方法详细信息

• filter

  Stream<T> filter​(Predicate<? super T> predicate)

  返回由与此给定谓词匹配的此流的元素组成的流。

  这是一个intermediate operation 。

  参数

  predicate -一个 non-interfering ， stateless谓词应用到每个元素，以确定是否它应包含

  结果

  新流

• map

  <R> Stream<R> map​(Function<? super T,​? extends R> mapper)

  返回一个流，该流包含将给定函数应用于此流的元素的结果。

  这是一个intermediate operation 。

  参数类型

  R - 新流的元素类型

  参数

  mapper -一个 non-interfering ， stateless函数应用到每个元件

  结果

  新流

• mapToInt

  IntStream mapToInt​(ToIntFunction<? super T> mapper)

  返回IntStream其中包含将给定函数应用于此流的元素的结果。

  这是一个intermediate operation 。

  参数

  mapper -一个 non-interfering ， stateless函数应用到每个元件

  结果

  新流

• mapToLong

  LongStream mapToLong​(ToLongFunction<? super T> mapper)

  返回LongStream其中包含将给定函数应用于此流的元素的结果。

  这是intermediate operation 。

  参数

  mapper -一个 non-interfering ， stateless函数应用到每个元件

  结果

  新流

• mapToDouble

  DoubleStream mapToDouble​(ToDoubleFunction<? super T> mapper)

  返回DoubleStream其中包含将给定函数应用于此流的元素的结果。

  这是一个intermediate operation 。

  参数

  mapper -一个 non-interfering ， stateless函数应用到每个元件

  结果

  新流

• flatMap

  <R> Stream<R> flatMap​(Function<? super T,​? extends Stream<? extends R>> mapper)

  返回一个流，该流包含将此流的每个元素替换为通过将提供的映射函数应用于每个元素而生成的映射流的内容的结果。 将其内容放入此流后，每个映射的流都为closed 。 （如果映射的流是null ，则使用空流。）

  这是一个intermediate operation 。

  API Note:

  flatMap()操作具有将一对多转换应用于流的元素，然后将生成的元素展平为新流的效果。

  例子。

  如果orders是采购订单流，并且每个采购订单包含一系列行项目，则以下内容将生成包含所有订单中所有订单项的流：

     orders.flatMap(order -> order.getLineItems().stream())...  

  如果path是文件的路径，则以下内容将生成该文件中包含的words的流：

     Stream<String> lines = Files.lines(path, StandardCharsets.UTF_8); Stream<String> words = lines.flatMap(line -> Stream.of(line.split(" +")));  

  传递给flatMap的mapper函数使用简单的正则表达式将一条线拆分为一个单词数组，然后从该数组创建一个单词流。

  参数类型

  R - 新流的元素类型

  参数

  mapper -一个 non-interfering ， stateless功能应用到其产生新的值的流的每个元素

  结果

  新流

• flatMapToInt

  IntStream flatMapToInt​(Function<? super T,​? extends IntStream> mapper)

  返回IntStream其中包含将此流的每个元素替换为通过将提供的映射函数应用于每个元素而生成的映射流的内容的结果。 将其内容放入此流后，每个映射的流都为closed 。 （如果映射的流是null ，则使用空流。）

  这是一个intermediate operation 。

  参数

  mapper -一个 non-interfering ， stateless功能应用到其产生新的值的流的每个元素

  结果

  新流

  另请参见：

  flatMap(Function)

• flatMapToLong

  LongStream flatMapToLong​(Function<? super T,​? extends LongStream> mapper)

  返回LongStream其中包含将此流的每个元素替换为通过将提供的映射函数应用于每个元素而生成的映射流的内容的结果。 将其内容放入此流后，每个映射的流都为closed 。 （如果映射的流是null ，则使用空流。）

  这是一个intermediate operation 。

  参数

  mapper -一个 non-interfering ， stateless功能应用到其产生新的值的流的每个元素

  结果

  新流

  另请参见：

  flatMap(Function)

