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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。

http://www.yayakq.cn/news/937037/

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