现在有了更好的选择，可以重载 | 运算符，参考 http://pfultz2.com/blog/2013/02/14/extensions/
今天测试了一下我的版本和 mrange/CppStreams 版本之间的性能，发现 mrange/CppStreams 性能更好，所以在这里郑重推荐一下这个库！虽然这个库最近不怎么更新了，但是还是实现了绝大部分的功能。另外，这个库自带的性能测试示例不十分准确，因为编译期优化了经典写法，导致测试结果相差非常大，但事实上不是这样的，我对他的测试稍稍改动了一下，发现他实现的Stream版本比Classic版本还要高效，所以我必须再次推荐这个库，甚至希望将来有可能j将其加入到标准库中！
虽然心里有些不开心，但是想想最初创作的理由，是为了更好的理解Java的Stream库，并试着采用同样的方法在C++中实现一遍，这一点我做到了！虽然可能没有人会真正使用这个库，但是对于理解面向对象还是有帮助的，如果有兴趣我也希望大家看一看，多少带点东西走，也不枉我花费了那么多的时间。
仿照 Java8 Stream 实现的C++版本，使用时只需要包含一个头文件。
#include "stream.h"
using namespace cpp::stream;
同时提供了 -> 和 >> 两种类型的操作符调用:
ST3 arr[20] = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19 };
int count1 = make_stream(arr, __crt_countof(arr))
->map([](const ST3& st)->ST2 {
return st.st2;
})->map([](const ST2& st)->ST1 {
return st.st1;
})->map([](const ST1& st)->ST0 {
return st.st0;
})->map([](const ST0& st)->int {
return st.i;
})->filter([](const int& i)->bool {
return i > 6;
})->filter([](const int& i)->bool {
return i < 16;
})->skip(4)->limit(4)->count();
cout << count1 << endl;
int count2 = make_stream(arr, __crt_countof(arr))
>> map([](const ST3& st)->ST2 {
return st.st2;
}) >> map([](const ST2& st)->ST1 {
return st.st1;
}) >> map([](const ST1& st)->ST0 {
return st.st0;
}) >> map([](const ST0& st)->int {
return st.i;
}) >> filter([](const int& i)->bool {
return i > 6;
}) >> filter([](const int& i)->bool {
return i < 16;
}) >> skip(4) >> limit(3) >> count();
cout << count2 << endl;
经过几次优化后，经典写法和Stream写法之间的效率差距在逐渐减少，目前已经可以控制在3倍以内。
测试数组：
ST3* arr = new ST3[size];
for (int i = 0; i < size;i++) {
arr[i].set(rand() % 5000);
}
经典写法：
int count = 0;
int skip = skip_count;
int limit = limit_count;
for (int i = 0; i < size; i++) {
int v = arr[i].st2.st1.st0.i;
if (v > down_limit && v < up_limit) {
count++;
}
}
Stream 写法：
int count = make_stream(arr, size)
->filter([&](const ST3& st)->bool {
int i = st.st2.st1.st0.i;
return i > down_limit && i < up_limit;
})->quick_count();
当size=10000000时，查找2600至4000之间的数据，测试结果如下：
basic time: 59 ms
stream time: 120 ms
如果在此基础上，查找第500000到1000000个符合条件的数据，测试结果如下：
basic time: 24 ms
stream time: 48 ms
经典写法：
int count = 0;
int skip = skip_count;
int limit = limit_count;
for (int i = 0; i < size; i++) {
int v = arr[i].st2.st1.st0.i;
if (v > down_limit && v < up_limit) {
if (--skip < 0) {
if (--limit < 0) {
break;
}
count++;
}
}
}
Stream 写法：
int count = make_stream(arr, size)
->filter([&](const ST3& st)->bool {
int i = st.st2.st1.st0.i;
return i > down_limit && i < up_limit;
})->skip(skip_count)->limit(limit_count)->quick_count();
虽然二者在执行效率上差距还是很大，但是在写法上明显后者更胜一筹。