• flatMapToDouble

  DoubleStream flatMapToDouble​(Function<? super T,​? extends DoubleStream> mapper)

  返回DoubleStream其中包含将此流的每个元素替换为通过将提供的映射函数应用于每个元素而生成的映射流的内容的结果。 在将其内容放入此流之后，每个映射的流都是closed 。 （如果映射的流是null ，则使用空流。）

  这是一个intermediate operation 。

  参数

  mapper -一个 non-interfering ， stateless功能应用到其产生新的值的流的每个元素

  结果

  新流

  另请参见：

  flatMap(Function)

• distinct

  Stream<T> distinct()

  返回由此流的不同元素（根据Object.equals(Object) ）组成的流。

  对于有序流，不同元素的选择是稳定的（对于重复元素，保留在遇到顺序中首先出现的元素。）对于无序流，不进行稳定性保证。

  这是一个stateful intermediate operation 。

  API Note:

  在并行管道中保持distinct()稳定性相对昂贵（要求操作充当完全屏障，具有大量缓冲开销），并且通常不需要稳定性。 使用无序流源（例如generate(Supplier) ）或具有除去排序约束BaseStream.unordered()可能导致显著更高效的执行为distinct()在并行管线，如果情况许可的语义。 如果具有遭遇顺序的一致性是必须的，并且遇到性能或存储器利用率差与distinct()在并行管线，在切换到的顺序执行与BaseStream.sequential()可以提高性能。

  结果

  新流

• sorted

  Stream<T> sorted()

  返回由此流的元素组成的流，按照自然顺序排序。 如果此流的元素不是Comparable ，则执行终端操作时可能会抛出java.lang.ClassCastException 。

  对于有序流，排序是稳定的。 对于无序流，没有稳定性保证。

  这是一个stateful intermediate operation 。

  结果

  新流

• sorted

  Stream<T> sorted​(Comparator<? super T> comparator)

  返回由此流的元素组成的流，根据提供的Comparator进行排序。

  对于有序流，排序是稳定的。 对于无序流，没有稳定性保证。

  这是一个stateful intermediate operation 。

  参数

  comparator -一个 non-interfering ， stateless Comparator被用于比较流元素

  结果

  新流

• peek

  Stream<T> peek​(Consumer<? super T> action)

  返回由此流的元素组成的流，另外在每个元素上执行提供的操作，因为元素是从结果流中消耗的。

  这是一个intermediate operation 。

  对于并行流管道，可以在任何时间以及上游操作使元素可用的任何线程中调用该动作。 如果操作修改共享状态，则它负责提供所需的同步。

  API Note:

  此方法主要用于支持调试，您希望在元素流经管道中的某个点时查看这些元素：

     Stream.of("one", "two", "three", "four") .filter(e -> e.length() > 3) .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e)) .map(String::toUpperCase) .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e)) .collect(Collectors.toList());  

  在情况下，流实现能够优化掉生产一些或所有的元件（如与像短路操作findFirst ，或在所描述的示例count() ），动作将不被调用这些元素。

  参数

  action - 对从流中使用的元素执行的操作 non-interfering

  结果

  新流

• limit

  Stream<T> limit​(long maxSize)

  返回由此流的元素组成的流，截断长度不超过maxSize 。

  这是一个short-circuiting stateful intermediate operation 。

  API Note:

  虽然limit()通常是顺序流管道上的廉价操作，但在有序并行管道上可能相当昂贵，特别是对于maxSize大值，因为limit(n)要返回任何n个元素，而且还要返回遭遇顺序中的前n个元素。 使用无序流源（例如generate(Supplier) ）或去除所述排序约束与BaseStream.unordered()可能导致显著加速比limit()在并行管线，如果情况许可的语义。 如果具有遭遇顺序的一致性是必须的，并且遇到性能或存储器利用率差与limit()在并行管线，在切换到的顺序执行与BaseStream.sequential()可以提高性能。

