java stream<Float> 求均值
时间: 2023-12-07 16:05:22 浏览: 39
可以使用 Java 8 中的 Stream 来求均值,示例代码如下:
```java
List<Float> list = Arrays.asList(1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f);
double avg = list.stream().mapToDouble(Float::doubleValue).average().orElse(0.0);
System.out.println("平均值为:" + avg);
```
首先将 List 转换成 DoubleStream,然后调用 average 方法求均值。注意如果 List 为空,需要使用 orElse 方法设置默认值。
相关问题
Stream<Float>
`Stream<Float>` 表示一个元素类型为 `Float` 的 Stream,可以对其进行各种操作,例如过滤、映射、排序、聚合等等。和其他类型的 Stream 一样,`Stream<Float>` 也是 Java 8 中引入的一种流式编程的方式,可以使用函数式编程的思想对数据进行处理,提高代码的简洁性和可读性。
以下是一个简单的例子,展示了如何使用 `Stream<Float>` 对一组数进行求和:
```java
List<Float> list = Arrays.asList(1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f);
Float sum = list.stream().reduce(0.0f, (a, b) -> a + b);
System.out.println("总和为:" + sum);
```
首先将 List 转换成 `Stream<Float>`,然后调用 reduce 方法对所有元素求和,初始值为 0.0f。如果 Stream 为空,则返回初始值。
Java8实现:Stream<A>和Stream<B>按照Function<T,List<Object>>、Function<U,List<Object>>进行匹配,将匹配成功的Stream<A>和Stream<B>以List<Pair<A,B>>的形式返回。已知Stream<A>和Stream<B>已经按匹配key排好序了,要求减少嵌套循环来提高性能
可以通过flatMap、groupingBy和reduce方法来实现该功能,具体代码如下:
```java
public static <A, B, T> List<Pair<A, B>> matchStreams(
Stream<A> streamA,
Stream<B> streamB,
Function<A, List<T>> keyExtractorA,
Function<B, List<T>> keyExtractorB) {
Map<List<T>, List<A>> mapA = streamA.collect(Collectors.groupingBy(keyExtractorA));
return streamB.flatMap(b -> {
List<T> keyB = keyExtractorB.apply(b);
List<A> listA = mapA.get(keyB);
return listA == null ? Stream.empty()
: listA.stream().map(a -> new Pair<>(a, b));
}).collect(Collectors.toList());
}
```
该方法中,首先将Stream<A>按照keyExtractorA提取出的key进行分组,生成一个Map<List<T>, List<A>>,其中key是List<T>,value是List<A>。
接着,对于Stream<B>中的每个元素b,通过keyExtractorB提取出对应的keyB,从上一步生成的Map中取出对应的List<A>,将其转换为Stream<Pair<A, B>>并返回。
最后,将所有的Stream<Pair<A, B>>合并为一个Stream,并通过toList方法生成List<Pair<A, B>>。
该实现可以避免嵌套循环,提高性能。同时,由于使用了Stream API和Lambda表达式,代码也更加简洁易懂。