Stream API

import java.util.List;

/** * 命令式風格：明確告訴電腦「每一步怎麼做」。 * 迴圈、條件、累加器全都要自己維護。 */ public class ImperativeStyle

public static void main(String[] args)

List<Integer> amounts = List.of(500, 1500, 800, 2000, 1200);

double total = 0; // 手動維護的累加器 for (int amount : amounts) // 手動走訪 if (amount > 1000) // 手動過濾 total += amount * 1.05; // 手動轉換與累加 System.out.println("命令式結果：" + total);

import java.util.List;

/** * 宣告式風格：像在描述需求，讀起來近乎自然語言。 * 過濾、轉換、加總各是一個獨立、可讀的步驟。 */ public class DeclarativeStyle

public static void main(String[] args)

List<Integer> amounts = List.of(500, 1500, 800, 2000, 1200);

double total = amounts.stream() // 來源 .filter(a -> a > 1000) // 中間操作：過濾 .mapToDouble(a -> a * 1.05) // 中間操作：轉換 .sum(); // 終端操作：加總 System.out.println("宣告式結果：" + total);

import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.IntStream; import java.util.stream.Stream;

/** * 彙整六種建立 Stream 的方式。 * 無限流（iterate/generate）務必用 limit 收斂，否則永不終止。 */ public class CreateStream

public static void main(String[] args)

// 1. 從集合 List<String> list = List.of("a", "b", "c"); System.out.println("集合：" + list.stream().count());

// 2. Stream.of 直接列舉元素 System.out.println("of：" + Stream.of(1, 2, 3).count());

// 3. iterate：從種子反覆套用函式（無限，需 limit） Stream.iterate(1, n -> n * 2).limit(5) .forEach(n -> System.out.print(n + " ")); System.out.println();

// 4. generate：反覆呼叫 Supplier（無限，需 limit） Stream.generate(() -> "x").limit(3) .forEach(System.out::print); System.out.println();

// 5. IntStream.range：產生整數區間 [1, 5) System.out.println("range 總和：" + IntStream.range(1, 5).sum());

// 6. Arrays.stream：從陣列 int[] arr = 10, 20, 30; System.out.println("陣列平均：" + Arrays.stream(arr).average().orElse(0));

import java.util.List;

/** * flatMap 把「每個元素展開成一條子流」再串接成單一條流。 * 常用於攤平巢狀集合，或把句子拆成單字。 */ public class FlatMapDemo

public static void main(String[] args)

List<List<Integer>> nested = List.of( List.of(1, 2, 3), List.of(4, 5), List.of(6));

// map 會得到 Stream<List<Integer>>；flatMap 才能攤平成 Integer List<Integer> flat = nested.stream() .flatMap(List::stream) // 每個子清單展開成流再串接 .toList(); // Java 16 起的簡便收集 System.out.println("攤平後：" + flat);

// 把句子清單拆成不重複的單字 List<String> sentences = List.of("java is fun", "fun is good"); List<String> words = sentences.stream() .flatMap(s -> java.util.Arrays.stream(s.split(" "))) .distinct() // 去除重複 .sorted() // 自然排序 .toList(); System.out.println("單字：" + words);

import java.util.stream.Stream;

/** * 用 peek 觀察元素流經管線的順序，驗證惰性求值。 * 每個元素「一條龍」走完 filter 與 map，才輪到下一個元素。 */ public class LazyEvaluation public static void main(String[] args) Stream.of("apple", "banana", "avocado", "cherry") .peek(s -> System.out.println("進入：" + s)) .filter(s -> s.startsWith("a")) // 只留 a 開頭 .peek(s -> System.out.println(" 通過過濾：" + s)) .map(String::toUpperCase) // 轉大寫 .forEach(s -> System.out.println(" 輸出：" + s));

import java.util.List;

/** * 示範比對、搜尋、極值等終端操作。 * 比對與搜尋操作具有「短路」特性，找到即停。 */ public class TerminalOps

public static void main(String[] args)

List<Integer> nums = List.of(3, 7, 2, 9, 4, 6);

// 比對：是否全部大於 0 / 是否有任一大於 8 / 是否沒有負數 System.out.println("全部為正？" + nums.stream().allMatch(n -> n > 0)); System.out.println("有 >8 的？" + nums.stream().anyMatch(n -> n > 8)); System.out.println("無負數？" + nums.stream().noneMatch(n -> n < 0));

// 搜尋：第一個大於 5 的元素（Optional，可能不存在） System.out.println("第一個 >5：" + nums.stream().filter(n -> n > 5).findFirst().orElse(-1));

// 極值：需提供 Comparator System.out.println("最大值：" + nums.stream().max(Integer::compareTo).orElseThrow());

import java.util.List; import java.util.Optional;

/** * reduce 的三種多載： * (1) 無初值 → 回傳 Optional（流可能為空）。 * (2) 有初值 → 回傳同型別結果。 * (3) 有初值與合併器 → 支援型別轉換與平行合併。 */ public class ReduceDemo

public static void main(String[] args)

List<Integer> nums = List.of(1, 2, 3, 4, 5);

// 形式一：無初值，結果可能不存在，故為 Optional Optional<Integer> sum1 = nums.stream().reduce((a, b) -> a + b); System.out.println("形式一總和：" + sum1.orElse(0));

