来源:https://blog.csdn.net/Al_assad/article/details/82356606
Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象,它被定义于 java.util.stream (这个包里有若干流类型:Stream代表对象引用流,此外还有一系列特化流,如 IntStream,LongStream,DoubleStream等 ),Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作,每个流代表一个值序列,流提供一系列常用的聚集操作,可以便捷的在它上面进行各种运算。集合类库也提供了便捷的方式使我们可以以操作流的方式使用集合、数组以及其它数据结构;
① 中间操作
② 终端操作
① 只能遍历一次:
数据流的从一头获取数据源,在流水线上依次对元素进行操作,当元素通过流水线,便无法再对其进行操作,可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作;
② 采用内部迭代的方式:
对Collection进行处理,一般会使用 Iterator 遍历器的遍历方式,这是一种外部迭代;
而对于处理Stream,只要申明处理方式,处理过程由流对象自行完成,这是一种内部迭代,对于大量数据的迭代处理中,内部迭代比外部迭代要更加高效;
好了,上面 stream 的优点吹了那么多,stream 函数式的写法是很舒服,那么 steam 的效率到底怎样呢?
先说结论:
我分别对一个随机数列 List (数量从 10 到 10000000)进行映射、过滤、排序、规约统计、字符串转化场景下,对使用 stream 和 iterator 实现的运行效率进行了统计
测试环境如下:
把一个随机数列(List)中的每一个元素自增1后,重新组装为一个新的 List,测试的随机数列容量从 10 - 10000000,跑10次取平均时间;
//stream
List<Integer> result = list.stream()
.mapToInt(x -> x)
.map(x -> ++x)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
List<Integer> result = new ArrayList<>();
for(Integer e : list){
result.add(++e);
}
//parallel stream
List<Integer> result = list.parallelStream()
.mapToInt(x -> x)
.map(x -> ++x)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
取出一个随机数列(List)中的大于 200 的元素,并组装为一个新的 List,测试的随机数列容量从 10 - 10000000,跑10次取平均时间;
//stream
List<Integer> result = list.stream()
.mapToInt(x -> x)
.filter(x -> x > 200)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
List<Integer> result = new ArrayList<>(list.size());
for(Integer e : list){
if(e > 200){
result.add(e);
}
}
//parallel stream
List<Integer> result = list.parallelStream()
.mapToInt(x -> x)
.filter(x -> x > 200)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
对一个随机数列(List)进行自然排序,并组装为一个新的 List,iterator 使用的是 Collections # sort API(使用归并排序算法实现),测试的随机数列容量从 10 - 10000000,跑10次取平均时间;
//stream
List<Integer> result = list.stream()
.mapToInt(x->x)
.sorted()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
List<Integer> result = new ArrayList<>(list);
Collections.sort(result);
//parallel stream
List<Integer> result = list.parallelStream()
.mapToInt(x->x)
.sorted()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
获取一个随机数列(List)的最大值,测试的随机数列容量从 10 - 10000000,跑10次取平均时间;
//stream
int max = list.stream()
.mapToInt(x -> x)
.max()
.getAsInt();
//iterator
int max = -1;
for(Integer e : list){
if(e > max){
max = e;
}
}
//parallel stream
int max = list.parallelStream()
.mapToInt(x -> x)
.max()
.getAsInt();
获取一个随机数列(List)各个元素使用“,”分隔的字符串,测试的随机数列容量从 10 - 10000000,跑10次取平均时间;
//stream
String result = list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(","));
//iterator
StringBuilder builder = new StringBuilder();
for(Integer e : list){
builder.append(e).append(",");
}
String result = builder.length() == 0 ? "" : builder.substring(0,builder.length() - 1);
//parallel stream
String result = list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(","));
对一个随机数列(List)进行去空值,除重,映射,过滤,并组装为一个新的 List,测试的随机数列容量从 10 - 10000000,跑10次取平均时间;
//stream
List<Integer> result = list.stream()
.filter(Objects::nonNull)
.mapToInt(x -> x + 1)
.filter(x -> x > 200)
.distinct()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
HashSet<Integer> set = new HashSet<>(list.size());
for(Integer e : list){
if(e != null && e > 200){
set.add(e + 1);
}
}
List<Integer> result = new ArrayList<>(set);
//parallel stream
List<Integer> result = list.parallelStream()
.filter(Objects::nonNull)
.mapToInt(x -> x + 1)
.filter(x -> x > 200)
.distinct()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
从以上的实验来看,可以总结处以下几点:
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