在示例中传递流永远比传递列表更好：
private static <T> Stream<T> cartesian(BinaryOperator<T> aggregator, List<T>... lists) { ...}并像这样使用它：
Stream<String> result = cartesian( (a, b) -> a + b, Arrays.asList("A", "B"), Arrays.asList("K", "L"), Arrays.asList("X", "Y"));在这两种情况下，您都将根据varargs创建一个隐式数组并将其用作数据源，因此懒惰是虚构的。您的数据实际上存储在数组中。
在大多数情况下，生成的笛卡尔积流比输入要长得多，因此实际上没有理由使输入变懒。例如，有五个包含五个元素的列表（总计25个），您将得到3125个元素的结果流。因此，在内存中存储25个元素并不是很大的问题。实际上，在大多数实际情况下，它们已经存储在内存中。
为了生成笛卡尔乘积流，您需要不断地“倒带”所有流（第一个流除外）。要倒带，这些流应该能够一次又一次地检索原始数据，要么以某种方式缓冲它们（您不喜欢），要么从源（Colleciton，数组，文件，网络，随机数等）中再次获取它们。
），并一次又一次执行所有中间操作。如果您的源操作和中间操作很慢，那么惰性解决方案可能比缓冲解决方案要慢得多。如果您的源无法再次生成数据（例如，随机数生成器无法生成与之前生成的数字相同的数字），则您的解决方案将是错误的。
然而，完全懒惰的解决方案是可能的。只使用流而不是流供应商：
private static <T> Stream<T> cartesian(BinaryOperator<T> aggregator, Supplier<Stream<T>>... streams) { return Arrays.stream(streams) .reduce((s1, s2) -> () -> s1.get().flatMap(t1 -> s2.get().map(t2 -> aggregator.apply(t1, t2)))) .orElse(Stream::empty).get();}当我们创建并减少供应商流以得到最终的供应商并最终对其进行调用时，该解决方案很有趣。用法：
Stream<String> result = cartesian( (a, b) -> a + b,() -> Stream.of("A", "B"),() -> Stream.of("K", "L"),() -> Stream.of("X", "Y") );result.forEach(System.out::println);
