1.Java8中Stream中的源码limit方法调用原理是什么？
2.java 8 新特性 Stream流常用方法操作（二）
3.Java8 Stream 一行代码实现数据分组统计、排序、源码最大值、源码最小值、源码平均值、源码总数、源码强势洗盘副图指标源码合计
4.Java Stream流与Optional流浅析
5.Java InputStream流转换读取成byte[]字节数组方法及示例代码
6.Java流（Stream）操作实例-筛选、源码映射、源码查找匹配
Java8中Stream中的源码limit方法调用原理是什么？
仔细看以下两行代码：
Stream<String> stream = Stream.of(arr);
Stream<String> stream1 = stream.limit(2);
调用limit的是小写的stream，它是源码of方法返回的Stream的一个实例。
java 8 新特性 Stream流常用方法操作（二）
Java 8 新特性中，源码Stream流提供了多种实用操作，源码便于数据处理。源码首先，源码对于排序需求，源码sorted方法是关键，它可以根据元素的自然顺序或自定义比较器对数据进行排序，示例代码如下： Stream流代码：stream.sorted() 或 stream.sorted(Comparator.comparing()); 其次，处理重复数据时，distinct方法非常方便，用于去除重复元素。方法签名如下： Stream流代码：stream.distinct(); 自定义类型同样适用，依据hashCode和equals判断去重。 判断数据是否符合特定条件时，可以借助match 相关方法，如: 示例代码：stream.filter(Predicate predicate); 寻找符合条件的数据，find方法派上用场，如： Stream流代码：stream.findFirst(); stream.filter(...).findFirst(); 获取最大值和最小值，max和 min方法必不可少： 示例代码：Optional max = stream.max(Comparator.comparing()); Optional min = stream.min(Comparator.comparing()); 当需要将所有数据归纳为单个结果时，reduce方法是终极工具，通过指定操作函数将元素合并： Stream流代码：Optional reduced = stream.reduce(T identity, BinaryOperator accumulator);最后，map和 reduce的组合使用，可以将流中的每个元素转换并进一步聚合，实现复杂的数据转换和计算：
示例代码：Optional result = stream.map(...).reduce(...);Java8 Stream 一行代码实现数据分组统计、排序、最大值、最小值、平均值、总数、合计
Java8的Stream API为数据处理提供了强大而简洁的解决方案。只需一行代码，103反源码就能实现数据的分组统计、排序、求最大值、最小值、平均值、总数和合计，极大地提高了代码的可读性和效率。以下是一些使用示例：
要统计用户status的值，如最大值、最小值、求和和平均值，你可以使用Collectors类的groupingBy()和counting()方法，如:
java
Map statusStats = users.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(User::getStatus, Collectors.counting()));
这将返回一个Map，键为status值，值为该status出现的次数。
对于部门数据的分组和计数，可以按照部门名称进行:
java
Map departmentCounts = employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, Collectors.counting()));
对于特定字段的求最大值和最小值，使用max()和min()函数:
java
int minId = users.stream().mapToInt(User::getId).min().orElseThrow();
int maxId = users.stream().mapToInt(User::getId).max().orElseThrow();
对于求和、平均值等，可以结合Collectors.summingInt()和averagingInt()等方法。
以上代码示例展示了Java8 Stream的强大功能，可以根据实际需求灵活运用。请注意，所有代码片段仅供参考，实际使用时需要替换为相应类和方法。
本文由CSDN博主「程序员小豪」原创，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，如需引用请附上原文链接和声明。
Java Stream流与Optional流浅析
Stream流
1. 操作类型
Stream API中的操作类型主要分为两大类：中间操作和终止操作。中间操作仅作为标记，实际计算会在触发终止操作时进行。
2. Stream的操作过程
首先，我们准备了一些示例代码。在TestStream类中，我们定义了一些测试lambda函数的方法。在main方法中，我们执行了一个相关的流操作，在控制台中并没有看到任何输出。这说明Stream并没有真正执行到对应的方法中，因为我们没有写入终止操作。github论坛源码由此可见，在终止操作之前，Stream并没有真正去执行每个中间操作，而是将中间操作记录了下来。在执行终止操作这一行代码时，再去执行中间操作。
2.1 记录过程
