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Java中怎么创建一个 Stream 流?

紅蓮之龍
发布: 2025-01-08 14:38:50
原创
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Java Stream可通过多种方式创建,包括:Stream.of()用于处理已知元素集。Arrays.stream()用于从数组中创建Stream。Collection.stream()用于从集合中创建Stream。文件、数据库和网络请求也可转换为Stream。parallelStream()可用于并行化处理,以提高性能。

Java中怎么创建一个 Stream 流?

Java 流:不止是水流,更是数据洪流的掌控

你或许在想,Java里创建个Stream流,有啥难的?不就是Stream.of()吗? 哼哼,小瞧了这玩意儿。 表面上看着简单,里面门道可多着呢!这篇文章,咱们就扒一扒Java Stream的创建那些事儿,顺便聊聊一些容易让人掉坑的地方,以及一些能让你代码更优雅的技巧。读完之后,你对Java Stream的理解,绝对不止停留在Stream.of()的层面。

Java Stream,本质上是对数据集合的一种声明式操作,它能让你以一种更简洁、更易读的方式处理数据。 别把它单纯理解成一个容器,它更像是一个管道,数据从一头进去,经过一系列操作后,从另一头出来,整个过程优雅而高效。 这效率可不是吹的,底层优化可是下了不少功夫。

咱们先从最基础的创建方法说起。Stream.of()确实是最简单的一种,适合处理少量已知元素的情况:

<code class="java">Stream<String> stringStream = Stream.of("apple", "banana", "cherry");
stringStream.forEach(System.out::println);</code>
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这段代码一目了然,创建了一个包含三个字符串的Stream,然后用forEach打印出来。 但是,这只是冰山一角。 对于大型数据集,或者从其他数据源获取数据,Stream.of()就显得力不从心了。

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这时候,Arrays.stream()就派上用场了:

<code class="java">String[] fruits = {"apple", "banana", "cherry", "date"};
Stream<String> streamFromArray = Arrays.stream(fruits);
streamFromArray.map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);</code>
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这个例子展示了如何从一个数组创建Stream,并且用map方法将所有字符串转换成大写。 注意,Arrays.stream()处理的是数组,而Stream.of()处理的是单个元素。 选择哪个方法,取决于你的数据来源。

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更进一步,如果你的数据来自集合,比如List或者Set,那么Collection.stream()是你的最佳选择:

<code class="java">List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> streamFromList = numbers.stream();
int sum = streamFromList.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("Sum: " + sum);</code>
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这里我们用reduce方法计算了列表中所有数字的和。 reduce是Stream强大的终端操作之一,可以对Stream中的元素进行累积操作。

当然,Java Stream的创建方法远不止这些。 你可以从文件、数据库,甚至网络请求中获取数据,然后转换成Stream。 关键在于理解你的数据来源,并选择合适的方法。 记住,选择错误的方法,可能会导致性能问题,甚至程序崩溃。 比如,对于巨大的数据集,直接用Stream.of()创建Stream,内存直接爆炸。

此外,别忘了Stream的并行化。 对于耗时操作,使用parallelStream()可以显著提高性能:

<code class="java">List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
int sum = numbers.parallelStream().map(n -> {
    try {
        Thread.sleep(100); // 模拟耗时操作
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return n * 2;
}).reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("Sum: " + sum);
</code>
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这段代码中,parallelStream()将Stream的处理过程并行化,大大缩短了执行时间。 但是,并行化也并非总是最佳选择,它会带来额外的开销,对于一些简单的操作,反而会降低性能。 所以,是否使用并行化,需要根据实际情况权衡。

总而言之,Java Stream的创建看似简单,实则蕴含着丰富的技巧和需要注意的细节。 选择合适的方法,并合理运用并行化,才能真正发挥Java Stream的威力,写出高效优雅的代码。 记住,这不仅仅是创建Stream,而是掌控数据洪流的艺术。

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