Java 8引入了全新的Stream API。這里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合類，但行為和集合類又有所不同。
Stream API引入的目的在于彌補Java函數(shù)式編程的缺陷。對于很多支持函數(shù)式編程的語言，map()、reduce()基本上都內(nèi)置到語言的標(biāo)準(zhǔn)庫中了，不過，Java 8的Stream API總體來講仍然是非常完善和強大，足以用很少的代碼完成許多復(fù)雜的功能。
創(chuàng)建一個Stream有很多方法，最簡單的方法是把一個Collection變成Stream。我們來看最基本的幾個操作：
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> stream = numbers.stream();
stream.filter((x) -> {
return x % 2 == 0;
}).map((x) -> {
return x * x;
}).forEach(System.out::println);
}
集合類新增的stream()方法用于把一個集合變成Stream，然后，通過filter()、map()等實現(xiàn)Stream的變換。Stream還有一個forEach()來完成每個元素的迭代。
為什么不在集合類實現(xiàn)這些操作，而是定義了全新的Stream API？Oracle官方給出了幾個重要原因：
一是集合類持有的所有元素都是存儲在內(nèi)存中的，非常巨大的集合類會占用大量的內(nèi)存，而Stream的元素卻是在訪問的時候才被計算出來，這種“延遲計算”的特性有點類似Clojure的lazy-seq，占用內(nèi)存很少。
二是集合類的迭代邏輯是調(diào)用者負(fù)責(zé)，通常是for循環(huán)，而Stream的迭代是隱含在對Stream的各種操作中，例如map()。
要理解“延遲計算”，不妨創(chuàng)建一個無窮大小的Stream。
如果要表示自然數(shù)集合，顯然用集合類是不可能實現(xiàn)的，因為自然數(shù)有無窮多個。但是Stream可以做到。
自然數(shù)集合的規(guī)則非常簡單，每個元素都是前一個元素的值+1，因此，自然數(shù)發(fā)生器用代碼實現(xiàn)如下：
class NaturalSupplier implements Supplier<Long> {
long value = 0;
public Long get() {
this.value = this.value + 1;
return this.value;
}
}
反復(fù)調(diào)用get()，將得到一個無窮數(shù)列，利用這個Supplier，可以創(chuàng)建一個無窮的Stream：
public static void main(String[] args) {
Stream<Long> natural = Stream.generate(new NaturalSupplier());
natural.map((x) -> {
return x * x;
}).limit(10).forEach(System.out::println);
}
對這個Stream做任何map()、filter()等操作都是完全可以的，這說明Stream API對Stream進行轉(zhuǎn)換并生成一個新的Stream并非實時計算，而是做了延遲計算。
當(dāng)然，對這個無窮的Stream不能直接調(diào)用forEach()，這樣會無限打印下去。但是我們可以利用limit()變換，把這個無窮Stream變換為有限的Stream。
利用Stream API，可以設(shè)計更加簡單的數(shù)據(jù)接口。例如，生成斐波那契數(shù)列，完全可以用一個無窮流表示（受限Java的long型大小，可以改為BigInteger）：
class FibonacciSupplier implements Supplier<Long> {
long a = 0;
long b = 1;
@Override
public Long get() {
long x = a + b;
a = b;
b = x;
return a;
}
}
public class FibonacciStream {
public static void main(String[] args) {
Stream<Long> fibonacci = Stream.generate(new FibonacciSupplier());
fibonacci.limit(10).forEach(System.out::println);
}
}
如果想取得數(shù)列的前10項，用limit(10)，如果想取得數(shù)列的第20~30項，用：
List<Long> list = fibonacci.skip(20).limit(10).collect(Collectors.toList());
最后通過collect()方法把Stream變?yōu)長ist。該List存儲的所有元素就已經(jīng)是計算出的確定的元素了。
用Stream表示Fibonacci數(shù)列，其接口比任何其他接口定義都要來得簡單靈活并且高效。
計算π可以利用π的展開式：
π/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - ...
把π表示為一個無窮Stream如下：
class PiSupplier implements Supplier<Double> {
double sum = 0.0;
double current = 1.0;
boolean sign = true;
@Override
public Double get() {
sum += (sign ? 4 : -4) / this.current;
this.current = this.current + 2.0;
this.sign = ! this.sign;
return sum;
}
}
Stream<Double> piStream = Stream.generate(new PiSupplier());
piStream.skip(100).limit(10)
.forEach(System.out::println);
這個級數(shù)從100項開始可以把π的值精確到3.13~3.15之間：
3.1514934010709914 3.1317889675734545 3.1513011626954057 3.131977491197821 3.1511162471786824 3.1321589012071183 3.150938243930123 3.132333592767332 3.1507667724908344 3.1325019323081857
利用歐拉變換對級數(shù)進行加速，可以利用下面的公式：
用代碼實現(xiàn)就是把一個流變成另一個流：
class EulerTransform implements Function<Double, Double> {
double n1 = 0.0;
double n2 = 0.0;
double n3 = 0.0;
@Override
public Double apply(Double t) {
n1 = n2;
n2 = n3;
n3 = t;
if (n1 == 0.0) {
return 0.0;
}
return calc();
}
double calc() {
double d = n3 - n2;
return n3 - d * d / (n1 - 2 * n2 + n3);
}
}
Stream<Double> piStream2 = Stream.generate(new PiSupplier());
piStream2.map(new EulerTransform())
.limit(10)
.forEach(System.out::println);
可以在10項之內(nèi)把π的值計算到3.141~3.142之間：
0.0 0.0 3.166666666666667 3.1333333333333337 3.1452380952380956 3.13968253968254 3.1427128427128435 3.1408813408813416 3.142071817071818 3.1412548236077655
還可以多次應(yīng)用這個加速器：
Stream<Double> piStream3 = Stream.generate(new PiSupplier());
piStream3.map(new EulerTransform())
.map(new EulerTransform())
.map(new EulerTransform())
.map(new EulerTransform())
.map(new EulerTransform())
.limit(20)
.forEach(System.out::println);
20項之內(nèi)可以計算出極其精確的值：
... 3.14159265359053 3.1415926535894667 3.141592653589949 3.141592653589719
可見用Stream API可以寫出多么簡潔的代碼，用其他的模型也可以寫出來，但是代碼會非常復(fù)雜。
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