Java流式编程

一、流的基础概念

  1. 流(Stream)

    • 定义:流是一种可以在数据集合上进行操作的抽象化序列,它没有存储数据的能力,而是通过一系列的操作来处理数据。
    • 特性
      • 无存储:流不存储数据,只是数据的"视图"。
      • 函数式编程:流的操作采用函数式编程风格。
      • 惰性求值:中间操作是惰性求值的,直到遇到终端操作才会真正执行。
      • 链式操作:流的中间操作可以链式调用,形成处理管道。
  2. 流的类型

    • 顺序流:按顺序处理数据。
    • 并行流:利用多核处理器并行处理数据。

二、流的创建

流可以从多种数据源创建,常见的方法有:

  1. 从集合创建流

    List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
    Stream<String> stream = list.stream();
    
  2. 从数组创建流

    String[] array = {"apple", "banana", "cherry"};
    Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
    
  3. 使用 Stream.of() 方法

    Stream<String> stream = Stream.of("apple", "banana", "cherry");
    
  4. 生成无限流

    Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2); // 生成一个无限递增的流
    

三、流的操作

流操作分为两类:中间操作和终端操作。

  1. 中间操作:返回一个新的流,不会立刻执行,主要用于处理数据。常见的中间操作有:

    • 过滤(Filter)

      Stream<String> filteredStream = stream.filter(s -> s.startsWith("a"));
      
    • 映射(Map)

      Stream<String> upperCaseStream = stream.map(String::toUpperCase);
      
    • 排序(Sorted)

      Stream<String> sortedStream = stream.sorted();
      
  2. 终端操作:触发流的计算并生成结果。常见的终端操作有:

    • 遍历(ForEach)

      stream.forEach(System.out::println);
      
    • 收集(Collect)

      List<String> resultList = stream.collect(Collectors.toList());
      
    • 计数(Count)

      long count = stream.count();
      

四、流式编程的示例

下面是一个示例,展示了如何使用流来处理一个字符串列表,进行过滤、映射、排序,并最终收集结果:

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个包含字符串的列表
        List<String> fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "fig", "grape");

        // 创建流并进行一系列处理操作
        List<String> result = fruits.stream()
                                    .filter(fruit -> fruit.length() > 4) // 过滤长度大于4的水果
                                    .map(String::toUpperCase)           // 将所有水果名称转换为大写
                                    .sorted()                           // 对结果进行排序
                                    .collect(Collectors.toList());      // 收集结果到列表中

        // 打印结果
        System.out.println(result); // 输出: [BANANA, CHERRY]
    }
}

五、流的性能考虑

  1. 惰性求值:中间操作是惰性求值的,只有在遇到终端操作时才会执行。因此,可以将多个中间操作链式组合,避免不必要的计算。

  2. 并行流 :通过 parallelStream() 方法可以创建并行流,利用多核处理器提高性能。但并行流的性能提升依赖于数据集的大小和操作的复杂性,使用时需要评估性能开销。

    List<String> result = fruits.parallelStream()
                                .filter(fruit -> fruit.length() > 4)
                                .map(String::toUpperCase)
                                .sorted()
                                .collect(Collectors.toList());
    

六、总结

Java 流式编程通过简洁的 API 提供了高效、可读性强的数据处理方式。理解流的创建、操作和性能特点,能够帮助开发者更好地利用流式编程解决实际问题。

相关推荐
天天扭码4 分钟前
五天SpringCloud计划——DAY2之单体架构和微服务架构的选择和转换原则
java·spring cloud·微服务·架构
程序猿进阶5 分钟前
堆外内存泄露排查经历
java·jvm·后端·面试·性能优化·oom·内存泄露
FIN技术铺9 分钟前
Spring Boot框架Starter组件整理
java·spring boot·后端
zwjapple15 分钟前
typescript里面正则的使用
开发语言·javascript·正则表达式
小五Five16 分钟前
TypeScript项目中Axios的封装
开发语言·前端·javascript
小曲程序16 分钟前
vue3 封装request请求
java·前端·typescript·vue
前端每日三省18 分钟前
面试题-TS(八):什么是装饰器(decorators)?如何在 TypeScript 中使用它们?
开发语言·前端·javascript
凡人的AI工具箱31 分钟前
15分钟学 Go 第 60 天 :综合项目展示 - 构建微服务电商平台(完整示例25000字)
开发语言·后端·微服务·架构·golang
陈王卜34 分钟前
django+boostrap实现发布博客权限控制
java·前端·django
小码的头发丝、34 分钟前
Spring Boot 注解
java·spring boot