Java 流操作
2021年1月10日 | by mebius
Java流 – Java流操作
外部迭代
当使用Java集合时,我们使用外部迭代。
在外部迭代中,我们为每个循环使用for或,或者为序列中的集合的集合和过程元素获取迭代器。
以下代码计算列表中所有奇整数的平方和。
它使用每个循环访问列表tgcode中的每一个元素,然后使用if语句来过滤奇整数。
之后,它计算平方,最后存储平方和与和变量。
import java.util.Arrays; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { ListInteger> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int sum = 0; for (int n : numbers) { if (n % 2 == 1) { int square = n * n; sum = sum + square; } } System.out.println(sum); } }
上面的代码生成以下结果。
内部迭代
我们可以使用stream重写上面的代码。 它做的完全一样。
import java.util.Arratgcodeys; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { ListInteger>tgcode; numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int sum = numbers.stream() .filter(n -> n % 2 == 1) .map(n -> n * n) .reduce(0, Integer::sum); System.out.println(sum); } }
在上面的代码中,我们没有使用循环语句来遍历List。 我们通过流在内部执行循环。
对于奇整数计算,我们使用lambda表达式。 我们首先做了过滤,然后映射然后减少。
上面的代码生成以下结果。
顺序
外部迭代通常意味着顺序代码。顺序代码只能由一个线程执行。
流被设计为并行处理元素。
以下代码并行计算列表中奇整数的平方和。
import java.util.Arrays; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { ListInteger> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int sum = numbers.parallelStream() .filter(n -> n % 2 == 1) .map(n -> n * n) .reduce(0, Integer::sum); System.out.println(sum); } }
我们做的只是用parallelStream()替换stream()。
使用流提供的内部迭代时,并行计算很容易。
上面的代码生成以下结果。
命令式与功能式
在命令式编程中,我们不仅控制要做什么,还要如何做。
例如,当使用命令性编程来对列表中的整数求和时。 我们必须决定如何迭代列表中的每个元素。 我们可以使用for循环,for-each循环,或者我们可以从list中获取一个Iterator对象,并使用while循环。 然后我们也要做总和。
在声明性编程中,我们只需要告诉该做什么,该部分如何由系统本身处理。
集合支持命令式编程,而流支持声明式编程。
Streams API通过使用lambda表达式支持函数式编程。
我们要对流元素执行的操作通常通过传递lambda表达式完成。
流上的操作产生结果而不修改数据源。
中间业务终端业务
流支持两种类型的操作:
- 中间操作
- 终端操作
中间操作也称为惰性操作。
终端操作也称为急切操作。
惰性操作不处理元素,直到在流上调用热切操作。
流上的中间操作产生另一流。
Streams链接操作以创建流管道。
在下面的代码中filter()和map()都是惰性操作。 而reduce()是急切的操作。
import java.util.Arrays; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { ListInteger> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int sum = numbers.parallelStream() .filter(n -> n % 2 == 1) .map(n -> n * n) .reduce(0, Integer::sum); System.out.println(sum); } }
上面的代码生成以下结果。
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