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)

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/

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]。

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。

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。

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 !