  参数

  maxSize - 应限制流的元素数

  结果

  新流

  异常

  IllegalArgumentException - 如果 maxSize为负数

• skip

  Stream<T> skip​(long n)

  在丢弃流的第一个n元素后，返回由此流的其余元素组成的流。 如果此流包含少于n元素，则将返回空流。

  这是一个stateful intermediate operation 。

  API Note:

  虽然skip()通常是顺序流管道上的廉价操作，但在有序并行管道上可能相当昂贵，特别是对于大值n ，因为skip(n)被限制为不仅跳过任何n个元素，而是跳过遭遇顺序中的前n个元素。 使用无序流源（例如generate(Supplier) ）或去除所述排序约束与BaseStream.unordered()可能导致显著加速比skip()在并行管线，如果情况许可的语义。 如果具有遭遇顺序的一致性是必须的，并且遇到性能或存储器利用率差与skip()在并行管线，在切换到的顺序执行与BaseStream.sequential()可以提高性能。

  参数

  n - 要跳过的主要元素的数量

  结果

  新流

  异常

  IllegalArgumentException - 如果 n为负数

• takeWhile

  default Stream<T> takeWhile​(Predicate<? super T> predicate)

  如果对此流进行排序，则返回一个流，该流包含从此流中获取的与给定谓词匹配的最长元素前缀。 否则，如果此流是无序的，则返回由从此流中获取的与给定谓词匹配的元素子集组成的流。

  如果对此流进行排序，则最长前缀是与该给定谓词匹配的该流的连续元素序列。 序列的第一个元素是此流的第一个元素，紧跟在序列的最后一个元素之后的元素与给定的谓词不匹配。

  如果此流是无序的，并且此流的某些（但不是所有）元素与给定谓词匹配，则此操作的行为是不确定的; 它可以自由地获取匹配元素的任何子集（包括空集）。

  如果此流的所有元素与给定谓词匹配，则此流是有序还是无序，无论此操作是否接受所有元素（结果与输入相同），或者如果流的任何元素都不匹配给定谓词，则没有元素被采取（结果是一个空流）。

  这是一个short-circuiting stateful intermediate operation 。

  API Note:

  虽然takeWhile()通常是顺序流管道上的廉价操作，但在有序并行管道上它可能非常昂贵，因为操作被约束为不仅返回任何有效前缀，而是返回遭遇顺序中元素的最长前缀。 使用无序流源（例如generate(Supplier) ）或去除所述排序约束与BaseStream.unordered()可能导致显著加速比takeWhile()在并行管线，如果情况许可的语义。 如果具有遭遇顺序的一致性是必须的，并且遇到性能或存储器利用率差与takeWhile()在并行管线，在切换到的顺序执行与BaseStream.sequential()可以提高性能。

  实现要求：

  默认实现获取此流的spliterator ，包装该spliterator以便在遍历时支持此操作的语义，并返回与包装的spliterator关联的新流。 返回的流保留该流的执行特性（即根据BaseStream.isParallel()的并行或顺序执行），但是包装的分裂器可以选择不支持分割。 返回的流关闭后，将调用返回的流和此流的关闭处理程序。

  参数

  predicate -一个 non-interfering ， stateless谓词适用于元素，以确定元素的最长前缀。

  结果

  新流

  从以下版本开始：

  9

• dropWhile

  default Stream<T> dropWhile​(Predicate<? super T> predicate)

  如果对此流进行排序，则返回在删除与给定谓词匹配的元素的最长前缀之后由该流的其余元素组成的流。 否则，如果此流是无序的，则返回在删除与给定谓词匹配的元素子集之后由该流的其余元素组成的流。

  如果对此流进行排序，则最长前缀是与该给定谓词匹配的该流的连续元素序列。 序列的第一个元素是此流的第一个元素，紧跟在序列的最后一个元素之后的元素与给定的谓词不匹配。

