Java 流操作

Java 流操作

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) {

List<Integer> 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.Arrays;

import java.util.List;

public class Main {

public static void main(String[] args) {

List<Integer> 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) {

List<Integer> 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) {

List<Integer> 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。