在Java 8中，Stream.map()和Stream.flatMap()方法之间有什么区别？

双方map并flatMap可以应用到Stream<T>他们都回报Stream<R>。区别在于，该map运算为每个输入值生成一个输出值，而该flatMap运算为每个输入值生成任意数量（零个或多个）的值。

这反映在每个操作的参数中。

该map操作采用一个Function，对于输入流中的每个值调用，并产生一个结果值，该结果值发送到输出流。

该flatMap操作采用的功能在概念上要消耗一个值并产生任意数量的值。但是，在Java中，方法返回任意数量的值很麻烦，因为方法只能返回零或一个值。可以想象一个API，其中的映射器函数flatMap需要一个值并返回一个数组或一个List值，然后将其发送到输出。既然这是流库，那么表示任意数量的返回值的一种特别合适的方法是使映射器函数本身返回流！映射器返回的流中的值将从流中排出，并传递到输出流。每次对映射器函数的调用返回的值的“聚集”在输出流中根本没有被区分，因此输出被认为是“扁平化的”。

典型的应用是的映射功能flatMap，以回报Stream.empty()，如果要发送零个值，或者类似的东西Stream.of(a, b, c)，如果要返回几个值。但是，当然可以返回任何流。

Stream.flatMap顾名思义，是a map和flat运算的组合。这意味着您首先要对元素应用一个函数，然后对其进行展平。Stream.map仅将功能应用于流而不会展平流。

要了解使流变平的含义，请考虑[ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]具有“两个级别”的结构。压扁这意味着一个“一平”的结构转变它：[ 1,2,3,4,5,6,7,8,9 ]。

我想举两个例子以获得更实际的观点：
第一个使用map的例子：

@Test
public void convertStringToUpperCaseStreams() {
    List<String> collected = Stream.of("a", "b", "hello") // Stream of String 
            .map(String::toUpperCase) // Returns a stream consisting of the results of applying the given function to the elements of this stream.
            .collect(Collectors.toList());
    assertEquals(asList("A", "B", "HELLO"), collected);
}   

在第一个示例中没有什么特别的，Function应用a来返回String大写字母。

第二个示例使用flatMap：

@Test
public void testflatMap() throws Exception {
    List<Integer> together = Stream.of(asList(1, 2), asList(3, 4)) // Stream of List<Integer>
            .flatMap(List::stream)
            .map(integer -> integer + 1)
            .collect(Collectors.toList());
    assertEquals(asList(2, 3, 4, 5), together);
}

在第二个示例中，将传递列表流。它不是整数流！
如果必须使用转换函数（通过映射），则首先必须将Stream展平为其他对象（整数流）。
如果删除了flatMap，则返回以下错误：参数类型List int的运算符+未定义。
在整数列表中不能应用+ 1！

请充分阅读该帖子以获取清晰的主意，

地图与平面地图：

要返回列表中每个单词的长度，我们将执行以下操作。

简短版本如下

当我们收集两个列表时，如下所示

没有平面映射 => [1,2 ,, [1,1] => [[1,2 ,, [1,1]]这里两个列表放在一个列表中，因此输出将是包含列表的列表

带有平面图 => [1,2 ,, [1,1] => [1,2,1,1]时，这里两个列表被展平，并且仅将值放置在列表中，因此输出将是仅包含元素的列表

基本上，它将所有对象合并为一个

##详细版本如下：

例如：-
考虑一个列表[“ STACK”，“ OOOVVVER”]，我们试图返回一个像[“ STACKOVER”]的列表（仅返回该列表中的唯一字母）。最初，我们将执行以下类似的操作来返回一个列表 [“STACKOVER”] 从 [“STACK”，“OOOVVVER”]

public class WordMap {
  public static void main(String[] args) {
    List<String> lst = Arrays.asList("STACK","OOOVER");
    lst.stream().map(w->w.split("")).distinct().collect(Collectors.toList());
  }
}

这里的问题是，传递给map方法的Lambda为每个单词返回一个String数组，因此map方法返回的流实际上是Stream类型，但是我们需要的是Stream来代表字符流，下图说明了问题。

