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Come utilizzare l'API Java Stream per semplificare le operazioni di raccolta?

Ciao a tutti, sono l'editore di Weizhuang Taoke System 3.0 e sono anche un programmatore che non indossa mutandoni in inverno, ma deve comunque essere aggraziato quando fa freddo!

L'API Java Stream è un nuovo concetto astratto introdotto in Java 8 per operazioni di stile funzionale su oggetti di raccolta. Ci consente di elaborare i dati raccolti in modo più conciso e leggibile, inclusi filtraggio, mappatura, filtraggio, ordinamento e altre operazioni.

Creazione dello stream e operazioni di base

Utilizzando l'API Stream, possiamo creare uno Stream in vari modi, come conversione di raccolte, conversione di array, ecc. Ecco alcuni esempi di operazioni di flusso di base:

package cn.juwatech.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eva");

        // 筛选名字长度大于3的人，并转换为大写
        List<String> filteredNames = names.stream()
                .filter(name -> name.length() > 3)
                .map(String::toUpperCase)
                .collect(Collectors.toList());

        System.out.println("Filtered and transformed names: " + filteredNames);

        // 计算所有名字长度的总和
        int totalLength = names.stream()
                .mapToInt(String::length)
                .sum();

        System.out.println("Total length of all names: " + totalLength);

        // 判断集合中是否存在名字以'A'开头的
        boolean anyStartsWithA = names.stream()
                .anyMatch(name -> name.startsWith("A"));

        System.out.println("Any name starts with 'A'? " + anyStartsWithA);
    }
}
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Operazioni avanzate di Stream

Oltre alle operazioni di filtraggio, mappatura e riduzione di base, l'API Stream fornisce anche numerose operazioni avanzate, come l'ordinamento, il raggruppamento, la deduplicazione, ecc. Ecco alcuni esempi di operazioni avanzate:

package cn.juwatech.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class AdvancedStreamOperations {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 对数字进行平方映射，然后筛选出大于20的数字，并按降序排序
        List<Integer> result = numbers.stream()
                .map(n -> n * n)
                .filter(n -> n > 20)
                .sorted((a, b) -> b - a)
                .collect(Collectors.toList());

        System.out.println("Result after mapping, filtering, and sorting: " + result);

        // 将字符串列表拼接成一个字符串
        List<String> words = Arrays.asList("Java", "Stream", "API", "is", "awesome");

        String concatenatedString = words.stream()
                .collect(Collectors.joining(" "));

        System.out.println("Concatenated string: " + concatenatedString);
    }
}
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Operazioni di flusso parallelo

L'API Stream supporta anche l'elaborazione parallela, che può migliorare significativamente l'efficienza operativa sulle CPU multi-core.Possiamo farlo chiamandoparallel()Il metodo converte un flusso sequenziale in un flusso parallelo.

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eva");

// 并行处理：筛选名字长度大于3的人，并转换为大写
List<String> parallelFilteredNames = names.parallelStream()
        .filter(name -> name.length() > 3)
        .map(String::toUpperCase)
        .collect(Collectors.toList());

System.out.println("Parallel filtered and transformed names: " + parallelFilteredNames);
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Conclusione

Attraverso l'introduzione di questo articolo, abbiamo una conoscenza approfondita dell'utilizzo di base dell'API Java Stream e delle sue funzioni avanzate. L'API Stream non solo può semplificare il codice dell'operazione di raccolta, ma anche migliorare la leggibilità e la manutenibilità del codice. È una parte indispensabile del moderno sviluppo Java.

Prodotto dall'editore di Micro-earning Taoke System 3.0, deve essere un prodotto di alta qualità. Si prega di indicare la fonte in caso di ristampa!