一、流的创建

流可以从多种数据源创建，包括集合、数组、I/O资源等：

java
// 从集合创建
List list = Arrays.asList(1, 2, 3);
Stream stream = list.stream();

// 从数组创建
int[] array = {1, 2, 3};
IntStream intStream = Arrays.stream(array);

// 通过Stream.of创建
Stream stringStream = Stream.of(“A”, “B”, “C”);

二、中间操作（Intermediate Operations）

中间操作返回新流，支持链式调用，但不会立即执行：

​过滤（Filter）​​
筛选符合条件的元素：

java
list.stream().filter(n -> n % 2 == 0); // 筛选偶数

​映射（Map）​​
转换元素类型或提取属性：

java
list.stream().map(String::toUpperCase); // 字符串转大写

​排序（Sorted）​​
按自然顺序或自定义比较器排序：

java
list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()); // 降序排列

​去重（Distinct）​​
去除重复元素：

java
list.stream().distinct();

​截取与跳过（Limit/Skip）​​

java
list.stream().limit(5); // 取前5个元素
list.stream().skip(2); // 跳过前2个元素

三、终止操作（Terminal Operations）

终止操作触发流的执行并返回结果：

​收集结果（Collect）​​
将流转换为集合或聚合数据：

java
List names = list.stream()
.filter(s -> s.startsWith(“A”))
.collect(Collectors.toList());

​遍历（ForEach）​​
对每个元素执行操作：

java
list.stream().forEach(System.out::println);

​统计（Count/Sum/Max/Min）​​

java
long count = list.stream().count(); // 元素总数
int sum = list.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum(); // 求和

​归约（Reduce）​​
自定义聚合逻辑：

java
int sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum); // 累加求和

四、并行流（Parallel Stream）

通过并行处理提升大数据集性能：

java
int sum = list.parallelStream()
.mapToInt(n -> n * n)
.sum(); // 并行计算平方和
注意：并行流适用于计算密集型任务，但可能因线程开销导致小数据集效率降低。

五、注意事项

​流的不可复用性​
流一旦被终止操作消费，不可重复使用。
​惰性求值​
中间操作延迟执行，直到终止操作触发。
​避免副作用​
推荐使用纯函数式操作，而非在流中修改外部变量。