Stream的分类，执行流程和各种创建方式

本文章为系列文章，上一篇《​​Stream案例体验​​》通过丰富的案例感受了Stream的便利，本篇主要讲解：,这里通过一个运费案例，通过 【代码实现】 +【 图解】解释清楚Stream计算数据时的流程！,需求：获取运单价格大于 5000元 的运单编号,分析：,代码实现：,运单类可直接复用 《​​Stream案例体验​​》一篇,运行流程：,,上节我们说，Stream的操作分为两大类，【中间操作】和【结束操作】，这里详细介绍一下,,无状态：元素的处理不受之前元素影响，比如：过滤，映射，转换类型,有状态：该元素只有拿到所有元素之后才能继续下去，比如排序，去重,非短路操作：必须处理完所有元素才能得到结果，比如：求最值，遍历,短路操作：遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，比如：获取第一个出现的数据,流可以用来处理数组、集合、IO资源等数据，而且分为【串行流】和【并行流】两种，它的创建方式主要分为以下几种：,使用Collection下的stream() 方法【串行流】和parallelStream() 方法【并行流】,使用Arrays中的stream() 方法，将数组转换为流,使用Stream中的静态方法：of()、iterate()、generate(),对于iterate和generate这种没有数据长度的流称为【无限流】，需要使用limit()来指定流长度,比如generate是生成数据，生成多少数据？需要使用limit指定,使用 BufferedReader.lines() 方法，将每行内容转成流,使用 Pattern.splitAsStream() 方法，将字符串分隔成流,stream()方法创建的是【串行流】也可以叫【顺序流】，由主线程按顺序对流执行操作，而 parallelStream()方法创建的是【并行流】，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：,,如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。,除了直接创建并行流，还可以通过 parallel()把顺序流转换成并行流：,