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网站建设软件公司,网站seo软件,外贸公司网站如何做推广,主网站怎么做熊掌号优化Java Stream 流笔记 目录 Stream 流是什么常用 API 及使用与传统 API 对比总结 1. Stream 流是什么 Stream 是 Java 8 引入的用于处理集合数据的抽象 API,特点: 声明式编程:关注"做什么"而非"怎么做"链式操作&#x…

Java Stream 流笔记

目录

  1. Stream 流是什么
  2. 常用 API 及使用
  3. 与传统 API 对比
  4. 总结

1. Stream 流是什么

Stream 是 Java 8 引入的用于处理集合数据的抽象 API,特点:

  • 声明式编程:关注"做什么"而非"怎么做"
  • 链式操作:支持流水线式操作组合
  • 并行处理:内置并行处理能力
  • 不存储数据:仅对数据源进行计算
  • 不可复用:每个流只能被消费一次
// 示例:创建流
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> stream = list.stream();  // 顺序流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();  // 并行流 

2. 常用 API 及使用

2.1 核心操作分类

操作类型方法示例特点
中间操作filter(), map(), sorted()惰性求值,返回新Stream
终端操作forEach(), collect(), count()触发实际计算,流不可复用

2.2 常用 API 示例

过滤(filter)
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream().filter(n -> n % 2 == 0)  // 中间操作:过滤偶数.collect(Collectors.toList());  // 终端操作:收集结果
// 结果:[2, 4]    
映射(map)
List<String> words = Arrays.asList("Java", "Stream");
List<Integer> lengths = words.stream().map(String::length)  // 中间操作:转换为字符串长度.collect(Collectors.toList());
// 结果:[4, 6]
排序(sorted)
List<String> names = Arrays.asList("Bob", "Alice", "David");
List<String> sortedNames = names.stream().sorted()  // 自然排序.collect(Collectors.toList());
// 结果:[Alice, Bob, David]// 自定义排序
List<String> customSorted = names.stream().sorted((a, b) -> b.compareTo(a))  // 倒序.collect(Collectors.toList());
// 结果:[David, Bob, Alice]

3. 与传统 API 对比

3.1 排序功能对比

集合工具类(Collections.sort)
List<String> list = new ArrayList<>(Arrays.asList("c", "b", "a"));
Collections.sort(list);  // 直接修改原集合
// 优点:内存占用小
// 缺点:破坏原数据,难以组合复杂操作
Stream 实现排序
List<String> original = Arrays.asList("c", "b", "a");
List<String> sorted = original.stream().sorted().collect(Collectors.toList());  // 生成新集合
// 优点:保持原数据不变,可组合其他操作
// 缺点:需要额外内存存储新集合  

3.2 综合对比

特性Stream API传统集合操作
代码可读性⭐⭐⭐⭐(声明式)⭐⭐(命令式)
并行处理内置 parallel() 方法需手动实现多线程
内存效率较高内存占用(生成新集合)较低内存占用
操作组合能力支持链式操作需分步实现
数据修改不修改源数据可能修改源数据
适用场景复杂数据处理流水线简单操作/性能敏感场景

4. 总结

优势:

  1. 声明式编程:提高代码可读性和维护性
  2. 函数式组合:轻松实现复杂数据处理流水线
  3. 并行优化:简单启用 parallel() 即可利用多核
  4. 延迟执行:优化计算过程,避免不必要的操作

注意事项:

  1. 性能敏感场景:简单操作可能不如传统方式高效
  2. 状态问题:避免在 lambda 中修改外部状态
  3. 资源管理:注意流的自动关闭特性(如文件流)

选择建议:

  • 需要组合多个操作时优先使用 Stream
  • 处理大数据集时考虑使用并行流
  • 简单单步操作可保留传统方式
  • 需要保持原始数据不变时使用 Stream
// 最佳实践示例:组合操作
List<String> result = dataList.stream().filter(item -> item.startsWith("A"))  // 过滤.map(String::toUpperCase)             // 转换.sorted(Comparator.reverseOrder())    // 排序.limit(10)                            // 限制数量.collect(Collectors.toList());        // 收集结果
http://www.dtcms.com/wzjs/126296.html

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