Java lamda Stream

 

 

• Intermediate：一个流能够后面跟随零个或多个 intermediate 操做。其目的主要是打开流，作出某种程度的数据映射/过滤，而后返回一个新的流，交给下一个操做使用。这类操做都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并无真正开始流的遍历。
• Terminal：一个流只能有一个 terminal 操做，当这个操做执行后，流就被使用“光”了，没法再被操做。因此这一定是流的最后一个操做。Terminal 操做的执行，才会真正开始流的遍历，而且会生成一个结果，或者一个 side effect。

　　在对于一个 Stream 进行屡次转换操做 (Intermediate 操做)，每次都对 Stream 的每一个元素进行转换，并且是执行屡次，这样时间复杂度就是 N（转换次数）个 for 循环里把全部操做都作掉的总和吗？其实不是这样的，转换操做都是 lazy 的，多个转换操做只会在 Terminal 操做的时候融合起来，一次循环完成。咱们能够这样简单的理解，Stream 里有个操做函数的集合，每次转换操做就是把转换函数放入这个集合中，在 Terminal 操做的时候循环 Stream 对应的集合，而后对每一个元素执行全部的函数。

还有一种操做被称为 short-circuiting。用以指：

• 对于一个 intermediate 操做，若是它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。
• 对于一个 terminal 操做，若是它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。

当操做一个无限大的 Stream，而又但愿在有限时间内完成操做，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操做是必要非充分条件。

 

 

int sum = widgets.stream()
.filter(w -> w.getColor() == RED)
 .mapToInt(w -> w.getWeight())
 .sum();

　　

stream() 获取当前小物件的 source，filter 和 mapToInt 为 intermediate 操做，进行数据筛选和转换，最后一个 sum() 为 terminal 操做，对符合条件的所有小物件做重量求和。

 

• Intermediate：

map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered

• Terminal：

forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

• Short-circuiting：

anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit