stream.mapToInt

时间: 2023-09-08 15:09:35 浏览: 182

使用List和Stream完成统计计算.zip

在Java编程中，`List`接口和`Stream` API是两个非常重要的概念，它们在处理集合数据时提供了高效且简洁的方式。本篇文章将深入探讨如何使用`List`和`Stream`进行统计计算，并结合`Lambda表达式`进一步提高代码的可读性和性能。 `List`是Java集合框架中的一个重要成员，它代表一个有序的元素序列，可以进行添加、删除、查找和遍历等操作。在统计计算中，我们经常使用`List`来存储数据，然后通过迭代或方法调用来执行各种计算，如求和、平均值、最大值和最小值等。 `Stream` API是Java 8引入的新特性，它提供了一种声明性处理数据的方式，特别适合进行聚合操作。`Stream`可以来源于各种数据源，包括数组、集合、I/O通道等。它支持串行和并行处理，能有效利用多核处理器的优势，提高程序执行效率。 1. **流的创建**：从`List`获取`Stream`，可以使用`list.stream()`或`list.parallelStream()`方法，后者创建的是并行流，适合大数据量的并行处理。 2. **中间操作**：`Stream` API包含许多中间操作，如`filter()`用于过滤元素，`map()`用于转换元素，`distinct()`用于去除重复项，`sorted()`用于排序。这些操作不会立即执行，而是形成一个操作链。 3. **终止操作**：终止操作是`Stream`操作链的最后一步，会触发实际的计算，如`count()`用于计数，`sum()`用于求和，`max()`和`min()`用于找到最大值和最小值，`collect()`用于收集结果到集合或其他数据结构。 4. **Lambda表达式**：是Java 8引入的另一大特性，它简化了函数式编程。在`Stream` API中，我们经常使用lambda表达式来定义匿名函数，例如`list.stream().filter(e -> e > 10)`就表示筛选出列表中大于10的元素。 5. **统计计算示例**： - 求和：`int sum = list.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();` - 平均值：`double average = list.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).average().orElse(0);` - 最大值：`OptionalInt max = list.stream().mapToInt(Integer::intValue).max();` - 统计出现次数：`Map<String, Long> countMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()));` 6. **使用XMind进行Lambda表达式总结**：XMind是一款强大的思维导图工具，可以用于整理和展示复杂概念。在本案例中，你可能创建了一个思维导图，详细列出了Lambda表达式的语法、使用场景和实例，帮助理解和记忆Lambda表达式的用法。通过以上介绍，我们可以看到`List`、`Stream`和`Lambda表达式`在统计计算中的强大功能。它们的组合使用使得Java代码更加简洁、高效，同时也符合现代编程的函数式风格。在实际开发中，掌握这些技术能够显著提升代码质量和开发效率。

stream.mapToInt是Java 8中Stream接口的一个方法。它可以将一个流中的元素映射为IntStream，即将流中的元素转换为int类型的流。这个方法通常用于对流中的数据进行数值操作，比如统计字符长度、转换数据类型等。通过使用mapToInt方法，我们可以方便地对流中的元素进行数值操作，并将结果保存在IntStream流中返回。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Stream - mapToInt、mapToLong、mapToDouble](https://blog.csdn.net/zhuweifeng/article/details/118100895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [【java】常用Stream方法](https://blog.csdn.net/dangbai01_/article/details/127125099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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stream.mapToInt

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list.stream.maptoint的用法

stream().mapToInt

Collectors.mapToInt

.stream().maptoint().sum()

set.stream().mapToint

list.stream().filter().mapToInt

list.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum()报错空指针

解释resSet.stream().mapToInt(x -> x).toArray();

result.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray()

int sum = map.keySet().stream().mapToInt(t->map.get(t)).sum();

int result = numbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();减法乘法除法形式如何

Integer sum = yjOrgCountList.stream().mapToInt(YjOrgCount::getCount).sum();

Arrays.stream(strings).mapToInt(Integer::parseInt).toArray()

int votes = mapList.stream().mapToInt(map -> (int) map.get("votes")).sum();报错java.lang.ClassCastException: java.lang.Long cannot be cast to java.lang.Integer

int[] cakes = Arrays.stream(sc.nextLine( ).split(" ," )) .mapToInt(Integer: :parseInt).toArray();快捷键

int[] files = Arrays.stream(in.nextLine().split(",")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();解释一下

int[] files = Arrays.stream(in.nextLine().split(",")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();

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