图A：

您可能会认为，我们可以使用flatmap解决此问题，
好吧，让我们看看如何使用map和Arrays.stream解决此问题。 首先，您需要一个字符流而不是一个数组流。有一个称为Arrays.stream（）的方法，该方法将获取一个数组并生成一个流，例如：

String[] arrayOfWords = {"STACK", "OOOVVVER"};
Stream<String> streamOfWords = Arrays.stream(arrayOfWords);
streamOfWords.map(s->s.split("")) //Converting word in to array of letters
    .map(Arrays::stream).distinct() //Make array in to separate stream
    .collect(Collectors.toList());

上面的方法仍然不起作用，因为我们现在得到了一个流列表（更确切地说是Stream>），相反，我们必须首先将每个单词转换为单个字母的数组，然后将每个数组转换为单独的流

通过使用flatMap，我们应该能够解决以下问题：

String[] arrayOfWords = {"STACK", "OOOVVVER"};
Stream<String> streamOfWords = Arrays.stream(arrayOfWords);
streamOfWords.map(s->s.split("")) //Converting word in to array of letters
    .flatMap(Arrays::stream).distinct() //flattens each generated stream in to a single stream
    .collect(Collectors.toList());

flatMap将执行每个数组的映射，而不是使用流，而是使用该流的内容。使用map（Arrays :: stream）时将生成的所有单个流都合并到一个流中。图B说明了使用flatMap方法的效果。将其与图A中的映射进行比较。 图B

flatMap方法使您可以用另一个流替换一个流的每个值，然后将所有生成的流合并为一个流。

一条答案：flatMap有助于将a展平Collection<Collection<T>>为Collection<T>。同样，它也将变平Optional<Optional<T>>为Optional<T>。

如您所见，map()只有：

• 中间类型是 Stream<List<Item>>
• 返回类型为 List<List<Item>>

并带有flatMap()：

• 中间类型是 Stream<Item>
• 返回类型为 List<Item>

这是下面使用的代码的测试结果：

-------- Without flatMap() -------------------------------
     collect() returns: [[Laptop, Phone], [Mouse, Keyboard]]

-------- With flatMap() ----------------------------------
     collect() returns: [Laptop, Phone, Mouse, Keyboard]

使用的代码：

import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class Parcel {
  String name;
  List<String> items;

  public Parcel(String name, String... items) {
    this.name = name;
    this.items = Arrays.asList(items);
  }

  public List<String> getItems() {
    return items;
  }

  public static void main(String[] args) {
    Parcel amazon = new Parcel("amazon", "Laptop", "Phone");
    Parcel ebay = new Parcel("ebay", "Mouse", "Keyboard");
    List<Parcel> parcels = Arrays.asList(amazon, ebay);

    System.out.println("-------- Without flatMap() ---------------------------");
    List<List<String>> mapReturn = parcels.stream()
      .map(Parcel::getItems)
      .collect(Collectors.toList());
    System.out.println("\t collect() returns: " + mapReturn);

    System.out.println("\n-------- With flatMap() ------------------------------");
    List<String> flatMapReturn = parcels.stream()
      .map(Parcel::getItems)
      .flatMap(Collection::stream)
      .collect(Collectors.toList());
    System.out.println("\t collect() returns: " + flatMapReturn);
  }
}

您传递给的功能 stream.map必须返回一个对象。这意味着输入流中的每个对象都会在输出流中恰好产生一个对象。

传递给您的函数stream.flatMap将为每个对象返回一个流。这意味着该函数可以为每个输入对象返回任意数量的对象（包括无对象）。然后将生成的流连接到一个输出流。

对于Map，我们有一个元素列表和一个（function，action）f，因此：

[a,b,c] f(x) => [f(a),f(b),f(c)]

对于平面地图，我们有一个元素列表list，并且我们有一个（function，action）f，并且我们希望将结果展平：

[[a,b],[c,d,e]] f(x) =>[f(a),f(b),f(c),f(d),f(e)]

