stream流计算sum

stream流计算sum可以使用Java 8中的Stream API来实现。具体实现方式如下：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = list.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
System.out.println(sum);

这里我们将List转换成Stream，然后使用mapToInt方法将Stream中的元素转换成int类型，最后使用sum方法计算总和。

相关问题

stream流计算总和

你可以使用流式计算来计算总和。下面是一个使用流处理框架（比如 Apache Flink 或 Apache Spark）进行流式计算的示例代码：

# 导入必要的库
from pyspark.streaming import StreamingContext

# 创建 StreamingContext 对象，设置批处理间隔为1秒
ssc = StreamingContext(sparkContext, 1)

# 创建一个 DStream，读取来自输入源的数据流
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

# 将每一行数据转换为整数
numbers = lines.map(int)

# 计算总和
sum = numbers.reduce(lambda a, b: a + b)

# 打印结果
sum.pprint()

# 启动 StreamingContext
ssc.start()

# 等待计算完成
ssc.awaitTermination()

上述代码假设你有一个输入源，它会不断地发送整数数据流到本地主机的9999端口。你可以通过在终端上运行`nc -lk 9999`来模拟这个输入源。代码会将接收到的每一行数据转换为整数，并计算总和，然后将结果打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因使用的流处理框架而有所不同。你可以根据你使用的框架的文档进行相应的调整。

stream流计算bigdecimal和

BigDecimal是Java中的一个精确计算类，可以用于对高精度小数进行计算。在Stream流计算中，可以使用BigDecimal来避免由于计算精度问题而导致的误差。

例如，假设有一个List<Double> numbers，需要计算它们的平均值。使用Stream流可以轻松地完成这个任务：

double average = numbers.stream()
.mapToDouble(Double::doubleValue)
.average()
.orElse(0.0);

但是，由于计算机内部使用二进制来表示小数，因此在进行小数计算时会存在精度问题。为了避免这个问题，可以使用BigDecimal来进行计算：

BigDecimal sum = numbers.stream()
.map(BigDecimal::valueOf)
.reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
BigDecimal average = sum.divide(BigDecimal.valueOf(numbers.size()), RoundingMode.HALF_UP);

在这个例子中，首先将List<Double>转换为List<BigDecimal>，然后使用reduce方法将所有BigDecimal数值求和。最后，将求和结果除以List的大小，得到平均值。在进行除法运算时，使用了RoundingMode.HALF_UP来进行四舍五入，确保计算结果的精度。