很多时候，将一个流的元素映射到另外一个流很有帮助。映射操作最具代表的就是map()方法。实际编码中，我们会经常用到，所以这里专门整理一篇博客。 考虑如下情景，对于一个包含了姓名，电话，年龄等属性构成的数据库的流，我们现在只想处理这个流中的姓名属性。或者是我们希望对流中一些元素做一些转换，比如只针对上面的姓名做一些处理。 map()方法签名如下： Stream map(Function mapper)
Function是一个函数式接口，用来将T类型的元素处理成R类型，这里不做赘述了。先来看一个例子吧：
public static void main(String[] args) throws Exception { List list = new ArrayList<>(4); list.add(1.5); list.add(2.3); list.add(3.0); list.add(4.1); list.parallelStream().map((a) -> Math.sqrt(a)).forEach(System.out::println); System.out.println(list.parallelStream().map((a) -> Math.sqrt(a)).reduce(1.0, (a, b) -> a * b)); } OK，现在我们面向对象来使用map()来对流做一些映射。
package com.linkin.maven.mavenTest;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.stream.Stream;import com.google.common.collect.Lists;public class Test{ public static void main(String[] args) throws Exception { List list = new ArrayList<>(4); list.add(new NameAndAge("关羽", 21)); list.add(new NameAndAge("张飞", 22)); list.add(new NameAndAge("赵云", 23)); list.add(new NameAndAge("典韦", 24)); list.parallelStream().map((a) -> a.getName()).forEach(System.out::println); list.parallelStream().map((a) -> new NameOnly(a.getName())).forEach(System.out::println); }}//模拟一个有2个属性的对象class NameAndAge{ private String name; private Integer age; /** * @param name * @param age */ public NameAndAge(String name, Integer age) { this.name = name; this.age = age; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public Integer getAge() { return age; } public void setAge(Integer age) { this.age = age; }}//模拟一个只有一个属性的对象class NameOnly{ private String name; public NameOnly(String name) { this.name = name; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; }} map()方法是一个中间操作，所以可以将多个中间操作放到管道中，所以很容易创建非常强大的操作。在创建数据库风格的查询时，这种过滤操作十分常见。随着使用流API的经验增多，这种链式操作可以用来在数据流上创建非常复杂的查询，合并和选择操作。看下面一个例子：
public static void main(String[] args) throws Exception { List list = new ArrayList<>(4); list.add(new NameAndAge("s关羽", 21)); list.add(new NameAndAge("s张飞", 22)); list.add(new NameAndAge("s赵云", 23)); list.add(new NameAndAge("w典韦", 24)); //使用链式操作，现在只想获得一个魏国的武将的姓名的流 list.parallelStream().map((a) -> a.getName()).filter((a) -> a.startsWith("w")).forEach(System.out::println); } 除了上面的整理，map()方法还有另外3个版本，返回基本类型的流。
IntStream mapToInt(ToIntFunction mapper);LongStream mapToLong(ToLongFunction mapper);DoubleStream mapToDouble(ToDoubleFunction mapper);
这些api很简单，我们来看一个例子好了
/** * @创建时间: 2015年11月5日 * @相关参数: @param args * @相关参数: @throws Exception * @功能描述: mapToInt()方法演示 */ public static void main(String[] args) throws Exception { List list = new ArrayList<>(4); list.add(1.1); list.add(2.5); list.add(3.0); list.add(4.8); //产生一个新的流，该流包含不小于原始流中的最小整数 list.parallelStream().mapToInt((a) -> (int) Math.ceil(a)).forEachOrdered(System.out::println); } 流API还提供了flatMap等一系列方法，来处理原始流中的每个元素映射到结果流中的多个元素这种情况。
这里介绍一个计算机科学中的基本概念。假设我们有一个泛型G和2个函数，即从T到G<U>的f函数和从U到G<U>的g方法。那么我们就可以将他们进行组合，即通过使用flatMap方法，先应用f函数，然后再应用g函数。这是Monads理论的一个关键概念。
在这里我们回顾下Optional类的flatMap方法，假设你有一个返回Optional<T>的方法f，并且目标类型T有一个会返回Optional<U>的方法g。如果他们都是普通的方法，你可能会考虑通过调用s.f().g()将他们组合起来，但是这种组合在这里是行不通的。因为s.f()方法返回的是Optional<T>，而不是T。但是我们可以调用Optional<U> = s.f().flatMap(T::g)，如果s.f()存在，那么就会继续调用g，否则返回一个空的Optional<U>。
通过上面的回顾，我们可以简单的理解这个flatMap的用法，在Stream流中就是说不是直接处理这个流的，而是处理这个流里面的元素的，在Optional类中就是说不是直接处理这个类的，而是处理这个类里面的包含的对象的，他们最终都会返回一个流或者一个Optional容器的。OK，现在通过一段代码来演示下这个api的用法：
public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList<>(3); list.add("张飞"); list.add("关羽"); list.add("赵云"); Stream stream = list.stream(); //下面的过滤：[...[张，飞],[关，羽]...] Stream > result = stream.map(Test::characterStream); result.forEach(System.out::println); //下面的过滤[张，飞，关，羽，赵，云] list.stream().flatMap(Test::characterStream).forEach(System.out::println); } //模拟一个方法，返回一个包含多个元素的流 public static Stream characterStream(String str) { List list = new ArrayList<>(str.length()); for (Character character : str.toCharArray()) { list.add(character); } return list.stream(); }