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()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()));

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。

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]。

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。