  如果此流是无序的，并且此流的某些（但不是所有）元素与给定谓词匹配，则此操作的行为是不确定的; 它可以自由地删除匹配元素的任何子集（包括空集）。

  如果此流的所有元素与给定谓词匹配，则该流是有序还是无序，无论该操作是否丢弃所有元素（结果是空流），或者如果流的任何元素都不匹配给定谓词，则不会丢弃任何元素（结果与输入相同）。

  这是一个stateful intermediate operation 。

  API Note:

  虽然dropWhile()通常是对顺序流管道的廉价操作，但在有序并行管道上它可能非常昂贵，因为操作被约束为不仅返回任何有效前缀，而是返回遭遇顺序中元素的最长前缀。 使用无序流源（例如generate(Supplier) ）或去除所述排序约束与BaseStream.unordered()可能导致显著加速比dropWhile()在并行管线，如果情况许可的语义。 如果具有遭遇顺序的一致性是必须的，并且遇到性能或存储器利用率差与dropWhile()在并行管线，在切换到的顺序执行与BaseStream.sequential()可以提高性能。

  实现要求：

  默认实现获取此流的spliterator ，包装该spliterator以便在遍历时支持此操作的语义，并返回与包装的spliterator关联的新流。 返回的流保留此流的执行特征（即根据BaseStream.isParallel()的并行或顺序执行），但是包装的分裂器可以选择不支持分割。 返回的流关闭后，将调用返回的流和此流的关闭处理程序。

  参数

  predicate -一个 non-interfering ， stateless谓词适用于元素，以确定元素的最长前缀。

  结果

  新流

  从以下版本开始：

  9

• forEach

  void forEach​(Consumer<? super T> action)

  对此流的每个元素执行操作。

  这是terminal operation 。

  此操作的行为明确是不确定的。 对于并行流管道，此操作并不保证尊重流的相遇顺序，因为这样做会牺牲并行的利益。 对于任何给定元素，可以在任何时间以及库选择的任何线程中执行该动作。 如果操作访问共享状态，则它负责提供所需的同步。

  参数

  action - 要对元素执行的 non-interfering操作

• forEachOrdered

  void forEachOrdered​(Consumer<? super T> action)

  如果流具有已定义的遭遇顺序，则按流的遭遇顺序对此流的每个元素执行操作。

  这是一个terminal operation 。

  此操作一次一个地处理元素，如果存在则以遭遇顺序处理。 对一个元素执行操作happens-before为后续元素执行操作，但对于任何给定元素，可以在库选择的任何线程中执行操作。

  参数

  action - 要对元素执行的 non-interfering操作

  另请参见：

  forEach(Consumer)

• toArray

  Object[] toArray()

  返回包含此流的元素的数组。

  这是一个terminal operation 。

  结果

  一个数组，其 runtime component type是 Object ，包含此流的元素

• toArray

  <A> A[] toArray​(IntFunction<A[]> generator)

  返回包含此流元素的数组，使用提供的generator函数分配返回的数组，以及分区执行或调整大小可能需要的任何其他数组。

  这是一个terminal operation 。

  API Note:

  生成器函数采用整数，该整数是所需数组的大小，并生成所需大小的数组。 这可以用数组构造函数引用简洁地表达：

     Person[] men = people.stream() .filter(p -> p.getGender() == MALE) .toArray(Person[]::new);  

  参数类型

  A - 结果数组的组件类型

  参数

  generator - 生成所需类型和提供长度的新数组的函数

  结果

  包含此流中元素的数组

  异常

  ArrayStoreException - 如果此流的任何元素的运行时类型不能分配给生成的数组的 runtime component type

• reduce

  T reduce​(T identity,
           BinaryOperator<T> accumulator)

