流。flatMap，顾名思义，是映射和平面操作的组合。这意味着您首先将一个函数应用到元素上，然后将其压平。流。Map仅将函数应用于流，而不会将流平展。

为了理解流的扁平化是由什么组成的，考虑一个像[[1,2,3]，[4,5,6]，[7,8,9]]这样的结构，它有“两个层次”。扁平化意味着将其转换为“一级”结构:[1,2,3,4,5,6,7,8,9]。

传递给流的函数。Map必须返回一个对象。这意味着输入流中的每个对象都会导致输出流中的一个对象。

传递给流的函数。flatMap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none)。然后将结果流连接到一个输出流。

map和flatMap都可以应用于一个<T>的流，它们都返回一个<R>的流。不同之处在于map操作为每个输入值生成一个输出值，而flatMap操作为每个输入值生成任意数量(零个或多个)值。

这反映在每个操作的参数中。

map操作接受一个函数，该函数针对输入流中的每个值被调用，并产生一个结果值，该结果值被发送到输出流。

The flatMap operation takes a function that conceptually wants to consume one value and produce an arbitrary number of values. However, in Java, it's cumbersome for a method to return an arbitrary number of values, since methods can return only zero or one value. One could imagine an API where the mapper function for flatMap takes a value and returns an array or a List of values, which are then sent to the output. Given that this is the streams library, a particularly apt way to represent an arbitrary number of return values is for the mapper function itself to return a stream! The values from the stream returned by the mapper are drained from the stream and are passed to the output stream. The "clumps" of values returned by each call to the mapper function are not distinguished at all in the output stream, thus the output is said to have been "flattened."

典型的用法是flatMap的mapper函数返回Stream.empty()，如果它想发送零值，或者类似于Stream。(a, b, c)如果它想返回几个值。当然，任何流都可以返回。

我想举两个例子来说明更实际的观点: 第一个使用地图的例子:

@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);
}

在第一个例子中没有什么特别的，一个函数被应用来返回大写的String。

第二个使用flatMap的例子:

@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);
}

在第二个例子中，传递了一个List流。它不是一个整数流! 如果必须使用转换函数(通过map)，则首先必须将流平展为其他类型的流(整数流)。 如果flatMap被移除，则返回以下错误:对于参数类型List, int，操作符+未定义。 不可能在整数列表上应用+ 1 !

请仔细阅读这篇文章以获得一个清晰的概念，

map vs flatMap:

要从列表中返回每个单词的长度，我们将执行如下操作。

简短版本如下

当我们收集两个列表时，如下所示

没有flat map =>[1,2]，[1,1] =>[[1,2]，[1,1]]这里在一个列表中放置了两个列表，因此输出将是包含列表的列表

使用flat map =>[1,2]，[1,1] =>[1,2,1,1]，这里两个列表被平铺，只有值被放在列表中，因此输出将是只包含元素的列表

基本上，它将所有对象合并为一个

##详细版本已给出如下:-

例如:-考虑一个列表[" STACK "， " OOOVVVER "]，我们试图返回一个列表像[" STACKOVER "](从该列表中只返回唯一的字母) 最初，我们将执行如下操作，从[" STACK "， " OOOVVVER "]返回一个列表[" STACKOVER "]

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字符串数组，因此map方法返回的流实际上是流类型，但我们需要的是流来表示字符流，下面的图像说明了这个问题。

图一:

你可能会想，我们可以用flatmap来解决这个问题，让我们看看如何用map和arrays。stream来解决这个问题 首先，你需要一个字符流而不是数组流。有一个叫做Arrays.stream()的方法，它将接受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的列表(更准确地说，流>)。相反，我们必须首先将每个单词转换为一个单独的字母数组，然后将每个数组转换为一个单独的流

通过使用flatMap，我们应该能够修复这个问题如下:

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不是用流而是用流的内容来映射每个数组。在使用map(Arrays::stream)时生成的所有单独流被合并成一个流。图B说明了使用flatMap方法的效果。将其与图A中的map进行比较。 图B

flatMap方法允许您用另一个流替换流的每个值，然后将所有生成的流连接到单个流中。

地图: 该方法以一个Function作为参数，并返回一个新的流，该流由将传递的函数应用于流的所有元素所生成的结果组成。

让我们想象一下，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值的平方。(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，输出是一个新流，其值是输入流值的平方。

