支持的。

基础排序

首先，我们来看看最简单的排序实例。如果你的流是由实现了 Comparable 接口的元素组成，那么直接调用无参数的 sorted() 方法就可以对流中的元素进行自然排序。

List<String> words = Arrays.asList("Banana", "Orange", "Apple", "Lemon");
words.stream()
     .sorted()
     .forEach(System.out::println); // Apple, Banana, Lemon, Orange

这里的排序是基于字符串的自然顺序，即字典序。非常简单易懂，对吧？

定制排序

但世界上总是充满多样性，我们的需求往往不止于此。如果我想按照字符串的长度来排序怎么办？这时候就需要定制排序了。sorted 方法接受一个 Comparator 参数，让我们可以定义自己的排序逻辑。

List<String> words = Arrays.asList("Banana", "Orange", "Apple", "Lemon", "Cherry");
words.stream()
     .sorted((s1, s2) -> s1.length() - s2.length())
     .forEach(System.out::println); // Apple, Lemon, Banana, Orange, Cherry

在这个例子中，我们基于字符串的长度进行排序，结果是按长度从小到大排列的。

Comparator的链式调用

有时候，一个排序条件不够用，我们可能要根据多个条件进行排序。好在 Comparator 具有链式调用的能力，允许我们优雅地完成这一需求。

List<String> words = Arrays.asList("banana", "Orange", "apple", "Lemon");
words.stream()
     .sorted(Comparator.comparingInt(String::length)
                        .thenComparing(String::toLowerCase))
     .forEach(System.out::println); // apple, Lemon, banana, Orange

在这个例子中，我们首先按照字符串长度进行排序，长度相同的情况下，再按照字典序排序。注意到字母大小写对结果的影响，利用 toLowerCase 实现了忽略大小写的排序。

反向排序

最后，如果我们希望逆转排序的顺序，Comparator 提供的 reversed() 方法派上用场了。就像是时间的倒流，给定的排序逻辑在此刻被逆转。

List<String> words = Arrays.asList("Banana", "Orange", "Apple", "Lemon", "Cherry");
words.stream()
     .sorted(Comparator.comparing(String::length).reversed())
     .forEach(System.out::println); // Cherry, Banana, Orange, Apple, Lemon

在这个例子中，我们首先根据字符串长度进行排序，然后调用 reversed() 方法，实现了长度从大到小的逆序排列。

通过上面这些例子，你可以看到，Java Stream API 中的 sorted 方法及 Comparator 接口提供了强大而灵活的排序机制。无论是简单的自然排序，还是复杂的多条件排序，甚至是逆序排序，Stream 都能轻松应对，这正是Java流式处理的魅力所在。

利用收集器进行数据收集

讲了这么多，我们终于来到了Stream API的一个非常强大功能——收集器（Collectors）。通过collect方法结合各种收集器，我们能够轻松实现对流数据的汇总、分组、分片等复杂操作。这简直就是魔法中的魔法，让数据处理效率和可读性都质的飞跃：

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

// 分组
Map<Integer, List<String>> groups = stream.collect(Collectors.groupingBy(String::length));

// 字符串连接
String result = stream.collect(Collectors.joining(", "));

并行处理

最后，如果你想要更快处理你的数据，Stream还提供了并行处理的能力。通过简单地调用parallelStream()代替stream()，或是在一个流上调用.parallel()，你就能让你的数据处理逻辑自动并行化运行，利用多核处理器加速你的数据处理过程。

List<String> list = Arrays.asList("Java", "Stream", "Magic");
// 创建并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

最后，记住，使用Stream魔法的时候，不要忘了调用终端操作，比如collect、forEach或者reduce，因为只有在进行了终端操作之后，所有的中间操作才会被执行。

Java Stream API: 探索数据的流式处理魔法