  使用提供的标识值和associative累积函数对此流的元素执行reduction ，并返回减少的值。 这相当于：

     T result = identity; for (T element : this stream) result = accumulator.apply(result, element) return result;  

  但不限于按顺序执行。

  identity值必须是累加器函数的标识。 这意味着，对于所有t ， accumulator.apply(identity, t)等于t 。 accumulator函数必须是associative函数。

  这是一个terminal operation 。

  API Note:

  Sum，min，max，average和string concatenation都是减少的特例。 汇总数字流可以表示为：

     Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b);  

  要么：

     Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);  

  虽然与简单地在循环中改变运行总计相比，这似乎是更加迂回的执行聚合的方式，但是还原操作可以更优雅地并行化，而无需额外的同步并且大大降低了数据竞争的风险。

  参数

  identity - 累积函数的标识值

  accumulator -一个 associative ， non-interfering ， stateless功能组合两个值

  结果

  减少的结果

• reduce

  Optional<T> reduce​(BinaryOperator<T> accumulator)

  使用associative累积功能对此流的元素执行reduction ，并返回描述减少值的Optional （如果有）。 这相当于：

     boolean foundAny = false; T result = null; for (T element : this stream) { if (!foundAny) { foundAny = true; result = element; } else result = accumulator.apply(result, element); } return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();  

  但不限于按顺序执行。

  accumulator功能必须是associative功能。

  这是一个terminal operation 。

  参数

  accumulator -一个 associative ， non-interfering ， stateless功能组合两个值

  结果

  Optional描述了减少的结果

  异常

  NullPointerException - 如果减少的结果为空

  另请参见：

  reduce(Object, BinaryOperator) ， min(Comparator) ， max(Comparator)

• reduce

  <U> U reduce​(U identity,
               BiFunction<U,​? super T,​U> accumulator,
               BinaryOperator<U> combiner)

  使用提供的标识，累积和组合功能对此流的元素执行reduction 。 这相当于：

     U result = identity; for (T element : this stream) result = accumulator.apply(result, element) return result;  

  但不限于按顺序执行。

  identity值必须是组合器函数的标识。 这意味着，对于所有u ， combiner(identity, u)等于u 。 此外， combiner功能必须与accumulator功能兼容; 对于所有u和t ，必须满足以下条件：

     combiner.apply(u, accumulator.apply(identity, t)) == accumulator.apply(u, t)  

  这是一个terminal operation 。

  API Note:

  使用此形式的许多减少可以通过map和reduce操作的明确组合更简单地表示。 accumulator函数充当融合映射器和累加器，有时比单独的映射和缩减更有效，例如当知道先前减小的值允许您避免某些计算时。

  参数类型

  U - 结果的类型

  参数

  identity - 组合器函数的标识值

  accumulator -一个 associative ， non-interfering ， stateless功能用于将一个额外的元件到结果

  combiner -一个 associative ， non-interfering ， stateless功能用于组合两个值，它必须与蓄能器功能兼容

  结果

  减少的结果

  另请参见：

  reduce(BinaryOperator) ， reduce(Object, BinaryOperator)

• collect

  <R> R collect​(Supplier<R> supplier,
                BiConsumer<R,​? super T> accumulator,
                BiConsumer<R,​R> combiner)

  对此流的元素执行mutable reduction操作。 可变减少是其中减少的值是可变结果容器（例如ArrayList ，并且通过更新结果的状态而不是通过替换结果来合并元素。 这产生的结果相当于：

     R result = supplier.get(); for (T element : this stream) accumulator.accept(result, element); return result;  

  与reduce(Object, BinaryOperator)类似 ，可以并行化collect操作，而无需额外的同步。

  这是一个terminal operation 。

  API Note:

  JDK中有许多现有的类，其签名非常适合用作方法引用作为collect()参数。 例如，以下内容将字符串累积到ArrayList ：

     List<String> asList = stringStream.collect(ArrayList::new, ArrayList::add, ArrayList::addAll);  

