Java 8 Stream API: 深入理解與高效使用

省赚客开发者团队發表於2024-08-16
JavaAPI

Java 8 Stream API: 深入理解與高效使用

大家好，我是微賺淘客返利系統3.0的小編，是個冬天不穿秋褲，天冷也要風度的程式猿！

Java 8 引入的Stream API為集合操作提供了一種宣告式的處理方式，它不僅可以使程式碼更加簡潔易讀，還能提高效能。本文將深入探討Stream API的內部機制，並展示如何高效使用它。

流的建立

Stream API允許你從集合、陣列或I/O channel建立流。

package cn.juwatech.stream;

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

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> fruits = Arrays.asList("Apple", "Banana", "Cherry");
        Stream<String> stream = fruits.stream();
    }
}

中間操作

中間操作是惰性的，它們不會立即執行，而是在最終操作時才執行。

package cn.juwatech.stream;

import java.util.stream.Stream;

public class StreamIntermediateOperations {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");

        stream.filter(s -> s.startsWith("c"))
             .map(String::toUpperCase)
             .sorted()
             .forEach(System.out::println);
    }
}

最終操作

最終操作是觸發流式計算的實際執行。

package cn.juwatech.stream;

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

public class StreamTerminalOperations {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
        int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
        System.out.println("Sum: " + sum);

        String joined = numbers.stream().map(String::valueOf)
                                 .collect(Collectors.joining(", "));
        System.out.println("Joined: " + joined);
    }
}

並行流

並行流可以利用多核處理器的優勢，提高效能。

package cn.juwatech.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamParallelism {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> strings = Arrays.asList("one", "two", "three", "four", "five");
        long count = strings.parallelStream().filter(s -> s.length() > 3).count();
        System.out.println("Count: " + count);
    }
}

流與Lambda表示式

Lambda表示式是Stream API的完美搭檔，它們一起簡化了程式碼。

package cn.juwatech.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;

public class StreamWithLambda {
    public static void main(String[] args) {
        List<Item> items = Arrays.asList(new Item(1, "Apple"), new Item(2, "Banana"));

        Optional<Item> firstFruit = items.stream()
                                          .filter(item -> item.getName().startsWith("B"))
                                          .findFirst();

        firstFruit.ifPresent(item -> System.out.println("First fruit: " + item.getName()));
    }
}

class Item {
    private int id;
    private String name;

    public Item(int id, String name) {
        this.id = id;
        this.name = name;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    // Other getters and setters
}

避免不必要的物件建立

在使用Stream API時，應避免建立不必要的物件，以提高效能。

package cn.juwatech.stream;

import java.util.stream.Stream;

public class StreamAvoidingObjectCreation {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of("a", "b", "c").map(s -> s.toUpperCase()); // Bad practice
        Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c");
        stream.map(String::toUpperCase); // Good practice
    }
}

組合使用多個流操作

多個流操作可以組合使用，以實現複雜的資料處理。

package cn.juwatech.stream;

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

public class StreamCombiningOperations {
    public static void main(String[] args) {
        List<Item> items = Arrays.asList(new Item(1, "Apple", 10),
                                          new Item(2, "Banana", 20),
                                          new Item(3, "Cherry", 5));

        List<String> names = items.stream()
                                   .filter(item -> item.getPrice() > 10)
                                   .map(Item::getName)
                                   .collect(Collectors.toList());

        System.out.println("Names: " + names);
    }
}

結論

Java 8的Stream API提供了一種強大且靈活的方式來處理集合資料。透過理解其內部機制和掌握各種操作，開發者可以編寫出既簡潔又高效的程式碼。合理使用並行流和Lambda表示式，可以進一步提升效能。

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