intstream.mapToObj()

时间: 2024-01-30 20:11:40 浏览: 231

Java stream的延迟计算.pdf

像这样的日志代码会更好： if (log.isLoggable(Level.FINE)) { log.log(Level.FINE, "I am here, and the value of X is {} and Y is {}", new Object[]{calcX(), calcY()}); } 应用的性能取决于它的代码如何编写。例如，如果程序循环遍历数组中的所有元素，JVM 就可以优化数组的边界检查，使循环更快，展开循环能提供额外的加速。但如果循环是为了找到特定元素，那目前还没有什么优化的办法，使得遍历数组和采用HashMap 的版本一样快。以数据库的性能为例，但运行环境的任何部分都可能会引起性能问题。对于整体系统，采取结构化方法针对系统的所有方面分析性能。CPU 使用率、I/O 延迟、系统整体的吞吐量都必须测量和分析。到那时，我们才能判定到底是哪个组件导致了性能瓶颈。关于这个主题有大量优秀的资源，相关的方法和工具也不只针对Java。假定你已经完成了分析，并且判断出是运行环境中Java 组件的性能需要改善。 ——仅个人学习，未详尽测试，请自行调试!！ Java Stream 是Java 8引入的一个强大特性，它允许程序员以声明式的方式处理数据集合，尤其在进行数据过滤、映射和归约等操作时。Stream API 提供了一种高效的、适用于大量数据处理的抽象概念，同时也支持延迟计算，即只有在真正需要结果时才执行计算，从而提升了程序性能。我们来看一个使用Stream的例子，这里定义了一个`primes`方法，用于生成指定长度的素数流： ```java public static Stream<Integer> primes(int n) { return Stream.iterate(2, i -> i + 1) .filter(MyMathUtils::isPrime) .limit(n); } public static boolean isPrime(int candidate) { int candidateRoot = (int) Math.sqrt((double) candidate); return IntStream.rangeClosed(2, candidateRoot) .noneMatch(i -> candidate % i == 0); } ``` 在这个例子中，`Stream.iterate(2, i -> i + 1)` 创建了一个从2开始的无限整数流，然后通过`filter`方法过滤出素数，最后`limit(n)`限制返回的流包含n个元素。`isPrime`方法则使用了`IntStream.rangeClosed`创建一个从2到平方根的整数流，通过`noneMatch`检查候选数是否能被整除，实现素数判断。 Stream API 包含以下核心操作： 1. **创建 Stream**：可以通过数组、集合、生成器等方式创建Stream。如`Stream.of()`、`Arrays.stream()`、`Collection.stream()`以及上面示例中的`Stream.iterate()`。 2. **中间操作**：这些操作不会立即执行，而是构建一个处理管道。如`filter()`、`map()`、`sorted()`等。多个中间操作可以链式调用，形成一个处理流水线。 3. **终端操作**：触发流水线的执行，返回结果或无结果（如`forEach()`）。一旦执行终端操作，整个流水线就会执行，之前的中间操作也会按顺序执行。 4. **并行流**：通过`parallel()`方法，可以将Stream转换为并行流，利用多核处理器进行并行计算，提高处理效率。 5. **短路操作**：如`findFirst()`、`anyMatch()`、`allMatch()`、`noneMatch()`，它们可以在找到满足条件的元素后提前终止遍历，提高了效率。 6. **归约操作**：如`reduce()`，可以对流中的元素进行聚合操作，例如求和、求最大值、最小值等。举例来说，下面的代码展示了如何使用Stream找到一个整数流的第一个元素和去除第一个元素后的流： ```java static Intstream numbers() { return IntStream.iterate(2, n -> n + 1); } static int head(IntStream numbers) { return numbers.findFirst().getAsInt(); } static IntStream tail(IntStream numbers) { return numbers.skip(1); } ``` 在性能优化方面，Stream API 支持延迟计算，只有在真正需要结果时才会执行计算，这有助于减少不必要的计算开销。然而，Stream操作的性能不仅取决于API的使用，还与底层数据结构（如ArrayList、LinkedList等）和硬件资源（如CPU、内存、磁盘I/O）有关。在实际应用中，应结合具体情况对代码进行性能分析和优化，例如通过`System.out.println()`或日志记录来判断代码是否按照预期进行延迟计算，或者使用`System.currentTimeMillis()`来衡量不同操作的时间消耗。 Java Stream 提供了一种优雅、高效的数据处理方式，通过组合各种操作，可以实现复杂的数据转换和计算。在实际编程中，理解Stream的工作原理和优化策略，能够帮助我们写出更加高效、简洁的代码。

IntStream的mapToObj()方法用于将IntStream中的每个元素映射为一个对象，并返回一个由这些对象组成的新流。这个方法可以用于将基本类型流转换为对象流。以下是一个示例代码演示了mapToObj()方法的使用： ```java IntStream intStream = IntStream.range(1, 5); Stream<String> stringStream = intStream.mapToObj(i -> "Number " + i); stringStream.forEach(System.out::println); ``` 输出结果为： ``` Number 1 Number 2 Number 3 Number 4 ``` 在这个例子中，我们首先创建了一个IntStream，其中包含了1到4的整数。然后使用mapToObj()方法将每个整数映射为一个字符串，添加前缀"Number "。最后，我们使用forEach()方法打印出每个映射后的字符串。

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intstream.mapToObj()

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