这种处理数据的方式很有用，因为你让Stream API管理如何处理数据。这样StreamAPI就可以在背后进行多种优化。此外，使用内部迭代的话，SteamAPI可以决定并行运行你的代码。这要是用外部迭代的话就办不到了，因为你只能用单一线程挨个迭代。在本章中，你将会看到Stream API支持的许多操作。这些操作能让你快速完成复杂的数据查询，如筛选、切片、映射、查找、匹配和归约。接下来，我们会看看一些特殊的流:数值流、来自文件和数组等多种来源的流，最后是无限流。
5.1 筛选和切片
在本节中，我们来看看如何选择流中的元素:用谓词筛选，筛选出各不相同的元素，忽略流中的头几个元素，或将流截短至指定长度。
5.1.1 用谓词筛选
5.1.3截短流
流支持1imit(n)方法，该方法会返回一个不超过给定长度的流。所需的长度作为参数传递给1imit。如果流是有序的，则最多会返回前n个元素。比如，你可以建立一个list，选出热量超过300卡路里的头三道菜:
Listdishes =men.stream()filter(d->d.getCalories()>300)
limit(3)
collect(toList());
图5-3展示了filter和limit的组合。你可以看到,该方法只选出了符合谓词的头三个元素然后就立即返回了结果。
请注意limit也可以用在无序流上，比如源是一个set。这种情况下，limit的结果不会以任何顺序排列。
5.1.4 跳过元素
流还支持skip(n)方法，返回一个扔掉了前n个元素的流。如果流中元素不足n个，则返回一个空流。请注意，1imit(n)和skip(n)是互补的!例如，下面的代码将跳过超过300卡路里的头两道菜，并返回剩下的。图5-4展示了这个查询。
Listdishes =menu.stream()
filter(d ->d.getCalories()>300)
.skip(2)
.collect(toList())i
在我们讨论映射操作之前，在测验5.1上试试本节学过的内容吧。
测验5.1:筛选
你将如何利用流来筛选前两个荤菜呢” />wordLengths =words.stream()
.map(String::length)
collect(toList())i
现在让我们回到提取菜名的例子。如果你要找出每道菜的名称有多长，怎么做?你可以像下面这样，再链接上一个map: