Java 函數式編程（二）：Stream API 集合操作入門

前言

Java 8 Stream API 將集合操作從「如何做」（命令式）提升為「做什麼」（聲明式）。本文通過對比傳統迴圈與 Stream 寫法，建立函數式集合處理的直觀認知。

場景：過濾、轉換、收集

需求：從名字列表中篩選長度 > 3 的名字，轉大寫，收集為新列表。

傳統寫法

List<String> result = new ArrayList<>();
for (String name : names) {
    if (name.length() > 3) {
        result.add(name.toUpperCase());
    }
}

Stream 寫法

List<String> result = names.stream()
    .filter(name -> name.length() > 3)
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());

Stream 三大階段

1. 創建：collection.stream()、Arrays.stream(array)、Stream.of(...)
2. 中間操作（惰性、可鏈式）：
   • filter(Predicate) 篩選
   • map(Function) 轉換
   • flatMap(Function) 扁平化
   • distinct() 去重
   • sorted(Comparator) 排序
   • limit/skip 截取
3. 終端操作（觸發執行）：
   • collect(Collector) 收集
   • forEach(Consumer) 遍歷
   • reduce 歸約
   • count/min/max 聚合
   • anyMatch/allMatch/noneMatch 判斷

並行流一鍵切換

// 串行
names.stream().filter(...).map(...).collect(...);

// 並行（多核自動分片）
names.parallelStream().filter(...).map(...).collect(...);

注意：並行流有線程池開銷，小數據量反而較慢；有狀態操作（如 limit）並行效果不穩定。

常見誤區避坑

實戰：統計單詞頻率 Top 10

List<String> words = Files.lines(Paths.get("article.txt"))
    .flatMap(line -> Arrays.stream(line.split("\\W+")))
    .filter(w -> !w.isEmpty())
    .map(String::toLowerCase)
    .collect(Collectors.groupingBy(w -> w, Collectors.counting()))
    .entrySet().stream()
    .sorted(Map.Entry.<String, Long>comparingByValue().reversed())
    .limit(10)
    .collect(Collectors.toMap(
        Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue,
        (a, b) -> a, LinkedHashMap::new
    ));

總結

Stream API 以 filter-map-collect 為核心模式，配合 flatMap、groupingBy 等進階收集器，能用流水線風格表達複雜集合邏輯。掌握「惰性中間操作 + 終端觸發」模型，是寫出高性能 Stream 代碼的關鍵。下一篇將深入 MapReduce 模式與 reduce 歸約操作。