[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: - 该方法以一个函数作为参数，该函数接受一个参数T作为输入参数，并返回一个参数R的流作为返回值。当此函数应用于此流的每个元素时，它将生成一个新值流。然后，每个元素生成的这些新流的所有元素被复制到一个新流，该新流将是该方法的返回值。

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流的所有元素的集合。

[s1, s2, s3] -> [{“历史”,“数学”,“地理”},{“经济学”、“生物学”},{“科学”,“数学”}]- >采取独特的主题- - - > [经济、生物、地理、科学、历史、数学]

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

Oracle关于Optional的文章强调了map和flatmap的区别:

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

Unfortunately, this code doesn't compile. Why? The variable computer is of type Optional<Computer>, so it is perfectly correct to call the map method. However, getSoundcard() returns an object of type Optional. This means the result of the map operation is an object of type Optional<Optional<Soundcard>>. As a result, the call to getUSB() is invalid because the outermost Optional contains as its value another Optional, which of course doesn't support the getUSB() method. With streams, the flatMap method takes a function as an argument, which returns another stream. This function is applied to each element of a stream, which would result in a stream of streams. However, flatMap has the effect of replacing each generated stream by the contents of that stream. In other words, all the separate streams that are generated by the function get amalgamated or "flattened" into one single stream. What we want here is something similar, but we want to "flatten" a two-level Optional into one. Optional also supports a flatMap method. Its purpose is to apply the transformation function on the value of an Optional (just like the map operation does) and then flatten the resulting two-level Optional into a single one. So, to make our code correct, we need to rewrite it as follows using flatMap:

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

第一个flatMap确保返回Optional<Soundcard> 而不是一个Optional<Optional<Soundcard>>，和第二个flatMap 实现相同的目的，返回Optional<USB>。注意 第三个调用只需要一个map()，因为getVersion()返回一个 字符串而不是可选对象。

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

如果你熟悉c#也可以很好的类比。基本上c# Select类似于java map和c# SelectMany java flatMap。对于集合，同样适用于Kotlin。

我有一种感觉，这里的大多数答案都把简单的问题复杂化了。如果你已经理解了地图是如何工作的，那就很容易掌握了。

在使用map()时，有些情况下我们可能会得到不需要的嵌套结构，flatMap()方法的设计是通过避免换行来克服这一问题。

---

例子:

1

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

我们可以使用flatMap来避免使用嵌套列表:

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));

地点:

private Optional<String> findById(Integer id)

对于Map，我们有一个元素列表和一个(函数，动作)f，这样:

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

对于平面映射，我们有一个元素列表，我们有一个(function,action) f，我们希望结果是扁平的:

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

这对初学者来说是很困惑的。基本的区别是map为列表中的每个条目发出一个项，而flatMap基本上是一个map + flatten操作。更清楚地说，当你需要多个值时使用flatMap，例如当你期望一个循环返回数组时，flatMap在这种情况下非常有用。

我写了一篇关于这方面的博客，你可以在这里查看。

map()和flatMap()

map ()

只接受一个函数<T, R>一个lambda参数，其中T是元素，R是使用T构建的返回元素。最后，我们将有一个带有类型为R的对象的流。一个简单的例子可以是:

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

它只是取Type Integer的元素1到5，使用每个元素从String类型中构建一个值为“prefix_”+integer_value的新元素，并打印出来。

flatMap ()

知道flatMap()接受一个函数F<T, R> where是很有用的

T is a type from which a Stream can be built from/with. It can be a List (T.stream()), an array (Arrays.stream(someArray)), etc.. anything that from which a Stream can be with/or form. in the example below each dev has many languages, so dev. Languages is a List and will use a lambda parameter. R is the resulting Stream that will be built using T. Knowing that we have many instances of T, we will naturally have many Streams from R. All these Streams from Type R will now be combined into one single 'flat' Stream from Type R.

例子

Bachiri Taoufiq的例子(见这里的答案)1简单易懂。为了清晰起见，假设我们有一个开发团队:

dev_team = {dev_1,dev_2,dev_3}

，每个开发人员都懂多种语言:

dev_1 = {lang_a,lang_b,lang_c},
dev_2 = {lang_d},
dev_3 = {lang_e,lang_f}

在dev_team上应用Stream.map()来获取每个开发人员的语言:

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

会给你这样的结构:

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

它基本上是一个List<List<Languages>> /Object[Languages[]]。不是很漂亮，也不像java8 !!

