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Java 开发必看:什么时候用 for,什么时候用 Stream?

更新时间:作者:小小条

前几天写代码的时候,有一个很简单的需求:从一堆用户里找出 VIP 用户,把他们的名字转成大写,然后再打印出来。

我下意识写了行 for 循环,但写到一半又犹豫了,现在不是都推荐用 Stream 吗?会不会显得代码太老派?

Java 开发必看:什么时候用 for,什么时候用 Stream?

于是我在想到底什么时候该用 for,什么时候该用 Stream?

查了一圈资料,发现很多人和我一样纠结。其实答案并不复杂,今天给大家分享一下。

一、先看个例子

假设我们有一个字符串列表:

java

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "Anna");

现在我们要找出所有以"A"开头的名字,转成大写,然后打印出来。

用传统的 for 循环这样写

java

for (String name : names) { if (name.startsWith("A")) { System.out.println(name.toUpperCase()); } }

逻辑清晰,一步一步来,很好理解。

用 Stream 怎么写?

java

names.stream() .filter(name -> name.startsWith("A")) .map(String::toUpperCase) .forEach(System.out::println);

看起来像一条流水线:先过滤,再转换,最后打印。


二、它们到底有什么区别?

简单说:

for 循环是命令式编程:你告诉计算机每一步怎么做。Stream 是声明式编程:你只告诉计算机你想做什么,不用管细节。

对比项

for循环

Stream

编程风格

一步一步执行

我要过滤、转换、收集

代码长度

简单操作更短

复杂操作更短

可读性

简单逻辑易懂

复杂逻辑更清晰

能不能提前退出?

能(用 break)

不能直接 break(但有替代方案)

能不能轻松并行?

需自己写多线程

换成 .parallelStream() 就行

性能(小数据)

更快一点点

稍慢(有函数调用开销)

性能(大数据 + 并行)

手动实现复杂

可能快很多


三、什么时候该用 for 循环?

这 8 种情况,优先选 for!

1. 简单的遍历打印

javafor (String item : list) { System.out.println(item); }

2. 需要中途退出

java

for (File file : files) { if (file.length() == 0) { isEmpty = true; break; // 发现空文件就立即停止 } }

发现空文件就立即停止

3. 复杂的条件逻辑

java

for (Order order : orders) { // 复杂的业务判断 if (order.isValid() && (order.isVip() || order.getAmount() > 1000) && !order.isCancelled()) { processOrder(order); } }

4. 需要维护多个状态

java

int successCount = 0; int failCount = 0; List<Result> results = new ArrayList<>(); for (Task task : tasks) { try { Result result = executeTask(task); results.add(result); successCount++; } catch (Exception e) { failCount++; logger.error("任务执行失败", e); } }

5. 需要操作索引

java

for (int i = 0; i < list.size(); i++) { if (i % 2 == 0) { // 每隔一个元素处理 process(list.get(i)); } }

6. 循环体内有复杂逻辑

java

for (User user : users) { // 多个步骤,相互依赖 Profile profile = buildProfile(user); validateProfile(profile); saveToDatabase(profile); sendNotification(user); }

7. 性能极其敏感的场合

java

// 在游戏开发、算法竞赛等场景 for (int i = 0; i < MAX_ITERATIONS; i++) { // 极其简单的数学运算 result += array[i] * factor; }

8. 需要修改原集合

java

for (int i = 0; i < list.size(); i++) { if (shouldRemove(list.get(i))) { list.remove(i); // 直接修改原集合 i--; // 调整索引 } }


四、什么时候该用 Stream?

当你遇到这些场景,Stream 就是你的救星!

