一、stream分頁排序
Stream是Java8中新增的API，用於支持函數式編程。其提供了大量的方法和操作，其中很重要的一種就是排序。在分頁操作中，排序也佔據著非常重要的地位。
排序可以通過sorted()方法實現。例如：
List list = Arrays.asList(1, 5, 3, 9, 7, 6);
List sortedList = list.stream()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
上述代碼中，我們首先將一個整數列錶轉換成Stream，然後使用sorted()方法對列表進行升序排序，最後通過collect()方法將結果轉換為List。
二、stream分為幾個區
在進行分頁操作時，我們需要將數據分為多個區，以方便進行分頁處理。Stream提供了skip()和limit()方法可以幫助我們實現這一點。
skip()方法用於跳過前n個元素，返回剩下的元素，代碼如下：
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List result = list.stream()
.skip(2)
.collect(Collectors.toList());
上述代碼中，我們將一個整數列錶轉換成Stream，然後使用skip()方法跳過前兩個元素，返回剩下的四個元素。
limit()方法用於截取Stream的前n個元素，代碼如下：
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List result = list.stream()
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
上述代碼中，我們將一個整數列錶轉換成Stream，然後使用limit()方法截取前三個元素。
三、stream分頁查詢
Stream可以幫助我們實現分頁操作。以MySQL資料庫為例，我們可以通過limit()和offset()方法實現分頁查詢。
假設我們有一個包含1000條記錄的用戶表，我們想要查詢第11到20條記錄，代碼如下：
int pageNum = 2; // 第二頁
int pageSize = 10; // 每頁10條記錄
List userList = userDao.getAllUsers(); // 獲取所有用戶
List result = userList.stream()
.skip((pageNum - 1) * pageSize)
.limit(pageSize)
.collect(Collectors.toList());
上述代碼中，我們先獲取了所有的用戶記錄，並將其轉換成Stream。然後使用skip()方法跳過前10條記錄（第一頁的記錄），使用limit()方法截取10條記錄，即第11到20條記錄。
四、stream分頁性能問題
在進行分頁操作時，我們需要避免出現性能問題。一般而言，使用limit()和skip()方法進行分頁操作，並不會影響整個查詢的性能。
但是，在對大數據量進行分頁查詢時（例如上百萬條記錄），由於Stream是在內存中進行操作的，會導致內存溢出的問題。此時，我們需要考慮使用分頁查詢的擴展庫，例如Mybatis-PageHelper。
五、stream分頁1000條數據
在分頁中，我們通常會將數據分為若干頁。如果我們想要將數據分為1000條一組，則可以使用partition()方法實現，代碼如下：
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
int pageSize = 1000;
List<List> result = IntStream.range(0, (list.size() + pageSize - 1) / pageSize)
.mapToObj(i -> list.subList(i * pageSize, Math.min(pageSize * (i + 1), list.size())))
.collect(Collectors.toList());
上述代碼中，我們將一個包含9個元素的整數列表拆分為每1000條一組的集合。使用IntStream.range()方法生成了一系列的數字範圍，然後將列表按照指定的大小進行拆分，使用collect()方法將結果轉換為List。
六、stream流分頁
除了使用limit()和skip()方法進行分頁操作外，我們還可以使用流分頁技術。
在實現流分頁時，我們需要自定義一個類，實現Spliterator介面，代碼如下：
public class StreamPager implements Spliterator {
// 分頁大小
private final int pageSize;
// 數據源
private final Spliterator source;
// 當前頁數
private int currentPage = 0;
// 總頁數
private long totalPages = Long.MAX_VALUE;
// 當前頁記錄數
private int currentPageSize = 0;
// 當前頁數據
private List currentPageData;
public StreamPager(Spliterator source, int pageSize) {
this.pageSize = pageSize;
this.source = source;
}
@Override
public boolean tryAdvance(Consumer action) {
if (currentPage == 0) { // 第一頁
currentPageData = new ArrayList(pageSize);
while (source.tryAdvance((T t) -> {
currentPageData.add(t); // 將記錄添加到當前頁數據
currentPageSize++;
}) && currentPageSize < pageSize) ;
totalPages = (source.estimateSize() + pageSize - 1) / pageSize; // 計算總頁數
}
if (currentPageData.isEmpty()) { // 沒有下一頁
return false;
}
action.accept(currentPageData.remove(0)); // 取出記錄
currentPageSize--;
if (currentPageSize == 0 && currentPage < totalPages) { // 進入下一頁
currentPage++;
currentPageSize = 0;
}
return true;
}
@Override
public Spliterator trySplit() {
return null;
}
@Override
public long estimateSize() {
return totalPages * pageSize;
}
@Override
public int characteristics() {
return source.characteristics();
}
}
代碼中，我們定義了一個StreamPager類，實現了Spliterator介面。該類用於對數據進行分頁操作。
我們可以使用StreamSupport.stream()方法創建一個Stream，並將StreamPager作為參數傳入。例如：
List userList = userDao.getAllUsers(); // 獲取所有用戶 Stream userStream = StreamSupport.stream(new StreamPager(userList.spliterator(), 10), false); List page1 = userStream.collect(Collectors.toList()); // 獲取第一頁數據
上述代碼中，我們首先獲取所有的用戶記錄，並將其轉換為Stream。然後使用自定義的StreamPager類進行分頁操作，設置分頁大小為10。最後通過collect()方法將結果轉換為List。
七、list stream分頁
除了使用Stream對象進行分頁外，我們還可以使用List對象實現分頁操作。例如：
List userList = userDao.getAllUsers(); // 獲取所有用戶 List page1 = userList.subList(0, 10); // 獲取第一頁數據
上述代碼中，我們首先獲取所有的用戶記錄，然後使用subList()方法將其拆分為前10條記錄，得到第一頁數據。
八、stream分組
在對數據進行分頁前，我們通常需要將其進行分組。Stream提供了groupingBy()方法可以幫助我們實現分組操作。
例如，我們有一份包含學生成績的列表，並按照班級進行分組，代碼如下：
Map<Integer, List> studentMap = studentList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Student::getClassId));
上述代碼中，我們將學生列錶轉換成Stream，並使用groupingBy()方法將其按照班級（classId屬性）進行分組，最終得到一個Map，其中Key為班級編號，Value為學生列表。
九、stream流分組
與流分頁類似，我們可以自定義一個類，實現Spliterator介面，來實現流分組操作。
例如，我們有一份包含學生成績的列表，並按照班級進行分組，每組最多包含10條記錄，代碼如下：
public class StreamGrouper implements Spliterator<Map.Entry<K, List>> {
// 分組方法
private static final BiConsumer<Map<Object, List
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