java 中的 stream api 提供了一组操作符，用于处理序列中的函数式数据。通过流可以按需过滤、映射、聚合和转换元素。流式 api 的常见任务包括：过滤元素：基于条件去除元素映射元素：创建流中每个元素的新流元素规约元素：将流中的元素组合成单个结果
通过流式 API 探索 Java 中函数式数据的处理
函数式编程范式强调使用不可变数据结构和对数据执行纯函数。这通过 Stream API 在 Java 中得到很好的支持。
理解 Stream API
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Stream API 提供了一组强大的操作符，用于对元素序列进行过滤、映射、聚合和转换。流是无界的元素序列，您可以使用它按需进行处理。
以下是使用 Stream API 执行常见任务的一些示例：
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1. 过滤元素
Listnames = Arrays.asList("John", "Jane", "Mary", "Bob"); // 过滤名字长度大于 3 的名字 Stream filteredNames = names.stream().filter(name -> name.length() > 3); // 打印结果 filteredNames.forEach(System.out::println);
2. 映射元素
Listnumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); // 将数字映射到它们的平方 Stream squaredNumbers = numbers.stream().map(number -> number * number); // 打印结果 squaredNumbers.forEach(System.out::println);
3. 规约元素
Listnumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); // 规约数字列表以找到它们的总和 int sum = numbers.stream().reduce((a, b) -> a + b); // 打印结果 System.out.println(sum);
实战案例：计算单词频率
考虑一个文件，其中包含一段文本。我们希望计算文件中每个单词出现的次数。我们可以使用 Stream API 来实现这一点：
// 读取文件中的文本
Path filePath = Paths.get("text.txt");
String text = Files.readString(filePath);
// 将文本分成单词流
Stream words = Stream.of(text.split("\\s+"));
// 将单词映射到它们出现的次数
Map wordFrequency = words
.collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()));
// 打印结果
System.out.println(wordFrequency); 流式 API 为处理函数式数据提供了强大的工具。通过其丰富的运算符集，它使您可以高效地过滤、映射、聚合和转换元素，从而简化您的代码。
