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1 通过序列提高效率

首先看以下代码：

val list = listOf(1, 2, 3, 4, 5)
list.filter { it > 2 }.map { it * 2 }

上面的写法很简单，在处理集合时，类似于上面的操作能帮我们解决大部分的问题。但是，当 list 中的元素非常多的时候（比如超过 10 万），上面的操作在处理集合的时候就会显得比较低效。

filter 方法和 map 方法都会返回都会返回一个新的集合，也就是说上面的操作会产生两个临时集合，因为 list 会先调用 filter 方法，然后产生的集合会再次调用 map 方法。如果 list 中的元素非常多，这将是一笔不小的开销。为了解决这个问题，Sequence（序列）就出现了。序列可以避免创建这些临时的中间对象。

以下是序列的使用：

val list = listOf(1, 2, 3, 4, 5)
list.asSequence().filter { it > 2 }.map { it * 2 }.toList()

首先通过 asSequence() 方法将列表转换为一个序列，然后在这个序列上进行相应的操作，最后通过 toList() 方法将序列转换为列表。

将 list 转换为序列，在很大程度上就提高了上面操作集合的效率。这是因此在使用序列的时候，filter 方法和 map 方法的操作都没有创建额外的集合，这样当集合中的元素数量巨大的时候，就减少了大部分开销。

在 Kotlin 中，序列中元素的求值是惰性的，这就意味着在利用序列进行链式求值时，不需要像操作普通集合那样，每进行一次求值操作，就产生一个新的集合保存中间数据。那么惰性又是什么意思呢？

在编程语言理论中，惰性求值（Lazy Evaluation）表示一种在需要时才进行求值的计算方式。在使用惰性求值的时候，表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值，而是在该值被取用时才去求值。通过这种方式，不仅能得到性能上的提升，还有一个重要的好处就是它可以构造出一个无限的数据类型。

通过上面的定义我们可以知道惰性求值的两个好处，一个是优化性能，另一个就是能构造出无限的数据类型。

2 序列的操作方式

我们知道序列中元素的求值方式是采用惰性求值的。那么，惰性求值在序列中是如何体现的呢？

以下面的代码为例：

list.asSequence().filter { it > 2 }.map { it * 2 }.toList()

在这个例子中，我们对序列总共执行了两类操作，第一类：

filter { it > 2 }.map { it * 2 }

filter 和 map 的操作返回的都是序列，我们将这类操作称为中间操作。还有一类：

toList()

这一类操作序列转换为 List，我们将这类操作称为末端操作。其实，Kotlin 中序列的操作就分为两类，一类是中间操作，另一类则是末端操作。

2.1 中间操作

在对普通集合进行链式操作的时候，有些操作会产生中间集合，当用这类操作来对序列进行求值的时候，它们就被称为中间操作，比如上面的 filter 和 map。

每一次中间操作返回的都是一个序列，产生的新序列内部知道如何去变换原来序列中的元素。中间操作都是采用惰性求值的， 比如：

list.asSequence().filter {println("filter $it")it > 2
}.map {println("map $it")it * 2
}

执行，没有打印，说明上面的操作中的 println 方法根本就没有执行，这说明 filter 方法和 map 方法的执行被延迟了，这就是惰性求值的体现。

惰性求值仅仅在该值被需要的时候才会真正去求值。那么这个“被需要”的状态该怎么触发呢？这就是另外一个操作了——末端操作。

2.2 末端操作

在对集合进行操作的时候，大部分情况下，我们在意的只是结果，而不是中间过程。

末端操作就是一个返回结果的操作，它的返回值不能是序列，必须是一个明确的结果，比如列表、数字、对象等表意明确的结果。末端操作一般都是放在链式操作的末尾，在执行末端操作的时候，会出发中间操作的延迟计算，也就是将被需要这个状态打开了。

下面给上面的例子加上末端操作：

list.asSequence().filter {println("filter $it")it > 2
}.map {println("map $it")it * 2
}.toList()//filter 1
//filter 2
//filter 3
//map 3
//filter 4
//map 4
//filter 5
//map 5

可以看到，所有的中间操作都被执行了。

如果不用序列而是用列表来实现会有什么不同之处：

list.filter {println("filter $it")it > 2
}.map {println("map $it")it * 2
}.toList()//filter 1
//filter 2
//filter 3
//filter 4
//filter 5
//map 3
//map 4
//map 5

