maptoint - 腾讯云开发者社区

求和（Sum）： List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int sum = numbers.stream().mapToInt...Average）： List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); double average = numbers.stream().mapToInt...最大值（Max）： List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int max = numbers.stream().mapToInt...最小值（Min）： List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int min = numbers.stream().mapToInt

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Java8 Stream 基本类型特化流

引用类型流映射成值类型流常用方法是mapToInt(), mapToLong()和mapToDouble，以及flatMapToXxx......Stream integerStream = Stream.of(1, 2, 3);IntStream intStream = integerStream.mapToInt(x ->...x); // 求和 int intSum = intStream.sum(); // 计算最大值 OptionalInt intMax = integerStream.mapToInt(x -> x)....max(); // 计算最小值 OptionalInt intMin = integerStream.mapToInt(x -> x).min(); 数值类型流转换成引用类型流使用.boxed()装箱方法...boxed()方法实际上内部调用的都是mapToObj() IntStream intStream = integerStream.mapToInt(x -> x); Stream<Integer

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JDK 8 Stream 数据流效率怎么样？

Integer e : list){ result.add(++e); } //parallel stream List result = list.parallelStream() .mapToInt...200){ result.add(e); } } //parallel stream List result = list.parallelStream() .mapToInt...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 result = list.stream() .mapToInt...(list); Collections.sort(result); //parallel stream List result = list.parallelStream() .mapToInt...list){ if(e > max){ max = e; } } //parallel stream int max = list.parallelStream() .mapToInt

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Java8 Stream 数据流，大数据量下的性能效率怎么样？

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利用Java流进行类的整型字段求和的例子

实例的Age字段映射成IntStream ToIntFunction mapper = User::getAgeWrapper; IntStream intstream = userStream.mapToInt...toLowerCase(); } public static void main(String[] args) { //double sum = users.parallelStream().mapToInt...(User::getAge).getAgeValue().reduce(0, (x, y) -> x + y); double sum2 = users.parallelStream().mapToInt...users.parallelStream(); ToIntFunction mapper = User::getAgeWrapper; IntStream intstream = userStream.mapToInt

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parallelStream

.collect(Collectors.toList()); long startTime = System.nanoTime(); // 求和操作 int sum = list.stream().mapToInt...normalStreamEndTime - startTime) / (1000.0 * 1000.0)) + " ms"); // 求和操作 int parallelSum = list.parallelStream().mapToInt...并且它的执行是无序的这里举个例子我们在源代码上加上给lastValue设置值这样一个操作可以明显看到两者不一致如果还没get到，我们还可以直接打印元素，看看顺序，这里我把元素改少一点然后再把打印语句放到mapToInt

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Java8使用Stream实现List中对象属性的求和、最大、最小、平均值

Pool("B", 4)); add(new Pool("B", 5)); } }; // 求和 int sum = list.stream().mapToInt...(Pool::getValue).sum(); // 最大值 OptionalInt max = list.stream().mapToInt(Pool::getValue).max()...; // 最小值 OptionalInt min = list.stream().mapToInt(Pool::getValue).min(); // 平均值 OptionalDouble...average = list.stream().mapToInt(Pool::getValue).average(); System.err.println(sum); System.err.println...()); System.err.println(average.getAsDouble()); } 输出结果 15 5 1 3.0 其他方法当然，Stream远不止这么简单，不止有mapToInt

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JDK8 Stream 效率如何？

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Java8---Stream的基本用法（2）

= null).mapToInt(li->li*2).forEach(System.out::println); System.out.println("-------------");...= null).mapToInt(li -> li * 3); s2.forEach(System.out::println); System.out.println("--...= null).mapToInt(li -> li).sum(); System.out.println(sum); System.out.println("--------...; } System.out.println("和为："+sum2); //steam留求和 int sum3 = list.stream().mapToInt...Stream integerStream4 = Stream.of(1,5,4,55,64,88); OptionalInt max = integerStream4.mapToInt

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java8-Stream之数值流

将对象流映射为数值流常用方法为mapToInt, mapToDouble, mapToLong，这些方法和map相同，只是它们返回一个特化流，而不是Stream。...Dish("salmon", false, 450, Type.FISH) ); IntStream intStream = dishes.stream() .mapToInt...OptionalInt optionalInt = dishes.stream() .mapToInt(Dish::getCalories)

9535 0

Stream流の二维数组List互转

Collectors.toList()); List>转int[][] array = collect.stream().map(integers -> integers.stream().mapToInt...Collectors.toList())).collect(Collectors.toList()); array = collect.stream().map(integers -> integers.stream().mapToInt

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Java 8 Stream 数据流效率分析

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 result = list.stream() .mapToInt...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 result = list.stream() .mapToInt...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 result = list.stream() .mapToInt...(list); Collections.sort(result); //parallel stream List result = list.parallelStream() .mapToInt...)); 归约统计测试获取一个随机数列（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

2301 0

JDK 8 Stream 数据流效率怎么样？

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常用的 Lambda 表达式案例解析，工作中都会用到！

表达式的数据就可以留下来，不满足的数据被过滤掉 [图片2.png] Map map 方法可以让我们进行一些流的转化，比如原来流中的元素是 A，通过 map 操作，可以使返回的流中的元素是 B [图片3.png] MapToInt...mapToInt 方法的功能和 map 方法一样，只不过 mapToInt 返回的结果已经没有泛型，已经明确是 int 类型的流了，源码如下： [图片4.png] Distinct distinct

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leetCode179|字典序排数

.collect(Collectors.toCollection(() -> new ArrayList(n))); return list.stream().mapToInt...list.add(String.valueOf(i)); } list.sort(String::compareTo); return list.stream().mapToInt

5202 0

Java 数组与ArrayList的互转

Integer[] 转基本类型数组 int[] Integer[] integer = new Integer[]{1,2,3}; int[] array = Arrays.stream(integer).mapToInt...Integer[0]); List 转基本类型数组 int[] List list = new ArrayList(); int[] array = list.stream().mapToInt

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Java中的十个“单行代码编程”(One Liner)

min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).min(Integer::compare).get(); min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt...max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).max(Integer::compare).get(); max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt...并行处理 long result = dataList.parallelStream().mapToInt(line -> processItem(line)).sum(); 10.

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JAVA8 List最大值最小值求和平均值以及排序

aaa", 1, 20)); uList.add(new User(4, "bbb", 1, 21)); //最大年龄 Integer maxAge=uList.stream().mapToInt...).max().getAsInt(); System.out.println("最大年龄为："+maxAge); //最小年龄 Integer minAge=uList.stream().mapToInt...getAge).min().getAsInt(); System.out.println("最小年龄为："+minAge); //年龄和 Integer sumAge=uList.stream().mapToInt

1.6K5 0

10 个单行代码编程技巧，你会用吗？

min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).min(Integer::compare).get(); min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt...max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).max(Integer::compare).get(); max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt...(Integer::new).max(); 9、并行处理 long result = dataList.parallelStream().mapToInt(line -> processItem(line

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Java中的十个"单行代码编程"(One Liner)

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【面试题精讲】如何使用Stream的聚合功能

Java8 Stream 基本类型特化流

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