标签:csdn ini 产生 rcu iter 排序 理解 reverse col
Stream(流)是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作
- 元素是特定类型的对象,形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素,而是按需计算。
数据源
* 流的来源。 可以是集合,数组,I/O channel, 产生器generator 等。聚合操作
类似SQL语句一样的操作, 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。和以前的Collection操作不同, Stream操作还有两个基础的特征:
Pipelining
: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道, 如同流式风格(fluent style)。 这样做可以对操作进行优化, 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。内部迭代
: 以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代, 这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式, 通过访问者模式(Visitor)实现
? ————————以上是菜鸟教程
的说明
接下来还是菜鸟教程的内容
首先是生成流的类别
首先来看一下一个小的demo
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
List<String> filtered = strings.stream()
.filter(string -> !string.isEmpty())
.collect(Collectors.toList());
filtered.forEach(System.out::println);
输出结果:
abc
bc
efg
abcd
jkl
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
用ints()生成的对象是 IntStream 类型的对象,是int值流
传入参数
个的有效无限的伪随机int值流map 方法用于映射每个元素到对应的结果,以下代码片段使用 map 输出了元素对应的平方数:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
// 获取对应的平方数
List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
squaresList.forEach(System.out::println);
结果:
9
4
49
25
filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素。以下代码片段使用 filter 方法过滤出空字符串:
List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
List<String> list = strings.stream().filter(string->!string.isEmpty()).map(string->
" "+string+" ").collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);
输出结果:
abc
bc
efg
abcd
jkl
可以多个方法链式使用,以达到自己的目的
collect(Collectors.toList())将自己的流数据冲到list集合里面去
limit 方法用于获取指定数量的流。 以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据:
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
sorted 方法用于对流进行排序。以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序:
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);
输出结果:
-1560117986
-1364889229
-1336273802
-1272156577
-1143677960
-659024975
-520656633
1433415374
1633707646
1972427861
从小到大
进行排序/**
* Returns a stream consisting of the elements of this stream in sorted
* order.
*
* <p>This is a <a href="package-summary.html#StreamOps">stateful
* intermediate operation</a>.
*
* @return the new stream
*/
IntStream sorted();
官方给的说明
如果想使用逆序排序
的话
从此博客上找出了可以实现的方法
由此展开说明
首先是如果元素类想使用sorted进行排序,则元素类必须实现Comparable
接口
自然降序则需要使用Comparator.reverseOrder()
作为sorted的参数
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7);
list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()).forEach(System.out::println);
输出结果:
7
6
5
4
3
2
1
如果想对自己定义的类进行排序,可以参照上方的博客进行细读和研讨
另外,一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上,它们可以用来产生类似如下的统计结果。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
输出结果:
列表中最大的数 : 7
列表中最小的数 : 2
所有数之和 : 25
平均数 : 3.5714285714285716
parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。以下实例我们使用 parallelStream 来输出空字符串的数量:
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
// 获取空字符串的数量
long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
System.out.println(count);
输出结果:
2
看上去并没有什么不同的,但是既然说并行处理的话,就找多个数据进行输出处理来进行尝试
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
numbers.parallelStream().forEach(System.out::println);
输出结果:
6
3
5
4
2
1
8
7
9
结果显而易见,数序发生了错误,接下来打印线程信息来验证
numbers.parallelStream() .forEach(num->System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"->"+num));
输出结果:
ForkJoinPool.commonPool-worker-1->3
ForkJoinPool.commonPool-worker-1->4
ForkJoinPool.commonPool-worker-1->2
ForkJoinPool.commonPool-worker-1->1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1->8
ForkJoinPool.commonPool-worker-1->9
ForkJoinPool.commonPool-worker-1->7
ForkJoinPool.commonPool-worker-1->5
main->6
根据以上的输出结果可知,parallelStream
是利用多线程来进行的,可以简化我们对并发操作的使用
参考 圆圆同学
的博客
剩下的一些以后再做补充,如果有疑问或者看法请随时联系
标签:csdn ini 产生 rcu iter 排序 理解 reverse col
原文地址:https://www.cnblogs.com/lovestart/p/11875468.html