进入源码后，可以看到Collection的Stream方法调用了StreamSupport.stream()方法。在该方法中，返回了一个ReferencePipeline.Head对象，这是记录管道操作的头节点对象。这个Head对象继承了ReferencePipeline对象，所以后续的map、filter等方法实际上是ReferencePipeline对象的方法。在构造方法中，也调用了父类AbstractPipeline类的构造方法。
在Stream中，每一步操作都被定义为一个Stage。在构造方法中，定义了previousStage和sourceStage，即上一个节点和头节点。在类中还有一个nextStage对象。
Stream实际上构建了一个双向链表来记录每一步操作。接下来，我们看一下list.map()方法。
在该方法中，创建了一个StatelessOp对象，它代表无状态的中间操作。这个对象同样继承了ReferencePipeline。在该对象的构造方法中，将调用该初始化方法的节点定义为上一个节点，并且对应的深度depth也进行了+1操作。
我们总结一下，stream()方法得到的是HeadStage，之后每一个操作（Operation）都会创建一个新的Stage，并以双向链表的形式结合在一起。每个Stage都记录了本身的操作。Stream就以此方式实现了对操作的记录。注意，结束操作不算depth的队列python源码深度，它也不属于stage。但是我们的示例语句中没有写结束操作的代码，所以在这里提一下Stream的Lazy机制。它的特点是：Stream直到调用终止操作时才会开始计算，没有终止操作的Stream将是一个静默的无操作指令。
Stage相关类如下
2.2 执行过程
在了解执行过程之前，我们应该先了解另一个接口Sink，它继承了Consumer接口。在调用map、filter等无状态操作中返回的StatelessOp对象中，覆盖了opWrapSink方法，返回了一个Sink对象，并且将参数中的Sink对象作为构造方法中的参数传入进去。
走进构造方法后，可以看到在该对象中定义了一个downstream，该对象也是一个Sink类型的对象，并且在定义Sink对象时，覆盖了Consumer接口中的accept方法。
不难看出，在执行accept方法时，就是将当前节点的操作结果传入给downstream继续执行，而这个downstream则是通过onWrapSink方法中传入过来的。
了解了以上这些概念，我们可以走进结束操作.collect(Collectors.toList());方法。在该方法中，通过Collectors定义了一个另一个ArrayList收集器，并且传入了collect方法中。
我们暂时只看非并行的部分。在这一行通过ReduceOps定义了一个ReduceOp对象。
在makeRef方法中，返回了一个ReduceOp对象，该对象覆盖了makeSink()方法，返回了一个ReducingSink对象。我们继续往下走，走进evaluate方法中。
可以看出，wrapsink方法中，是查找链表的头节点，并且调用每个节点的onWrapSink方法，在该方法中传入当前节点的萝卜源码4.0sink对象，并且将传入的对象定义成自己的下游，形成一个从头节点到尾部节点的Sink单向链表。
在wrapSink中，通过一层层的前置包装，返回头节点的Sink类传入copyInto方法中。
在该方法中，先调用了wrappedSink.begin()方法，该方法默认实现为调用downstream的begin方法。相当于触发全部Sink的begin方法，做好运行前的准备。
具体循环的执行则是在spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);方法中，操作如下
在forEachRemaining方法中，调用了accept方法，也就是在定义onWrapSink方法中初始化Sink对象后定义的accept方法，将自己的执行结果传入downstream继续执行，也就是说，在调用结束操作后才实际执行每个方法。在实际执行过后，在执行end方法进行结束操作。Stream整体的流操作大概就是如此。了解了大概过程后可以找一些常用的case来分析一下。
2.3 具体分析
一般情况下都会选择list作为排序容器，大部分情况下都是不知道容器大小的，于是采用RefSortingSink类作为当前节点处理类，该类代码如下。
可以看到该Sink中的accept方法中，并没有执行下游的accept方法，而是将所有的数据装入了一个ArrayList，在end方法利用arrayList进行排序，并且继续开启后续的循环操作。
3. 代码建议
Java InputStream流转换读取成byte[]字节数组方法及示例代码
Java中InputStream流处理是一个常见的操作，当需要将输入数据转换为byte[]数组时，有多种方法可供选择。本文将为您详细介绍这些转换方法，并提供相应的示例代码，帮助您更直观地理解和应用。
首先，最直接的方法是使用InputStream.read(byte[] b, int off, int len)，这个方法会读取指定数量的字节到指定的byte数组中。例如：
byte[] bytes = new byte[];
int bytesRead = in.read(bytes);
if (bytesRead != -1) {
// bytesRead now holds the number of bytes read
}
另一种方式是使用InputStream.getChannel().read(ByteBuffer dst)，通过NIO（New I/O）API，可以更高效地读取大量数据：
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect();
while (in.getChannel().read(buffer) != -1) {
buffer.flip();
byte[] bytes = new byte[buffer.remaining()];
buffer.get(bytes);
// process bytes...