// 形式二：有初值 0，一定有結果 int sum2 = nums.stream().reduce(0, Integer::sum); System.out.println("形式二總和：" + sum2);

// 形式三：初值為 0，累加器把字串長度加總；合併器供平行時合併 List<String> words = List.of("java", "stream", "api"); int totalLen = words.stream() .reduce(0, (acc, s) -> acc + s.length(), Integer::sum); System.out.println("字元總長：" + totalLen);

import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.function.Function; import java.util.stream.Collectors;

/** * 示範 toMap 的重複鍵處理與 joining 的三參數版本。 */ public class CollectorsBasics

public static void main(String[] args)

List<String> names = List.of("Alice", "Bob", "Amy", "Ben");

// joining 三參數：分隔符、前綴、後綴 String joined = names.stream() .collect(Collectors.joining(", ", "[", "]")); System.out.println("串接：" + joined);

// toMap：以首字母為鍵；遇重複鍵用合併函式（保留較長者） Map<Character, String> byInitial = names.stream() .collect(Collectors.toMap( s -> s.charAt(0), // 鍵 Function.identity(), // 值 (a, b) -> a.length() >= b.length() ? a : b)); System.out.println("依首字母：" + byInitial);

import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors;

/** * groupingBy 的三種用法：單層分組、雙參數（下游收集器）、多層巢狀。 */ public class GroupingDemo

record Product(String category, String name, int price)

public static void main(String[] args)

List<Product> items = List.of( new Product("食品", "麵包", 40), new Product("食品", "牛奶", 60), new Product("文具", "鉛筆", 15), new Product("文具", "筆記本", 55));

// 單層分組：類別 → 該類別的商品清單 Map<String, List<Product>> byCat = items.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Product::category)); System.out.println("各類別商品數："); byCat.forEach((k, v) -> System.out.println(" " + k + "：" + v.size()));

// 雙參數：類別 → 該類別平均價格（下游收集器） Map<String, Double> avgByCat = items.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Product::category, Collectors.averagingInt(Product::price))); System.out.println("各類別平均價：" + avgByCat);

// 多層巢狀：類別 → (是否高價) → 名稱清單 Map<String, Map<Boolean, List<String>>> nested = items.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Product::category, Collectors.groupingBy(p -> p.price() >= 50, Collectors.mapping(Product::name, Collectors.toList())))); System.out.println("巢狀分組：" + nested);

import java.util.List; import java.util.IntSummaryStatistics;

/** * 用 mapToInt 轉成 IntStream，一次取得多項統計，全程免裝箱。 */ public class PrimitiveStream

public static void main(String[] args)

List<String> words = List.of("java", "stream", "api", "lambda");

// mapToInt 把物件流轉為 IntStream（此處取每個字的長度） IntSummaryStatistics stats = words.stream() .mapToInt(String::length) // Stream<String> → IntStream .summaryStatistics(); // 一次算出多項統計

System.out.println("數量：" + stats.getCount()); System.out.println("總和：" + stats.getSum()); System.out.println("平均：" + stats.getAverage()); System.out.println("最長：" + stats.getMax());

import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.stream.IntStream;

/** * 反面教材：平行流寫入非執行緒安全的 ArrayList。 * 預期 1000 筆，實際往往少於 1000（甚至拋例外），結果不可靠。 */ public class ParallelPitfall

public static void main(String[] args)

List<Integer> unsafe = new ArrayList<>(); // 非執行緒安全

// 錯誤：多執行緒同時對同一個 List 做 add IntStream.range(0, 1000).parallel() .forEach(unsafe::add); // 危險的副作用 System.out.println("錯誤寫法筆數（應為1000）：" + unsafe.size());

// 正解：用 collect 讓框架安全地合併各段結果 List<Integer> safe = IntStream.range(0, 1000).parallel() .boxed() .toList(); System.out.println("正確寫法筆數：" + safe.size());

import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors;

/** * 以一份員工資料集，示範 Stream 一站式完成多種分析查詢。 */ public class EmployeeAnalytics

record Employee(String name, String dept, int salary)

public static void main(String[] args)

List<Employee> staff = List.of( new Employee("Alice", "研發", 92000), new Employee("Bob", "研發", 88000), new Employee("Cathy", "行銷", 76000), new Employee("David", "行銷", 81000), new Employee("Eva", "業務", 95000));

// 查詢一：各部門人數 Map<String, Long> countByDept = staff.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Employee::dept, Collectors.counting())); System.out.println("各部門人數：" + countByDept);

// 查詢二：各部門平均薪資 Map<String, Double> avgByDept = staff.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Employee::dept, Collectors.averagingInt(Employee::salary))); System.out.println("各部門均薪：" + avgByDept);

// 查詢三：全公司最高薪者 String topEarner = staff.stream() .max((a, b) -> Integer.compare(a.salary(), b.salary())) .map(Employee::name) .orElse("無"); System.out.println("最高薪：" + topEarner);

// 查詢四：研發部姓名串成一行 String rdNames = staff.stream() .filter(e -> e.dept().equals("研發")) .map(Employee::name) .collect(Collectors.joining("、")); System.out.println("研發成員：" + rdNames);