我觉得这里的大多数答案会使简单的问题变得过于复杂。如果您已经了解了map工作原理，那么应该很容易掌握。

在某些情况下，当使用时map()，我们可能会得到不需要的嵌套结构，该flatMap()方法旨在通过避免包装来克服这种情况。

例子：

1个

List<List<Integer>> result = Stream.of(Arrays.asList(1), Arrays.asList(2, 3))
  .collect(Collectors.toList());

我们可以避免使用嵌套列表flatMap：

List<Integer> result = Stream.of(Arrays.asList(1), Arrays.asList(2, 3))
  .flatMap(i -> i.stream())
  .collect(Collectors.toList());

2

Optional<Optional<String>> result = Optional.of(42)
      .map(id -> findById(id));

Optional<String> result = Optional.of(42)
      .flatMap(id -> findById(id));

哪里：

private Optional<String> findById(Integer id)

Oracle在Optional上的文章强调了map和flatmap之间的区别：

String version = computer.map(Computer::getSoundcard)
                  .map(Soundcard::getUSB)
                  .map(USB::getVersion)
                  .orElse("UNKNOWN");

不幸的是，该代码无法编译。为什么？变量计算机是类型的Optional<Computer>，因此调用map方法是完全正确的。但是，getSoundcard（）返回类型为Optional的对象。这意味着映射操作的结果是类型的对象Optional<Optional<Soundcard>>。结果，对getUSB（）的调用无效，因为最外面的Optional包含另一个Optional作为其值，该Optional当然不支持getUSB（）方法。

对于流，flatMap方法将一个函数作为参数，该函数返回另一个流。此功能应用于流的每个元素，这将导致流的流。但是，flatMap的作用是用该流的内容替换每个生成的流。换句话说，该函数生成的所有单独流都将合并或“压缩”为一个单个流。我们在这里想要的是类似的东西，但是我们想将两个级别的Optional“扁平化”为一个。

Optional还支持flatMap方法。其目的是将转换函数应用于Optional的值（就像map操作一样），然后将生成的两层Optional展平为一个。

因此，为了使我们的代码正确，我们需要使用flatMap如下重写它：

String version = computer.flatMap(Computer::getSoundcard)
                   .flatMap(Soundcard::getUSB)
                   .map(USB::getVersion)
                   .orElse("UNKNOWN");

第一个flatMap确保Optional<Soundcard>返回an 而不是an Optional<Optional<Soundcard>>，第二个flatMap达到返回an的相同目的Optional<USB>。注意，第三个调用只需要是一个map（），因为getVersion（）返回的是String而不是Optional对象。

http://www.oracle.com/technetwork/articles/java/java8-optional-2175753.html

我不太确定我应该回答这个问题，但是每次遇到一个不理解这一点的人时，我都会使用相同的示例。

想象你有一个苹果。A map正在将该苹果转换apple-juice为例如一对一映射。

取那个苹果，只取其中的一个种子，就是flatMap这样，或者一对多，一个苹果作为输入，许多种子作为输出。

map（）和flatMap（）

1. map()

只需将一个lambda参数作为Function即可，其中T是元素，R是使用T构建的返回元素。最后，我们将获得一个带有R类型对象的Stream。一个简单的示例可以是：

Stream
  .of(1,2,3,4,5)
  .map(myInt -> "preFix_"+myInt)
  .forEach(System.out::println);

它仅Integer使用Type的元素1到5 ，使用每个元素从String具有值的type中构造一个新元素"prefix_"+integer_value并将其打印出来。

2. flatMap()

知道flatMap（）接受一个函数F<T, R>，

• T是一种类型，可以从中使用/来构建Stream。它可以是一个List（T.stream（）），一个数组（Arrays.stream（someArray））等。任何Stream可以采用/或采用其形式的形式。在下面的示例中，每个开发人员都有多种语言，因此开发人员。语言是一个列表，将使用lambda参数。