1. 多步骤数据处理

java

List<Product> results = products.stream() .filter(p -> p.getStock() > 0) // 过滤有库存的 .filter(p -> p.getPrice() < 100) // 过滤价格小于100的 .sorted(Comparator.comparing(Product::getPrice)) // 按价格排序 .limit(10) // 只取前10个 .collect(Collectors.toList()); // 收集结果

2. 数据转换和提取

java

// 从员工列表中提取姓名 List<String> names = employees.stream() .map(Employee::getName) // 提取姓名 .collect(Collectors.toList());

3. 数据统计和分析

java

// 复杂的统计一句搞定 DoubleSummaryStatistics stats = employees.stream() .mapToDouble(Employee::getSalary) .summaryStatistics(); System.out.println("平均工资: " + stats.getAverage()); System.out.println("最高工资: " + stats.getMax()); System.out.println("最低工资: " + stats.getMin());

4. 分组和分类

java

// 按部门分组 Map<Department, List<Employee>> byDept = employees.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment)); // 按条件分区 Map<Boolean, List<Employee>> partitioned = employees.stream() .collect(Collectors.partitioningBy(emp -> emp.getSalary() > 10000));

5. 去重和排序

java

List<String> uniqueNames = employees.stream() .map(Employee::getName) .distinct() // 去重 .sorted() // 排序 .collect(Collectors.toList());

6. 数据查找和匹配

java

// 是否存在满足条件的元素 boolean hasManager = employees.stream() .anyMatch(emp -> "经理".equals(emp.getPosition())); // 查找第一个满足条件的 Optional<Employee> firstRich = employees.stream() .filter(emp -> emp.getSalary() > 50000) .findFirst();

7. 数据拼接和汇总

java

// 将姓名用逗号拼接 String nameStr = employees.stream() .map(Employee::getName) .collect(Collectors.joining(", ")); // 数字求和 double totalSalary = employees.stream() .mapToDouble(Employee::getSalary) .sum();

8、想轻松开启并行计算

处理百万级数据?试试这个:

java

List<String> results = bigList.parallelStream() .map(this::expensiveOperation) // 耗时操作 .collect(Collectors.toList());

只需把 .stream() 换成 .parallelStream(),Java 自动帮你用多线程处理!

而手动写多线程 for 循环?光是线程安全、结果合并就够你头疼了。


五、常见误区

误区1:Stream 一定比 for 慢吗?

不一定!

小数据量(比如几十、几百个元素):for 确实略快。大数据量 + 并行:parallelStream() 可能快几倍。但大多数业务代码,性能差异可以忽略。可读性更重要!

误区2:Stream 不能提前退出?

严格来说,Stream 没有 break,但有些操作会自动短路:

findFirst():找到第一个就停anyMatch():匹配到一个就停allMatch() / noneMatch():遇到反例就停

所以,不是不能提前停,只是方式不同。

误区3:在 Stream 里随便改外部变量?

java

// 错误示范! int count = 0; list.stream().forEach(item -> { if (item.isValid()) { count++; // 编译报错!count 必须是 final 或 effectively final } });

Stream 设计上鼓励无副作用——即不要修改外部状态。
如果真要计数,应该用 filter().count():

java

long count = list.stream().filter(Item::isValid).count();

这样更安全,也更适合并行。


六、使用建议

你的需求

推荐写法

打印、简单遍历

for-each

需要索引(第几个)

传统 for (int i=0; ...)

找到某个值就退出

for + break

过滤 + 转换 + 排序

Stream

分组、统计、求平均值

Stream

大数据并行处理

parallelStream()

逻辑简单,团队新人多

for(更易懂)

代码要简洁、可维护

Stream(复杂逻辑时)


七、总结

两者不是对立关系,而是互补工具。高手会根据场景灵活切换,写出既高效又优雅的代码!

for 循环和 Stream 不是替代关系,而是两种不同用途的工具。

用 for:比如遍历打印、中途退出、操作索引、维护多个状态、或者逻辑复杂到需要一步步控制,这时候 for 更直接、更灵活、也更容易调试。用 Stream:比如过滤、转换、分组、统计、去重、排序……这些操作用 Stream 写出来就像一条清晰的流水线,代码简洁、意图明确,还天然支持并行。

好的代码,是用最合适的工具,解决手头的问题。

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