使用Stream.flatMap()，你可以“扁平化”的东西，因为它采取上述结构 并将其转换为{lang_a, lang_b, lang_c, lang_d, lang_e, lang_f}，基本上可以作为List<Languages>/Language[]/etc…

所以最后，你的代码会像这样更有意义:

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();

或者仅仅是:

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():

Use map() when each element of type T from your stream is supposed to be mapped/transformed to a single element of type R. The result is a mapping of type (1 start element -> 1 end element) and new stream of elements of type R is returned. Use flatMap() when each element of type T from your stream is supposed to mapped/transformed to a Collections of elements of type R. The result is a mapping of type (1 start element -> n end elements). These Collections are then merged (or flattened) to a new stream of elements of type R. This is useful for example to represent nested loops.

Java 8 之前：

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

后Java 8

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

流操作flatMap和map接受函数作为输入。

flatMap期望该函数为流的每个元素返回一个新的流，并返回一个流，该流结合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，对于来自源的每个元素，函数将创建多个元素。http://www.zoftino.com/java-stream-examples#flatmap-operation

Map期望函数返回一个转换后的值，并返回一个包含转换后元素的新流。换句话说，使用map，对于来自源的每个元素，函数将创建一个转换后的元素。 http://www.zoftino.com/java-stream-examples#map-operation

一行回答:flatMap帮助将Collection<Collection<T>>平铺为Collection<T>。以同样的方式，它还将一个Optional<Optional<T>>压扁为Optional<T>。

如你所见，只使用map():

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

和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]

代码使用:

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);
  }
}

我不太确定我是否应该回答这个问题，但每当我面对不理解这一点的人时，我就用同样的例子。

假设你有一个苹果。例如，地图是将苹果转换为苹果汁或一对一映射。

同样的苹果，只得到种子，这就是flatMap所做的，或者一对多，一个苹果作为输入，许多种子作为输出。

flatMap()还利用了流的部分延迟求值。它将读取第一个流，只有在需要时才会进入下一个流。这里详细解释了这种行为:flatMap保证是懒惰的吗?

简单的答案。

映射操作可以生成流的流。前流<流<整数> >

flatMap操作只会产生流。前流<整数>

如果您认为map()是一个迭代(一级for循环)，那么flatmap()是一个两级迭代(类似于嵌套的for循环)。(输入每个迭代元素foo，然后执行foo. getbarlist()并再次迭代该barList)

---

Map():获取一个流，对每个元素做一些事情，收集每个进程的单个结果，输出另一个流。“做一些函数”的定义是隐含的。如果任何元素的处理结果为null，则使用null来组成最终流。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/流流和函数(显式定义)的流，将函数应用到每个流的每个元素，并将所有中间结果流收集为更大的流(“扁平化”)。如果任何元素的处理结果为null，则为“扁平化”的最后一步提供空流。如果输入是几个流，则结果流中的元素数量是所有输入中所有参与元素的总和。

.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]

它将任意项A转换为任意项b

---

.flatMap用于A ->流< B>连接

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

it——1将任何项A转换为Stream< B>，然后——2将所有流连接到一个(平面)流。Javadoc

---

注1:虽然后面的例子是一个原语流(IntStream)，而不是一个对象流(stream)，但它仍然说明了. flatmap的思想。

注意2:尽管有这个名字，String.chars()方法返回的是整数。所以实际的集合将是:[100,111,103,99,97,116] ，其中100是“d”的代码，111是“o”的代码，等等。同样，为了说明目的，它被表示为[d, o, g, c, a, t]。

通过阅读所有的信息，简单的理解方法是:

如果你有一个元素的平面列表，请使用map: [0,1,2,3,4,5] 如果你有一个元素的列表，请使用flatMap:[[1,3,5]，[2,4,6]]。这意味着，在映射操作应用于每个元素之前，您的列表需要被平铺

map() takes a Stream and transform it to another Stream. It applies a function on each element of Stream and store return value into new Stream. It does not flatten the stream. But flatMap() is the combination of a map and a flat operation i.e, it applies a function to elements as well as flatten them. 2) map() is used for transformation only, but flatMap() is used for both transformation and flattening. please read more here. https://javaint4bytes.blogspot.com/2022/11/stream-flatmap-in-java-with-examples.html