В Java поток часто называют «ленивым списком». Этот термин связан с тем, что Streams использует ленивую оценку — метод, используемый в языках функционального программирования. В этой статье мы рассмотрим концепцию потоков и почему их называют ленивыми списками. Мы также предоставим несколько примеров кода, чтобы проиллюстрировать различные методы и операции, которые можно выполнять с потоками.

Понимание ленивой оценки.
Ленивая оценка — это стратегия, при которой вычисления откладываются до тех пор, пока результат не станет явным требованием. В контексте потоков это означает, что элементы потока вычисляются по требованию по мере необходимости, а не вычисляются все элементы заранее. Этот подход дает ряд преимуществ, в том числе повышение производительности и снижение потребления памяти.

Методы для потоковых операций:

1. filter():
   Метод filter()позволяет указать предикат для фильтрации элементов потока на основе условия. Например, давайте отфильтруем поток целых чисел, чтобы получить только четные числа:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
                                   .filter(n -> n % 2 == 0)
                                   .collect(Collectors.toList());

2. map():
   Метод map()преобразует каждый элемент Stream на основе предоставленной функции. Например, давайте преобразуем поток строк в верхний регистр:

List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
List<String> upperCaseWords = words.stream()
                                   .map(String::toUpperCase)
                                   .collect(Collectors.toList());

3. flatMap():
   Метод flatMap()полезен для объединения вложенных потоков в один поток. Он применяет функцию к каждому элементу, в результате чего создается поток, а затем объединяет все потоки в один. Вот пример, который преобразует список списков в один поток:

List<List<Integer>> nestedList = Arrays.asList(Arrays.asList(1, 2), Arrays.asList(3, 4), Arrays.asList(5, 6));
List<Integer> flattenedList = nestedList.stream()
                                        .flatMap(Collection::stream)
                                        .collect(Collectors.toList());

4. reduce():
   Метод reduce()объединяет элементы потока в один результат. В качестве аргументов он принимает начальное значение и аккумуляторную функцию. Вот пример суммирования всех элементов в потоке целых чисел:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
                 .reduce(0, Integer::sum);

Потоки в Java предоставляют мощный и выразительный способ манипулирования коллекциями данных. Используя отложенную оценку, Streams позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных и создавать сложные конвейеры операций. Понимание природы ленивых списков Streams имеет решающее значение для написания эффективного и читаемого кода.

Используя такие методы, как filter(), map(), flatMap()и reduce(), вы можете выполнять широкий спектр операций над потоками. Фильтруете ли вы элементы, преобразуете данные или сводите их к одному значению, Streams предлагает элегантный и функциональный подход к манипулированию данными в Java.

Изучая мир потоков и осознавая их природу ленивых списков, вы откроете новые возможности для написания лаконичного, эффективного и удобного в сопровождении кода.