English
资源说明： Java8中的Stream使用和分割List案例
Java8中Stream的使用可以大大提高编程效率，代码简洁易懂。Stream api可以用来处理大规模的数据，提高性能。下面将详细介绍Java8中Stream的使用和分割List案例。
一、Stream的优势
Stream api的优势在于可以配合Lambda表达式极大提高编程效率，代码简洁易懂。使用Stream api可以写出高性能的并发程序，不需要写传统的多线程代码。
二、项目中遇到的问题
在项目中，我们可能会遇到需要分割大规模的List的问题，例如微信接口限制，每次导入code只能100个。这种情况下，我们可以使用Stream api来解决问题。
三、使用Stream api分割List
使用Stream api可以分割大规模的List，提高性能。下面是一个使用Stream api分割List的案例：
```java
List list = ...;
int MAX_SEND = 100;
int limit = (int) Math.ceil(list.size() / (double) MAX_SEND);
List> splitList = Stream.iterate(0, n -> n + 1)
.limit(limit)
.parallel()
.map(a -> list.stream().skip(a * MAX_SEND).limit(MAX_SEND).parallel().collect(Collectors.toList()))
.collect(Collectors.toList());
```
在上面的代码中，我们使用Stream api来分割List。我们使用`Stream.iterate`方法来生成一个递增数列，然后使用`limit`方法来限制流的大小。接着，我们使用`parallel`方法来开启并行处理，然后使用`map`方法来将每个元素映射成一个List。我们使用`collect`方法来收集结果。
四、Stream api的其他使用方法
除了使用`Stream.iterate`方法外，我们还可以使用`Stream.of`方法或`Arrays.stream`方法来构造流。例如：
```java
String[] array = new String[] {"1", "2", "3"};
Stream stream = Stream.of(array);
```
或
```java
int[] array = new int[] {1, 2, 3};
IntStream stream = Arrays.stream(array);
```
五、 Stream api的优点
使用Stream api可以提高性能，代码简洁易懂。Stream api还可以用来处理大规模的数据，提高性能。Stream api是一个非常有用的工具，可以帮助我们更好地开发应用程序。
补充知识：flink DataStream的split操作
flink DataStream的split操作可以用来将一个DataStream分割成多个子流。下面是一个使用flink DataStream的split操作的案例：
```java
SplitStream split = someDataStream.split(new OutputSelector() {
@Override
public Iterable select(Integer value) {
List output = new ArrayList<>();
if (value % 2 == 0) {
output.add("even");
} else {
output.add("odd");
}
return output;
}
});
```
在上面的代码中，我们使用flink DataStream的split操作来将一个DataStream分割成多个子流。我们使用`OutputSelector`接口来定义如何将一个元素分配到不同的子流中。在上面的例子中，我们使用`select`方法来将偶数元素分配到一个子流中，将奇数元素分配到另一个子流中。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