通过对比上面的结果，可以发现，普通集合在进行链式操作的时候会现在 list 上调用 filter，然后产生一个结果列表，接下来 map 就在这个结果列表上进行操作。而序列不一样，序列在执行链式操作时，会将所有的操作都引用在一个元素上，也就是说，第 1 个元素执行完所有的操作之后，第 2 个元素在去执行所有的操作，以此类推。

反映扫上面的这个例子，就是第 1 个元素执行了 filter 之后再去执行 map，然后，第 2 个元素也是这样。通过上面序列的返回结果可以知道，由于列表中的元素 1、2 没有满足 filter 操作中大于 2 的条件，所以接下来的 map 操作就不会去执行了。所以，当我们使用序列的时候，如果 filter 和 map 的位置是可以相互调换的话，应该优先使用 filter，这样会减少一部分开销。

3 序列可以是无限的

惰性求值最大的好处就是可以构造出一个无限的数据类型。

那么我们是否可以使用序列来构造一个无限的数据类型呢？答案是肯定的。常见的无限数据类型是什么呢？数列，比如自然数数列就是一个无限的数列。

那么如何去实现一个自然数列呢？采用一般的列表肯定是不行的，因为构建一个列表必须列举出列表中元素，而我们是么有办法将自然数全部列举出来。

自然数是有一定规律的，就是后一个数永远是前一个数加 1 的结果，我们只需要实现一个列表，让这个列表描述这种规律，那么也就是相当于实现了一个无限的自然数数列。Kotlin 为我们提供了这样一个方法，去创建无限的数列：

val naturalNumList = generateSequence(0) { it + 1 }

通过上面着一行代码，通过调用 generateSequence 就非常简单地实现了自然数数列。

我们知道序列是惰性求值的，所以上面创建的序列是不会把所有的自然数都列举出来的，只有在我们调用一个末端操作的时候，才去列举我们所需要的列表。

比如我们要从这个自然数列表中取出前 10 个自然数：

val list = naturalNumList.takeWhile { it <= 9 }.toList()
// [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

关于无限序列这一点，我们不能将一个无限的数据结构通过穷举的方式呈现出来，而只是实现了一种表示无限的状态，让我们在使用的时候感觉它是无限的。

4 序列与 Java 8 Stream 对比

序列看上去就和 Java 8 中的流（Stream）比较类似。下面就列举一些 Java 8 Stream 中比较常见的特性，并与 Kotlin 中的序列进行比较。

4.1 Java 也能使用函数风格 API

在 Java 8 出来之后，在 Java 中也能像在 Kotlin 中那样操作集合了：

students.stream().filter(it -> it.sex == "m").collect(toList());

在上面的 Java 代码中，我们通过使用 stream 就能够使用类似于 filter 这种简洁的函数式 API 了。

但是相比于 Kotlin，Java 的这种操作方式还是有些繁琐，因为如果要对集合使用这种 API，就必须先将集合转换为 stream，操作完成之后，还要将 stream 转换为 List，这种操作有点类似于 Kotlin 的序列。这是因为 Java 8 的流和 Kotlin 中的序列一样，也是惰性求值的，这就意味着 Java 8 的流也是存在中间操作和末端操作的，所以必须通过上面的一系列转换才行。

4.2 Stream 是一次性的

与 Kotlin 的序列不同，Java 8 中的流是一次性的。意思就是说，如果我们创建了一个 Stream，我们只能在这个 Stream 上遍历一次。这就和迭代器很相似，当我们遍历万之后，这个流就相当于被消费掉了，我们必须再创建一个新的 Stream 才能再遍历一次。

Stream<Student> studentsStream = students.stream();
studentsStream.filter(it -> it.sex == "m").collect(toList());
studentsStream.filter(it -> it.sex == "f").collect(toList());

4.3 Stream 能够并行处理数据

Java 8 中的流非常强大，其中有一个非常重要的特性就是 Java 8 Stream 能够在多核架构上并行的进行流处理。比如将前面的例子转换为并行处理的方式如下：

students.paralleStream().filter(it -> it.sex == "m").collect(toList());