帮别人做钓鱼网站犯法吗,秦皇岛建设工程信息网站,东莞百度搜索优化,万网 网站建设前言#xff1a; 本文我们将学习Stream流#xff0c;他就像流水线一样#xff0c;可以对我们要处理的对象进行逐步处理#xff0c;最终达到我们想要的效果#xff0c;是JAVA中的一大好帮手#xff0c;值得我们了解和掌握。#xff08;通常和lambda 匿名内部类 方法引用相…前言 本文我们将学习Stream流他就像流水线一样可以对我们要处理的对象进行逐步处理最终达到我们想要的效果是JAVA中的一大好帮手值得我们了解和掌握。通常和lambda 匿名内部类 方法引用相配合 Stram流 Stream流的核心思想是函数式编程注意返回值必须是对象本身才能它倡导将数据处理过程看作是一系列的转换操作。这种思想与传统的命令式编程方式不同传统的命令式编程方式强调对数据的直接操作而函数式编程则更加注重对数据的转换和操作过程。
在使用Stream流时我们可以将数据源如集合或数组看作是一组元素的流通过一系列的中间操作如过滤、映射、排序等最终到达终止操作如匹配、归约、收集等来处理数据。
设计目标 Stream流的设计目标是提供一种简洁、高效的数据处理方式使得代码更加可读、易于理解和维护。它的思想是将数据处理过程分解为多个步骤每个步骤都是一种转换操作可以对数据进行过滤、映射、排序等操作最终得到所需要的结果。 通过使用Stream流我们可以避免传统的循环和条件判断将复杂的数据处理逻辑转化为简洁、清晰的方法链式调用使得代码更加简洁和可读。 另外Stream流还支持并行处理可以将大数据集划分为多个子集并行执行操作提高处理效率。这种并行处理的方式可以很好地利用多核处理器的优势使得数据处理更加高效。 总而言之Stream流的思想是通过函数式编程的方式将数据处理过程看作是一系列的转换操作实现简洁、高效和易于理解的数据处理。它的设计目标是提供一种优雅和强大的数据处理方式使得开发人员能够更加专注于数据转换的逻辑而无需关心底层的迭代和条件判断。一般情况下Stream流会搭配Lambda表达式一起运用以此来简化集合和数组的操作。
使用步骤
举例
例如我们想在一堆存储在list中的数据中找到首字为“张”的数据按照传统的写法来讲我们需要手动遍历每一个数据再利用list中的API进行判断首字母但是Stream流的出现大大便捷了我们的操作
import java.util.ArrayList;public class test01 {public static void main(String[] args) {ArrayListString list1 new ArrayList();list1.add(张无忌);list1.add(赵敏);list1.add(张强);list1.add(刘三丰);//传统方法for (String s : list1) {if(s.startsWith(张)){System.out.println(s);}}//直接调用stream流list1.stream().filter(name-name.startsWith(张)).forEach(name-System.out.println(name));}
}
从这个例子中我们可以总结出调用stream流的两步骤
1.先得到一条Stream流并把数据放上去。
2.利用Stream流中的各种API进行操作。可以通过匿名内部类/lambda来实现 1. filter(PredicateT predicate)根据指定的条件过滤流中的元素返回一个新的流。
2. map(FunctionT, R mapper)对流中的每个元素进行映射操作返回一个新的流新流中的元素为映射后的结果。
3. sorted()对流中的元素进行默认排序。
4. sorted(ComparatorT comparator)对流中的元素按照指定的规则进行排序。
5. distinct()去除流中的重复元素返回一个新的流。
6. limit(long maxSize)截断流获取前几个元素。
7. skip(long n)跳过指定数量的元素返回一个新的流。
8. forEach(ConsumerT action)对流中的每个元素执行指定的操作。
9. collect(CollectorT, A, R collector)将流中的元素收集到一个结果集合中。
10. anyMatch(PredicateT predicate)判断流中是否有满足指定条件的元素。
11. allMatch(PredicateT predicate)判断流中的所有元素是否都满足指定条件。
12. noneMatch(PredicateT predicate)判断流中是否没有满足指定条件的元素。
13. findFirst()返回流中的第一个元素。
14. findAny()返回流中的任意一个元素。
15. reduce(BinaryOperatorT accumulator)将流中的元素按照指定的规约操作进行归约。
16. parallelStream()返回一个并行流可以并行地处理流中的元素。
使用Stream流的注意事项
1. Stream流是一次性使用的一旦对Stream流进行终止操作如forEach、collect等就不能再对同一个Stream流进行其他操作。如果需要对同一组数据进行多个处理步骤需要创建新的Stream流。
2. 注意流的顺序Stream流的中间操作顺序是很重要的它们会按照顺序被应用到数据上。因此在对流进行操作时请确保中间操作的顺序是正确的以避免出现错误的结果。
3. 及早终止流Stream流提供了许多终止操作如forEach、collect、reduce等。在使用这些终止操作时应尽量避免无限循环或大量计算及早终止流以避免性能问题。
4. 注意流的惰性求值Stream流采用惰性求值的方式即在终止操作之前中间操作不会立即执行。这种机制可以提高性能但也需要注意在需要及时执行的情况下使用及时触发的操作如count、findFirst等。
5. 避免空指针异常在对流进行操作时需要注意空值null的情况使用过滤操作时需要考虑到空元素的处理避免出现空指针异常。
6. 并行流需谨慎使用Stream流支持并行处理可以通过parallelStream方法来获得并行流。但在使用并行流时需要注意线程安全和性能问题确保代码在并行执行时不会出现竞态条件或导致性能下降。
7. 适度使用流操作Stream流提供了丰富的操作方法但并不意味着所有情况下都应该使用流操作。在简单的数据处理场景中使用传统的循环方式可能更加直观和高效。
