stream流为什么效率高
时间: 2023-10-26 13:06:49 浏览: 46
Stream流之所以效率高,有以下几个原因:
1. 事件驱动的对象列表:Stream是一个事件驱动的对象列表,通过在流上链接操作,流将逐一发出事件。相比于其他列表操作,它不会创建中间列表,从而减少了内存的使用和数据的拷贝,提高了效率。
2. 惰性求值:Stream具有惰性求值的特性,只有在终止操作时才会执行中间操作和终止操作。这意味着在流操作中可以使用短路和延迟计算的策略,只处理需要的数据,避免了不必要的计算,提高了效率。
3. 并行处理:Stream提供了并行处理的能力,可以将流的操作并行化处理,充分利用多核处理器的优势,提高了处理大量数据的效率。
4. 链式编程:Stream流支持链式编程,通过在流上依次连接操作,可以将多个操作组合在一起,形成一个流水线操作。这样可以减少中间变量的使用,简化代码逻辑,提高了代码的可读性和可维护性。
综上所述,Stream流之所以具有高效的特性,主要是因为它不创建中间列表、具有惰性求值、支持并行处理和链式编程的优势。这些特点使得Stream流成为处理集合和数组的首选方式。
相关问题
单表加stream流效率高还是多表查询效率高
根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容,单表加stream流和多表查询在不同场景下有不同的效率。在少数据量场景(size<1000),stream流的foreach处理效率可能不如多表查询的效率,但这个差距对普通业务几乎没有影响。而在多数据量场景(size>10000),stream流的foreach处理效率可能高于多表查询的效率,特别是使用了并行流。然而,使用并行流的效率受到CPU环境的影响很大,如果没有分配到多个CPU核心,加上引入了forkJoinPool的开销,运行效率可能还不如stream流。因此,选择单表加stream流还是多表查询需要根据具体的场景和需求来决定。在数据量较小、并发不高的情况下,多表查询可能更方便。但在数据量较大、并发较高的情况下,单表加stream流可能更高效。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Java之stream流浅析](https://blog.csdn.net/leijie0322/article/details/125415415)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [多表连接查询和多次单表查询哪个效率高](https://blog.csdn.net/xhaimail/article/details/119888956)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
stream流和for循环效率
stream流和for循环在处理数据时效率上有所不同,具体取决于具体的场景和数据处理需求。
在处理大量数据时,使用流的效率要比for循环高,因为流能够利用多线程来并行处理数据,而for循环只能逐个处理。此外,流还能通过内部优化来提高处理效率。
然而,在处理少量数据时,for循环的效率可能会更高。因为流需要进行初始化和操作,而for循环则可以直接对数据进行操作,不需要额外的初始化和处理过程。
综上所述,如果需要处理大量数据或需要多线程并行处理数据,可以使用流;而如果数据量较小,可以选择for循环。当然,在具体的场景中,我们应该根据实际情况进行选择。
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