javastream高级用法
    众所周知，Java Stream 是 Java 8 新增的一个非常强大的工具，它可以处理集合和数组等大量数据，使操作数据变得更加高效和便捷。本篇文章将重点介绍 Java Stream 的高级使用方法，让读者更好地掌握这一工具，提高数据处理效率。
    一、并行流处理
    Stream 支持并行处理，提高了处理大数据集合的速度。我们可以使用 parallel() 方法将串行流转换成并行流，这样就可以利用多线程去处理数据。
    例如：
    list.parallelStream().forEach(System.out::println);
    这里的 list 是一个集合，我们将它转为一个并行流，然后使用 forEach() 方法遍历输出。注意，需要通过修改 Stream 返回值来实现并行处理。
    二、使用 reduce() 方法
    reduce() 方法用于将流中的元素逐个执行操作，最终合并成一个结果。它可以帮助我们实现累加器和收集器的功能，从而更加方便地处理数据。
    例如：
    int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5)
              .reduce(0, (a, b) -> a + b);
    这里我们先创建了一个包含 1~5 的 Integer 类型流，然后使用 reduce() 方法对这些元素进行累加操作，最终得到它们的和。
    三、使用 filter() 方法
    filter() 方法可以过滤流中的元素，我们可以根据需要设置过滤条件，然后获取符合条件的元素。
    例如：
    List<String> dataList = Arrays.asList("how", "are", "you", "doing");
List<String> filteredList = dataList.stream()
        .filter(str -> str.length() > 3)
        .List());
    这里我们有一个 dataList 集合，我们希望筛选出其中长度大于 3 的字符串元素，于是使用了 filter() 方法。
    四、使用 map() 方法
    map() 方法可以将流中的元素依次映射到另一个流中，用于转化数据格式。我们可以根据需要设置转化方式，将元素从一种类型转换为另一种类型。
    例如：
    List<String> dataList = Arrays.asList("cat", "dog", "mouse");
List<String> uppercaseList = dataList.stream()
        .map(String::toUpperCase)
        .List());
    这里我们希望将 dataList 中的所有单词转换为大写形式，这时可以使用 map() 方法。
    以上就是 Java Stream 高级使用方法的介绍，从并行流处理、reduce() 方法、filter() 方法和 map() 方法四个方面讲解了 Stream 的高级用法。通过这些介绍，读者可以更深入地了解 Stream 的功能，掌握更加高效、灵活的数据处理方法。

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