buffer.clear();
}
最后，可以使用InputStream.toByteArray()方法，该方法会一次性读取所有数据并返回一个byte数组：
byte[] bytes = new byte[in.available()];
in.read(bytes);
以上就是Java InputStream流转换为byte[]字节数组的几种常见方法及其示例，希望对您的编程实践有所帮助。
Java流（Stream）操作实例-筛选、映射、查找匹配
在Java编程中，Stream操作是一种强大的工具，用于处理集合数据。作者RonTech在blog.csdn.net/zyhlwzy/a...分享了一些实用的实例。 首先，从测试类开始，创建一个数据源。例如，定义一个包含TestObject的列表，并定义一个谓词isMng，用于筛选出isMng为true的对象。 Stream的filter方法允许我们根据条件筛选元素，如筛选出所有名字是'Ron'的用户。 distinct方法用于去除重复的元素，如查找并打印列表中的所有偶数，确保没有重复。 limit和skip方法用于截断流。limit(n)用于获取前n个元素，而skip(n)则跳过前n个元素。例如，找出并按名称排序前5个sex为M的对象。 map方法则用于对每个元素应用函数，如提取用户名称并打印，或计算名称长度。 anyMatch、allMatch和noneMatch方法用于检查谓词是否匹配流中的元素，如检查用户列表中是否有名为'Ron'的用户。 Optional类提供了处理可能不存在的值的机制，如使用findAny方法查找流中的任一元素，而findFirst则用于顺序流中查找第一个满足条件的元素。 在使用Stream时，findAny适合于不关心返回元素顺序的场景，而findFirst则在并行流中限制较少，适合于找到第一个匹配条件的元素。JAVA Stream的collect用法与原理(详解)
初识Collector
借助Stream可以轻松实现场景需求，通过一系列中间流操作后，经由终止操作将结果输出。
复杂场景处理
当需求更复杂，如筛选并分组，Stream操作可直接完成，简洁且自注释。
collect, Collector, Collectors关系
collect终止方法使用Collector接口实现，Collectors工具类提供多种Collector实现，方便使用。
Collector使用与剖析
收集器本质是将Stream元素通过函数处理逻辑加工，输出结果。
恒等处理
toList等操作不改变元素，最常见使用场景。
归约汇总
遍历元素逐个处理，合并结果，如计算总和、最大值。
分组分区
groupingBy方法实现数据分组，传入分组函数与收集器，处理分组数据。
嵌套收集
实现多级分组与复杂场景处理，借助Collector的叠加嵌套。
Collectors收集器
提供常用收集器，满足多种开发需求，如计算总和、最大值等。
自定义收集器
了解Collector接口，实现自定义收集器，解决特定场景需求。
总结
掌握Stream的collect用法与Collector收集器，能更高效处理复杂数据场景。
Java 8特性（一） 之 手写Stream流filter、map和forEach方法
Java 8的Stream流提供了强大的函数式编程能力，让代码编写变得更加优雅和高效。本文将介绍Stream流中的三个核心方法：filter、map和forEach。
首先，我们来谈一谈map方法。它接受一个参数为Function< T, R>，即一个函数对象。这个方法将输入流中的每个元素通过传入的函数进行转换，并返回一个新的流，新流中的元素类型与传入的函数返回类型相同。例如，一个简单的函数式对象可以定义为item -> item * item，表示对每个元素进行平方操作。
接下来，我们关注filter方法。它接收一个参数为Predicate，这是一个函数式接口。这个接口定义了一个test方法，用于判断流中的元素是否满足某个条件。如果元素满足条件，filter方法会保留该元素并将它包含在新流中；反之，则排除该元素。filter方法能够帮助我们快速筛选出符合特定条件的元素。