• R是将使用T生成的结果流。知道我们有T的许多实例，我们自然就会有R的许多流。类型R的所有这些流现在将合并为类型R的一个 “扁平”流。

例

Bachiri Taoufiq的示​​例在此处 看到其答案很简单且易于理解。为了清楚起见，只说我们有一个开发人员团队：

dev_team = {dev_1,dev_2,dev_3}

，每个开发人员都知道多种语言：

dev_1 = {lang_a,lang_b,lang_c},
dev_2 = {lang_d},
dev_2 = {lang_e,lang_f}

在dev_team上应用 Stream.map（）以获得每个开发人员的语言：

dev_team.map(dev -> dev.getLanguages())

将为您提供以下结构：

{ 
  {lang_a,lang_b,lang_c},
  {lang_d},
  {lang_e,lang_f}
}

这基本上是一个List<List<Languages>> /Object[Languages[]]。不太漂亮，也不像Java8 ！！

通过Stream.flatMap()上面的结构，您可以将其“扁平化”
，并将其转换为{lang_a, lang_b, lang_c, lang_d, lang_e, lang_f}，基本上可以用作List<Languages>/Language[]/etc...

所以最后，您的代码将更像这样：

dev_team
   .stream()    /* {dev_1,dev_2,dev_3} */
   .map(dev -> dev.getLanguages()) /* {{lang_a,...,lang_c},{lang_d}{lang_e,lang_f}}} */
   .flatMap(languages ->  languages.stream()) /* {lang_a,...,lang_d, lang_e, lang_f} */
   .doWhateverWithYourNewStreamHere();

或者简单地：

dev_team
       .stream()    /* {dev_1,dev_2,dev_3} */
       .flatMap(dev -> dev.getLanguages().stream()) /* {lang_a,...,lang_d, lang_e, lang_f} */
       .doWhateverWithYourNewStreamHere();

何时使用map（）和flatMap（）：

• 使用map()时从信息流的类型T的每个元素应该被映射/变换为单一类型R的元件的结果是类型的映射（1个起始元件- > 1个端部元件）和R型的元素的新的流返回。

• 使用flatMap()时从信息流的类型T的每个元素被认为映射/变换到类别的类型R的结果元件的是一种类型的映射（1种开始元素- >Ñ端部元件）。然后将这些Collection 合并（或展平）为R类型的新元素流。这对于表示嵌套循环很有用。

Java 8之前的版本：

List<Foo> myFoos = new ArrayList<Foo>();
    for(Foo foo: myFoos){
        for(Bar bar:  foo.getMyBars()){
            System.out.println(bar.getMyName());
        }
    }

Java 8后

myFoos
    .stream()
    .flatMap(foo -> foo.getMyBars().stream())
    .forEach(bar -> System.out.println(bar.getMyName()));

Map：-此方法以一个Function作为参数，并返回一个新流，该流包含通过将传递的函数应用于流的所有元素而生成的结果。

想象一下，我有一个整数值列表（1,2,3,4,5）和一个函数接口，其逻辑是传递的整数的平方。（e-> e * e）。

List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

List<Integer> newList = intList.stream().map( e -> e * e ).collect(Collectors.toList());

System.out.println(newList);

输出：-

[1, 4, 9, 16, 25]

如您所见，输出是一个新的流，其值是输入流的值的平方。

[1, 2, 3, 4, 5] -> apply e -> e * e -> [ 1*1, 2*2, 3*3, 4*4, 5*5 ] -> [1, 4, 9, 16, 25 ]

http://codedestine.com/java-8-stream-map-method/

FlatMap：-此方法以一个Function作为参数，此函数接受一个参数T作为输入参数，并返回一个参数R流作为返回值。当将此函数应用于此流的每个元素时，它将产生一个新值流。然后，将每个元素生成的这些新流的所有元素复制到新流，该新流将是此方法的返回值。

