list.stream.sorted数字

时间: 2023-11-18 08:52:54 浏览: 92

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。

这是一个Java 8中的Stream API的用法，可以对一个List中的数字进行排序。具体实现可以参考以下代码： ``` List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5); List<Integer> sortedNumbers = numbers.stream().sorted().collect(Collectors.toList()); System.out.println(sortedNumbers); ``` 输出结果为：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

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