最后，我们来介绍forEach方法。它接收一个参数为Consumer，同样是一个函数式接口。这个接口拥有一个accept方法，用于对流中的每个元素执行指定的操作。forEach方法在遍历流时，会依次调用传入的Consumer的accept方法，对每个元素进行操作，而不会产生新的元素。通常，我们会在forEach方法中实现元素的处理逻辑，如打印、修改或执行其他操作。
Stream流中的这三个方法（filter、map和forEach）共同构成了函数式编程的强大基础。通过合理组合使用这些方法，我们可以编写出简洁、高效且易于维护的代码。
由浅入深体验 Stream 流（附带教程）
Stream 流是 Java 8 提供的集合操作 API，简化了处理数据的代码。通过创建流，可以对集合中的元素进行筛选、排序、聚合等操作，使其在管道中传输，提高开发效率。以下由浅入深体验 Stream 流的使用。
### 流的简单使用
将创建学生类 `Student` 和初始化学生集合，通过 Stream 流和 Java 7 实现筛选未及格学生的例子。
**创建流**：使用流可以更简洁地操作集合，如 `studentList.stream()`。
**对比 Java 7 实现**：使用流可使代码更清晰，如 `studentList.stream().filter(student -> student.getScore() < )`。
### 流的基础知识
Stream 分为顺序流和并行流，顺序流按顺序处理元素，而并行流使用多线程处理，需注意线程安全。
终端操作与中间操作：终端操作产生结果，如 `map()、filter()`；中间操作产生新流，如 `collect()`。
**流接口**：`BaseStream` 是基础接口，提供基本功能，衍生出 `IntStream`、`LongStream`、`Stream`、`DoubleStream`。
### BaseStream 接口
`BaseStream` 是泛型接口，参数 `T` 代表元素类型，`S` 代表流类型，必须扩展自 `BaseStream`。关键方法包括 `map()`、`reduce()` 等。
### 简化操作与缩减操作
缩减操作如 `min()`、`max()`、`reduce()`，最终得到一个值。`reduce()` 方法有三种实现，适用于不同场景。
**第一种签名**：求和操作，如 `studentList.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum()`。
**第二种签名**：乘积操作，如 `studentList.stream().mapToInt(Integer::intValue).reduce(2, (a, b) -> a * b)`。
**第三种签名**：处理溢出情况，如 `studentList.stream().mapToInt(Integer::intValue).reduce(Long::sum)`。
### 映射与收集操作
**映射**：将一个流转换为另一个流或过滤流中的元素。使用 `map()`、`flatMap()` 方法。
**map()**：转换流元素类型，如 `studentList.stream().map(Student::getScore).collect(Collectors.toList())`。
**flatMap()**：一对多转换，合并到新流中，如 `studentList.stream().flatMap(s -> s.getCourses().stream())`。
**收集操作**：将流元素收集为集合，使用 `collect()` 方法，如 `studentList.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toList())`。
### 并行流的使用
并行流利用多线程提高处理速度，如 `List.parallelStream()`，需确保操作无状态、不干预、关联性。
### 实例与应用
统计及格同学的分数总和，可以使用 `reduce()` 或 `sum()` 方法。
### 课程介绍与目录
课程目标：深入学习 Java 8 Stream 流式操作、HashMap 性能优化、新日期处理。
适用人群：有 Java 基础的开发人员。
课程概述：讲解 Stream 流、并行流、终端与中间操作等特性。
环境参数：JDK8、IDEA。
目录覆盖 Java 8 Stream 流式操作的全面内容。