  以下将采用字符串流并将它们连接成一个字符串：

     String concat = stringStream.collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append, StringBuilder::append) .toString();  

  参数类型

  R - 可变结果容器的类型

  参数

  supplier - 创建新的可变结果容器的函数。 对于并行执行，可以多次调用此函数，并且每次都必须返回一个新值。

  accumulator -一个 associative ， non-interfering ， stateless功能必须的元件折叠成的结果容器。

  combiner -一个associative ， non-interfering ， stateless函数接受两个部分结果的容器和将它们合并，这必须与累加器功能兼容。 组合器函数必须将元素从第二个结果容器折叠到第一个结果容器中。

  结果

  减少的结果

• collect

  <R,​A> R collect​(Collector<? super T,​A,​R> collector)

  使用Collector对此流的元素执行mutable reduction操作。 Collector封装了用作collect(Supplier, BiConsumer, BiConsumer)参数的函数，允许重用收集策略和收集操作的组合，例如多级分组或分区。

  如果流是并行的，并且Collector是concurrent ，并且流是无序的或收集器是unordered ，则将执行并发减少（有关并发减少的详细信息，请参阅Collector ）。

  这是一个terminal operation 。

  当并行执行时，可以实例化，填充和合并多个中间结果，以便保持可变数据结构的隔离。 因此，即使与非线程安全数据结构并行执行（例如ArrayList ），并行还原也不需要额外的同步。

  API Note:

  以下内容将字符串累积到ArrayList中：

     List<String> asList = stringStream.collect(Collectors.toList());  

  以下将按城市分类Person对象：

     Map<String, List<Person>> peopleByCity = personStream.collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity));  

  以下将按州和城市对Person对象进行分类，将两个Collector级联在一起：

     Map<String, Map<String, List<Person>>> peopleByStateAndCity = personStream.collect(Collectors.groupingBy(Person::getState, Collectors.groupingBy(Person::getCity)));  

  参数类型

  R - 结果的类型

  A -所述的中间累积型 Collector

  参数

  collector - 描述减少的 Collector

  结果

  减少的结果

  另请参见：

  collect(Supplier, BiConsumer, BiConsumer) ， Collectors

• min

  Optional<T> min​(Comparator<? super T> comparator)

  根据提供的Comparator返回此流的最小元素。 这是reduction的特例 。

  这是一个terminal operation 。

  参数

  comparator -一个 non-interfering ， stateless Comparator比较该流的元素

  结果

  一个 Optional描述该流的一个空的最小元件，或 Optional如果流是空

  异常

  NullPointerException - 如果最小元素为null

• max

  Optional<T> max​(Comparator<? super T> comparator)

  根据提供的Comparator返回此流的最大元素。 这是reduction的特例 。

  这是一个terminal operation 。

  参数

  comparator -一个 non-interfering ， stateless Comparator比较该流的元素

  结果

  一个 Optional描述此流的最大元素，或空 Optional如果流是空

  异常

  NullPointerException - 如果最大元素为null

• count

  long count()

  返回此流中元素的数量。 这是reduction的特例 ，相当于：

     return mapToLong(e -> 1L).sum();  

  这是一个terminal operation 。

  API Note:

  如果实现可以直接从流源计算计数，则实现可以选择不执行流管道（顺序地或并行地）。 在这种情况下，不会遍历任何源元素，也不会评估中间操作。 除了诸如调试之类的无害情况之外，强烈不鼓励具有副作用的行为参数可能会受到影响。 例如，请考虑以下流：

     List<String> l = Arrays.asList("A", "B", "C", "D"); long count = l.stream().peek(System.out::println).count();  

  流源（ List所涵盖的元素数量是已知的，并且中间操作peek不会从流中注入或移除元素（ flatMap或filter操作可能是这种情况）。 因此，计数是List的大小，并且不需要执行管道，并且作为副作用，打印出列表元素。