让我们想象一下，我有一个学生对象列表，每个学生可以在其中选择多个科目。

List<Student> studentList = new ArrayList<Student>();

  studentList.add(new Student("Robert","5st grade", Arrays.asList(new String[]{"history","math","geography"})));
  studentList.add(new Student("Martin","8st grade", Arrays.asList(new String[]{"economics","biology"})));
  studentList.add(new Student("Robert","9st grade", Arrays.asList(new String[]{"science","math"})));

  Set<Student> courses = studentList.stream().flatMap( e -> e.getCourse().stream()).collect(Collectors.toSet());

  System.out.println(courses);

输出：-

[economics, biology, geography, science, history, math]

如您所见，输出是一个新流，其值是输入流的每个元素返回的所有流元素的集合。

[S1，S2，S3]-> [{“历史”，“数学”，“地理”}，{“经济学”，“生物学”}，{“科学”，“数学”}]->选择独特的主题- > [经济学，生物学，地理，科学，历史，数学]

http://codedestine.com/java-8-stream-flatmap-method/

.map用于A-> B映射

Stream.of("dog", "cat")              // stream of 2 Strings
    .map(s -> s.length())            // stream of 2 Integers: [3, 3]

它将任何项目转换A为任何项目B。Java文档

.flatMap用于A-> Stream <B>叠加

Stream.of("dog", "cat")             // stream of 2 Strings
    .flatMapToInt(s -> s.chars())   // stream of 6 ints:      [d, o, g, c, a, t]

它--- 1将任何项目A转换为Stream< B>，然后--2将所有流连接为一个（固定）流。Java文档

注意1：尽管后面的示例简化为原始流（IntStream）而不是对象流（Stream），但仍说明了.flatMap。

注意2：尽管有名称，String.chars（）方法仍返回int。因此，实际的集合将是：[100, 111, 103, 99, 97, 116] ，其中100的代码是'd'，111是等的代码'o'。同样，出于说明目的，将其表示为[d，o，g，c，a，t]。

简单的答案。

该map操作可产生Stream的Stream.EXStream<Stream<Integer>>

flatMap操作只会产生Stream一些东西。前Stream<Integer>

如果您熟悉C＃，也可以很好地类比。基本上C＃Select类似于java map和C＃SelectManyjava flatMap。同样适用于Kotlin进行收藏。

这对于初学者来说非常令人困惑。基本的区别是map为列表中的每个条目发出一个项目，并且flatMap基本上是map+ flatten操作。更清楚地说，当您需要多个值时，例如，当您期望循环返回数组时，请使用flatMap，在这种情况下，flatMap确实会有所帮助。

我已经写了一篇关于这个的博客，您可以在这里查看。

流操作flatMap并map接受函数作为输入。

flatMap期望函数为该流的每个元素返回一个新流，并返回一个流，该流合并了该函数为每个元素返回的流的所有元素。换句话说，使用flatMap，对于源中的每个元素，该函数将创建多个元素。http://www.zoftino.com/java-stream-examples#flatmap-operation

map期望函数返回转换后的值，并返回包含转换后元素的新流。换句话说，使用map，对于源中的每个元素，该函数都会创建一个转换后的元素。 http://www.zoftino.com/java-stream-examples#map-operation

flatMap()还利用了流的部分惰性评估。它将读取第一个流，并且仅在需要时才进入下一个流。该行为在此处详细说明：flatMap是否保证是惰性的？

如果您将其map()视为迭代（一级for循环），flatmap()则是二级迭代（如嵌套for循环）。（输入每个迭代的元素foo，然后foo.getBarList()在其中进行迭代barList）

map()：获取一个流，对每个元素进行处理，收集每个进程的单个结果，输出另一个流。“执行某项功能”的定义是隐式的。如果任何元素的处理结果为null，null则用于组成最终流。因此，结果流中的元素数量将等于输入流的数量。

flatmap()：获取元素/流和函数（显式定义）的流，将函数应用于每个流的每个元素，并将所有中间结果流收集为更大的流（“展平”）。如果任何元素的处理导致null，则将空流提供给“扁平化”的最后步骤。如果输入是多个流，则结果流中元素的数量是所有输入中所有参与元素的总数。