Java 8 知识汇集：揭秘流与 Lambda 的强大功能

Java 8 的出现带来了两项革命性的特性：流 (Stream) API 和 Lambda 表达式，它们共同为 Java 编程范式打开了无限可能。这篇文章将深入探究流和 Lambda 的本质，展示它们如何增强 Java 的处理能力和简化复杂任务。

流：数据处理的管道

流是一种数据结构，它提供了对数据进行顺序处理的管道式接口。数据流入流中，经过一系列转换和操作，最终产生一个结果流。与传统的集合 API 相比，流 API 具有以下优势：

• 延迟执行： 流操作不会立即执行，而是在需要时才执行。这使得流非常适合处理大数据集，因为它们可以只加载处理所需的部分数据。
• 可组合性： 流操作可以轻松组合，形成更复杂的处理管道。这使我们能够创建定制化的数据处理解决方案，以满足特定的需求。
• 并发处理： 流支持并发处理，这意味着多个线程可以同时对流进行操作，从而提高了处理效率。

Lambda：匿名函数的简洁表达

Lambda 表达式是一种匿名函数，它允许我们将代码块作为参数传递给其他方法。Lambda 表达式的简洁语法大大简化了代码，并使其更加可读和可维护。以下是一个使用 Lambda 表达式对列表进行排序的示例：

List<Integer> numbers = List.of(3, 1, 4, 2, 5);
numbers.sort((a, b) -> a - b);

流与 Lambda 的联手合作

流和 Lambda 的组合创造了强大的数据处理能力。我们可以使用流来处理大数据集，并使用 Lambda 表达式来指定数据操作的逻辑。这使得我们可以以一种简洁高效的方式执行复杂的数据转换和聚合。以下是一个使用流和 Lambda 从文件中读取数据并计算总和的示例：

IntStream numbers = Files.lines(Paths.get("data.txt"))
    .mapToInt(Integer::parseInt)
    .sum();

应用场景：揭示流与 Lambda 的潜力

流和 Lambda 在各种实际应用场景中都发挥着至关重要的作用，包括：

• 大数据处理： 流的延迟执行和可组合性使其非常适合处理庞大数据集，而无需将所有数据加载到内存中。
• 并发编程： 流支持并发处理，允许在多核系统上高效地执行数据密集型任务。
• 函数式编程： Lambda 表达式引入了函数式编程的概念，使我们可以使用更简洁和更可读的代码来表达复杂逻辑。
• 机器学习： 流和 Lambda 在机器学习管道中得到了广泛应用，用于数据预处理、特征工程和模型训练。

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