  结果

  此流中的元素数

• anyMatch

  boolean anyMatch​(Predicate<? super T> predicate)

  返回此流的任何元素是否与提供的谓词匹配。 如果不是确定结果所必需的，则不能评估所有元素的谓词。 如果流为空，则返回false ，并且不评估谓词。

  这是一个short-circuiting terminal operation 。

  API Note:

  此方法评估谓词对流的元素的 存在量化 （对于某些x P（x））。

  参数

  predicate -一个 non-interfering ， stateless谓词适用于该流的元素

  结果

  true如果流的任何元素与提供的谓词匹配，否则为 false

• allMatch

  boolean allMatch​(Predicate<? super T> predicate)

  返回此流的所有元素是否与提供的谓词匹配。 如果不是确定结果所必需的，则不能评估所有元素的谓词。 如果流为空，则返回true ，并且不评估谓词。

  这是一个short-circuiting terminal operation 。

  API Note:

  此方法评估谓词对流的元素的通用量化 （对于所有x P（x））。 如果流是空的，则称量化是空心满足的并且始终为true （不管P（x））。

  参数

  predicate -一个 non-interfering ， stateless谓词适用于该流的元素

  结果

  true如果流的所有元素都与提供的谓词匹配或流为空，否则为 false

• noneMatch

  boolean noneMatch​(Predicate<? super T> predicate)

  返回此流的元素是否与提供的谓词匹配。 如果不是确定结果所必需的，则不能评估所有元素的谓词。 如果流为空，则返回true ，并且不评估谓词。

  这是short-circuiting terminal operation 。

  API Note:

  该方法评估否定谓词对流的元素的通用量化 （对于所有x~P（x））。 如果流是空的，则称量化是空心满足的，并且总是true ，而不管P（x）。

  参数

  predicate -一个 non-interfering ， stateless谓词适用于该流的元素

  结果

  true如果流中没有元素与提供的谓词匹配或者流为空，否则为 false

• findFirst

  Optional<T> findFirst()

  返回Optional描述此流的第一个元素，或空Optional如果流是空的。 如果流没有遭遇顺序，则可以返回任何元素。

  这是一个short-circuiting terminal operation 。

  结果

  一个 Optional描述此流的第一个元素，或空 Optional如果流是空

  异常

  NullPointerException - 如果选择的元素为null

• findAny

  Optional<T> findAny()

  返回Optional描述流的一些元件，或一个空Optional如果流是空的。

  这是一个short-circuiting terminal operation 。

  此操作的行为明确是不确定的; 可以自由选择流中的任何元素。 这是为了在并行操作中实现最大性能; 成本是同一源上的多次调用可能不会返回相同的结果。 （如果需要稳定的结果，请改用findFirst()。 ）

  结果

  一个 Optional描述该流的一些元件，或一个空 Optional如果流是空

  异常

  NullPointerException - 如果选择的元素为null

  另请参见：

  findFirst()

• builder

  static <T> Stream.Builder<T> builder()

  返回 Stream的构建器。

  参数类型

  T - 元素类型

  结果

  流构建器

• empty

  static <T> Stream<T> empty()

  返回空序列 Stream 。

  参数类型

  T - 流元素的类型

  结果

  一个空的顺序流

• of

  static <T> Stream<T> of​(T t)

  返回包含单个元素的顺序 Stream 。

  参数类型

  T - 流元素的类型

  参数

  t - 单个元素

  结果

  单例顺序流

• ofNullable

  static <T> Stream<T> ofNullable​(T t)

  返回包含单个元素的顺序 Stream （如果为非null），否则返回空 Stream 。

  参数类型

  T - 流元素的类型

  参数

  t - 单个元素

  结果

  如果指定的元素为非null，则为具有单个元素的流，否则为空流

  从以下版本开始：

  9

• of

  @SafeVarargs
  static <T> Stream<T> of​(T... values)

