Зачем в новой версии Java используются стримы?

Использование стримов в новых версиях Java (начиная с Java 8) обусловлено рядом причин, связанных с эффективностью, читаемостью кода и параллельностью обработки данных:

• Функциональное программирование: Стримы позволяют писать код в более декларативном стиле, фокусируясь на что нужно сделать с данными, а не как. Это улучшает читаемость и поддерживаемость.
• Параллельная обработка: Стримы позволяют легко распараллеливать операции обработки коллекций, используя parallelStream(). JVM управляет разбиением данных и объединением результатов, упрощая разработку многопоточных приложений.
• Эффективность: Лень вычислений (lazy evaluation) в стримах означает, что операции выполняются только при необходимости, что снижает накладные расходы. Intermediate-операции (map, filter) не приводят к немедленному выполнению до вызова terminal-операции (collect, forEach).
• Улучшенная обработка коллекций: Предоставляют набор стандартных, высокоуровневых операций для фильтрации, отображения, агрегации данных в коллекциях, что уменьшает количество шаблонного кода с циклами.
• Immutable Operations: Стримы не изменяют исходную коллекцию, из которой они созданы, поддерживая принципы иммутабельности и упрощая отладку.

// Пример использования стримов для фильтрации и отображения
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");

List<String> filteredNames = names.stream() // Создание стрима
                                  .filter(name -> name.startsWith("C")) // Фильтрация
                                  .map(String::toUpperCase) // Отображение
                                  .collect(Collectors.toList()); // Собираем результат в новый список

System.out.println(filteredNames); // Вывод: [CHARLIE]

Параллельные стримы:

// Пример параллельной обработки в стриме
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

int sum = numbers.parallelStream() // Создание параллельного стрима
                   .mapToInt(Integer::intValue) // Преобразование в IntStream
                   .sum(); // Суммирование

System.out.println(sum); // Вывод: 55 (может быть посчитано быстрее на многоядерных системах)