我是Java8的新手。我仍然不深入了解API，但我做了一个小型的非正式基准测试来比较新StreamsAPI与良好的旧Collections的性能。测试包括过滤Integer的列表，并为每个偶数计算平方根并将其存储在DoubleList中。代码如下:publicstaticvoidmain(String[]args){//Calculatingsquarerootofevennumbersfrom1toNintmin=1;intmax=1000000;ListsourceList=newArrayList();for(inti=min;iresult=newLinkedList();//
您什么时候使用collect()与reduce()？有没有人有好的、具体的例子说明什么时候选择一种方式肯定更好？Javadocmentionsthatcollect()isamutablereduction.鉴于这是一个可变的缩减，我认为它需要同步(内部)，而这反过来又会损害性能。大概reduce()更容易并行化，代价是必须在reduce的每一步之后创建一个新的数据结构以返回。不过，以上陈述都是猜测，我希望专家能在此插话。 最佳答案 reduce是一个“fold”操作，它将二进制运算符应用于流中的每个元素，其中运算符的第一个参数是前
我有一组BigDecimal(在本例中为LinkedList)，我想将它们加在一起。是否可以为此使用流？我注意到Stream类有几个方法Stream::mapToIntStream::mapToDoubleStream::mapToLong每个都有一个方便的sum()方法。但是，正如我们所知，float和double算术几乎总是一个坏主意。那么，有没有一种方便的方法来总结BigDecimals？这是我目前的代码。publicstaticvoidmain(String[]args){LinkedListvalues=newLinkedList();values.add(BigDecima
假设我有一个类和一个方法classA{voidfoo()throwsException(){...}}现在我想为A的每个实例调用foo，这些实例由如下流传递:voidbar()throwsException{Streamas=...as.forEach(a->a.foo());}问题:如何正确处理异常？该代码无法在我的机器上编译，因为我不处理foo()可能引发的异常。bar的throwsException在这里似乎没什么用。这是为什么呢？ 最佳答案 您需要将您的方法调用包装到另一个不抛出检查异常的方法调用中。你仍然可以抛出任何Run
我在尝试Java8的Lambda表达式时遇到问题。通常它工作正常，但现在我有抛出IOException的方法。最好看看下面的代码:classBank{....publicSetgetActiveAccountNumbers()throwsIOException{Streams=accounts.values().stream();s=s.filter(a->a.isActive());Streamss=s.map(a->a.getNumber());returnss.collect(Collectors.toSet());}....}interfaceAccount{....boole
有时您想过滤具有多个条件的Stream:myList.stream().filter(x->x.size()>10).filter(x->x.isCool())...或者你可以对一个复杂的条件和一个singlefilter做同样的事情:myList.stream().filter(x->x.size()>10&&x->x.isCool())...我的猜测是第二种方法具有更好的性能特征，但我不知道。第一种方法在可读性方面胜出，但哪种方法对性能更好？ 最佳答案 必须为两种备选方案执行的代码非常相似，以至于您无法可靠地预测结果。底层对象结
我一直在检查即将发布的Javaupdate，即:Java8orJDK8.是的，我很不耐烦，有很多新东西，但是，有一些我不明白的东西，一些简单的代码:finalStreamstream=Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);stream.flatMap();javadocs是publicStreamflatMap(Function>mapper)Returnsastreamconsistingoftheresultsofreplacingeachelementofthisstreamwiththecontentsofamappedstreamproducedby
我一直在检查即将发布的Javaupdate，即:Java8orJDK8.是的，我很不耐烦，有很多新东西，但是，有一些我不明白的东西，一些简单的代码:finalStreamstream=Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);stream.flatMap();javadocs是publicStreamflatMap(Function>mapper)Returnsastreamconsistingoftheresultsofreplacingeachelementofthisstreamwiththecontentsofamappedstreamproducedby
流对现实世界事物建模时，由于事物中存在随时间变化的状态，目前只能通过赋值和可变对象实现。虽然可以解决建模的问题，但由于赋值的引入带来了许多棘手的问题，于是我们亟需一种既能完成建模需求，又不使用赋值操作（避免赋值操作带来的问题）的方法。这种新的解决方案为数据结构——流（streams）。从数据抽象的角度出发，流与列表是一致的，但列表在数据规模增大时会极大消耗计算资源。因为在列表的流式操作中（filter、map、accumulate等操作）需要不断拷贝和生成新的全量列表，在最终只需要其中少量数据参与计算的情况下，这种代价是巨大的。所以流与列表的不同之处在于它能够延迟计算（或者说按需计算），当元素
流对现实世界事物建模时，由于事物中存在随时间变化的状态，目前只能通过赋值和可变对象实现。虽然可以解决建模的问题，但由于赋值的引入带来了许多棘手的问题，于是我们亟需一种既能完成建模需求，又不使用赋值操作（避免赋值操作带来的问题）的方法。这种新的解决方案为数据结构——流（streams）。从数据抽象的角度出发，流与列表是一致的，但列表在数据规模增大时会极大消耗计算资源。因为在列表的流式操作中（filter、map、accumulate等操作）需要不断拷贝和生成新的全量列表，在最终只需要其中少量数据参与计算的情况下，这种代价是巨大的。所以流与列表的不同之处在于它能够延迟计算（或者说按需计算），当元素