  返回其元素为指定值的顺序有序流。

  参数类型

  T - 流元素的类型

  参数

  values - 新流的元素

  结果

  新流

• iterate

  static <T> Stream<T> iterate​(T seed,
                               UnaryOperator<T> f)

  返回有序无限连续Stream由函数的迭代应用产生f到初始元素seed ，产生Stream组成的seed ， f(seed) ， f(f(seed))等

  第一元件（位置0在） Stream将是提供seed 。 对于n > 0 ，位置n处的元素将是将函数f应用于位置n - 1处的元素的n - 1 。

  施加的作用f为一个元件happens-before施加的作用f用于随后的元件。 对于任何给定元素，可以在库选择的任何线程中执行操作。

  参数类型

  T - 流元素的类型

  参数

  seed - 初始元素

  f - 要应用于上一个元素以生成新元素的函数

  结果

  一个新的顺序 Stream

• iterate

  static <T> Stream<T> iterate​(T seed,
                               Predicate<? super T> hasNext,
                               UnaryOperator<T> next)

  返回通过将给定的next函数迭代应用于初始元素Stream生成的顺序有序Stream ，条件是满足给定的hasNext谓词。 一旦hasNext谓词返回false，流就会终止。

  Stream.iterate应该生成与相应的for循环生成的元素序列相同的元素：

     for (T index=seed; hasNext.test(index); index = next.apply(index)) { ... }  

  如果hasNext谓词不保留种子值，则结果序列可能为空。 否则，第一个元素将是提供的seed值，下一个元素（如果存在）将是将next函数应用于seed值的结果，依此类推，直到hasNext谓词指示流应该终止。

  将hasNext谓词应用于元素happens-before将next函数应用于该元素的操作的操作。 对一个元素应用next函数的操作发生在将hasNext谓词应用于后续元素的操作之前 。 对于任何给定元素，可以在库选择的任何线程中执行动作。

  参数类型

  T - 流元素的类型

  参数

  seed - 初始元素

  hasNext - 应用于元素以确定流何时必须终止的谓词。

  next - 要应用于上一个元素以生成新元素的函数

  结果

  一个新的顺序 Stream

  从以下版本开始：

  9

• generate

  static <T> Stream<T> generate​(Supplier<? extends T> s)

  返回无限顺序无序流，其中每个元素由提供的Supplier生成。 这适用于生成恒定流，随机元素流等。

  参数类型

  T - 流元素的类型

  参数

  s - 生成的元素的 Supplier

  结果

  一个新的无限顺序无序 Stream

• concat

  static <T> Stream<T> concat​(Stream<? extends T> a,
                              Stream<? extends T> b)

  创建一个延迟连接的流，其元素是第一个流的所有元素，后跟第二个流的所有元素。 如果两个输入流都是有序的，则对所得到的流进行排序，如果任一输入流是并行的，则对其进行并行。 关闭结果流时，将调用两个输入流的关闭处理程序。

  此方法对两个输入流进行操作，并将每个流绑定到其源。 结果，对输入流源的后续修改可能不会反映在级联流结果中。

  API Note:

  为了保留优化机会，此方法将每个流绑定到其源，并仅接受两个流作为参数。 例如，如果已知每个输入流源的确切大小，则可以计算级联流源的确切大小。 要在不绑定的情况下连接更多流，或者不对此方法进行嵌套调用，请尝试使用标识函数创建流和平面映射流，例如：

     Stream<T> concat = Stream.of(s1, s2, s3, s4).flatMap(s -> s);  

  Implementation Note:

  从重复串联构造流时要小心。 访问深度连接的流的元素可能会导致深度调用链，甚至是StackOverflowError 。

  对返回流的顺序/并行执行模式的后续更改不保证传播到输入流。

  参数类型

  T - 流元素的类型

  参数

  a - 第一个流

  b - 第二个流

  结果

  两个输入流的串联