“核心技术Ⅱ:流”的版本间差异

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== 关于 Java SE 8 的流库 ==
== 关于 Java SE 8 的流库 ==
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Stream它并不是一个容器,它只是对容器的功能进行了增强,添加了很多便利的操作,例如查找、过滤、分组、排序等一系列的操作。
并且有串行、并行两种执行模式,并行模式充分的利用了多核处理器的优势,使用fork/join框架进行了任务拆分,同时提高了执行速度。
简而言之,Stream就是提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
</pre>
流提供了一种在比集合更高的概念级别上指定计算的数据视图,以“做什么而非怎么做”的方式处理集合。


=== 从迭代到流的操作 ===
=== 从迭代到流的操作 ===
处理集合时,通常会迭代遍历它的元素,并在每个元素上执行某项操作:
<syntaxhighlight lang="java">
String contents = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("alice.txt")), Standard(harsets,UTF_8); // Read file into string
List<String> words= Arrays.aslist(contents.split("\\PL+")); // Split into words; nonletters are delimiters
long count = O;
for (String w : words)
{
  if (w. length() > 12)
      count++;
}
</syntaxhighlight>
使用流时,相同的操作看起来像下面这样:
<syntaxhighlight lang="java">
1ong count = words. stream().filter(w -> w.length() > 12).count();
</syntaxhighlight>
* 仅将s tream 修改为parallel Stream 就可以让流库以并行方式来执行过滤和计数:
<syntaxhighlight lang="java">
1ong count = words.parallelStream().filter(w -> w.length() > 12).count();
</syntaxhighlight>
=== 流与集合 ===
流表面上活起来和集合很类似,都可以让我们转换和获取数据。但是,它们之间存在着显著的差异:
# 流并不存储其元素。
#: 这些元素可能存储在底层的栠合中,或者是按需生成的。
# 流的操作不会修改其数据源。
#: 例如,filter 方法不会从新的流中移除元素,而是会生成一个新的流,其中不包含被过滤掉的元素。
# 流的操作是尽可能惰性执行的。这意味若直至需要其结果时,操作才会执行。
#: 例如,如果我们只想查找前5 个长单词而不是所有长单词,那么filter 方法就会在匹配到第5 个单词后停止过滤。因此,我们甚至可以操作无限流。
=== 相关方法 ===
java.util.stream.Stream<T> 8
* Stream<T> filter(Predicate<? super T> p)
*: 产生一个流,其中包含当前流中满足P 的所有元索。
* 1ong count()
*: 产生当前流中元素的数批。这是一个终止操作。
java.util.Collection<E> 1.2
* default Stream<E> stream()
* default Stream<E> parallel Stream()
*: 产生当前集合中所有元素的顺序流或并行流。


== 流的创建 ==
== 流的创建 ==

2020年11月21日 (六) 20:46的版本


关于 Java SE 8 的流库

Stream它并不是一个容器,它只是对容器的功能进行了增强,添加了很多便利的操作,例如查找、过滤、分组、排序等一系列的操作。

并且有串行、并行两种执行模式,并行模式充分的利用了多核处理器的优势,使用fork/join框架进行了任务拆分,同时提高了执行速度。

简而言之,Stream就是提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

流提供了一种在比集合更高的概念级别上指定计算的数据视图,以“做什么而非怎么做”的方式处理集合。

从迭代到流的操作

处理集合时,通常会迭代遍历它的元素,并在每个元素上执行某项操作:

String contents = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("alice.txt")), Standard(harsets,UTF_8); // Read file into string
List<String> words= Arrays.aslist(contents.split("\\PL+")); // Split into words; nonletters are delimiters

long count = O;
for (String w : words)
{
   if (w. length() > 12) 
      count++;
}

使用流时,相同的操作看起来像下面这样:

1ong count = words. stream().filter(w -> w.length() > 12).count();
  • 仅将s tream 修改为parallel Stream 就可以让流库以并行方式来执行过滤和计数:
1ong count = words.parallelStream().filter(w -> w.length() > 12).count();

流与集合

流表面上活起来和集合很类似,都可以让我们转换和获取数据。但是,它们之间存在着显著的差异:

  1. 流并不存储其元素。
    这些元素可能存储在底层的栠合中,或者是按需生成的。
  2. 流的操作不会修改其数据源。
    例如,filter 方法不会从新的流中移除元素,而是会生成一个新的流,其中不包含被过滤掉的元素。
  3. 流的操作是尽可能惰性执行的。这意味若直至需要其结果时,操作才会执行。
    例如,如果我们只想查找前5 个长单词而不是所有长单词,那么filter 方法就会在匹配到第5 个单词后停止过滤。因此,我们甚至可以操作无限流。

相关方法

java.util.stream.Stream<T> 8

  • Stream<T> filter(Predicate<? super T> p)
    产生一个流,其中包含当前流中满足P 的所有元索。
  • 1ong count()
    产生当前流中元素的数批。这是一个终止操作。

java.util.Collection<E> 1.2

  • default Stream<E> stream()
  • default Stream<E> parallel Stream()
    产生当前集合中所有元素的顺序流或并行流。

流的创建

流的转换

filter 、map 和 flatMap 方法

抽取子流和连接流

其他的流转换

流的终止操作

简单约简

Optional 类型

如何使用Optional值

不适合使用Optional值的方式

创建Optional 值

用flatMap 来构建Optional值的函数

收集结果

收集到映射表中

群组和分区

其他

下游收集器

约简操作

基本类型流

并行流