java lambda循环_使用Java 8 Lambda简化嵌套循环操作

java lambda循环_使用Java 8 Lambda简化嵌套循环操作

java lambda循环

对http://于每个经常需要在Java 8（或更高版本）中使用多维数组的人来说，这只是一个快速技巧。

在这种情况下，您可能经常会以类似于以下代码的结尾：

float[][] values = ...

for (int i = 0; i < values.length; i++) {

for (int k = 0; k < values[i].length; k++) {

float value = values[i][k];

// do something with i, k and valuehttp://

}

}

如果幸运的话，可以用for-each循环替换循环。 但是，循环内的计算通常需要索引。

在这种情况下，您可以提出一个简单的实用程序方法，如下所示：

private void loop(float[][] values, BiConsumer consumer) {

for (int i = 0; i < values.length; i++) {

for (int k = 0; k < values[i].length; k++) {

consumer.accept(i, k);

}

}

}

现在，我们可以像这样循环遍历数组索引：

float[][] values = ...

loop(values, (i, k) -> {

float value = values[i][k];

// do something with i, k and value

});

这样，您可以使循环代码脱离主要逻辑。

当然，您应该更改所示的loop（）方法，使其适合您的个人需求。

翻译自: https://javacodegeeks.com/2016/04/simplifying-nested-loops-java-8-lambdas.html

补充知识：JAVA8-lambda表达式-并行流，提升效率的利器？

写在前面的话

在前面我们已经看过了一些流的处理，那么Lambda除了在写法上的不同，还有其它什么作用呢？当然有，就是数据并行化处理！

它在某些场景下可以提高程序的性能。我们先看一个前面的例子，查找所有的男同学

// 流方式

List newBoys = personList.stream().filter(p -> 1 == p.getSex()).collect(Collectors.toList());

现在用并行流改写一下

// 流方式：找出所有男同学

List newBoys = personList.parallelStream().filter(p -> 1 == p.getSex()).collect(Collectors.toList());

细心的同学已经发现区别了，stream与parallelStream，是的，要用并行流parallelStream，就是这么简单！

什么是并行

有必要尝http://试解释一下，什么是数据并行化

Java支持多线程，可以同时开启多个任务。引入多线程的原因在于，线程可能会阻塞，CPU会主动切分时间片，只有分配到时间片的线程才会运行。而现代的处理器，几乎都是多核的，即多个CPU，如何才能更高效的利用硬件呢，多线程。

并行和多线程是有区别的，比如运送一堆货物，如果只有一辆车(单线程)，肯定慢，平时如果货少，那还能应付过来 ，如果比如某宝的"双十一"，那就肯定快递像垃圾一样如山，怎么办呢？我们可以增加车辆(多线程)，那么肯定能加快运送速度。但是有一个前提，必须是多条道(多核CPU)。而在有些只有单个出口的地方，还必须排队(并发，线程安全)

而并行的针对同一个任务的。比如还是一辆车的货，10000件，全部放在A车上，要跑N个小时。现在取出一半放到B车上，理论上A,B2车同时跑，是不是会理快呢？嘿嘿嘿，这就是说的数据并行化，这里不会涉及并发。而这一切，Java8的并行流都在底层帮我们实现了

一定会更快？

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！我们来看下，前面2个代码的分别执行时间

@Test

public void test() {

// 数据并行化处理

// 学生集合

Person kobe = new Person("kobe", 40, 1);

Person jordan = new Person("jordan", 50, 1);

Person mess = new Person("mess", 20, 2);

List personList = Arrays.asList(kobe, jordan, mess);

long beginTime = System.currentTimeMillis();

// 原来的方式

List oldBoys = new ArrayList<>(personList.size());

for (Person p : personList) {

// 性别男

if (p.getSex() == 1) {

oldBoys.add(p);

}

}

long endTime = System.currentTimeMillis();

log.info("原来的方式 take time:" + (endTime - beginTime));

beginTime = System.currentTimeMillis();

// 流方式：找出所有男同学

List newBoys = personList.stream()

.filter(p -> 1 == p.getSex())

.collect(Collectors.toList());

endTime = System.currentTimeMillis();

log.info("流方式 take time:" + (endTime - beginTime));

beginTime = System.currentTimeMillis();

// 流方式：找出所有男同学

List parallelBoys = personList.parallelStream()

.filter(p -> 1 == p.getSex())

.collect(Collectors.toList());

endTime = System.currentTimeMillis();

log.info("并行流方式 take time:" + (endTime - beginTime));

}

咦，是不是很奇怪，原来的for循环方式最快？多执行几次，发现结果也是这样的，那真是这样吗，我们把数据量扩大试试

还是更慢，换个方法试试

@Test

public void test() {

// 学生集合

List personList = newhttp:// ArrayList<>(1000000);

for (int i = 0, j = 1000000; i < j; i++) {

int sex = i % 2;

Person p = new Person(String.valueOf(i), i, sex);

personList.add(p);

}

long beginTime2 = System.currentTimeMillis();

// 流方式：年龄之和

int parallelAges = personList.parallelStream().mapToInt(p -> p.getAge()).sum();

long endTime2 = System.currentTimeMillis();

log.info("并行流方式 take time:" + (endTime2 - beginTime2));

log.info("parallelAges:" + parallelAges);

long beginTime = System.currentTimeMillis();

// 原来的方式

int totalAge = 0;

for (Person p : personList) {

// 年龄之和

totalAge = totalAge + p.getAge();

}

long endTime = System.currentTimeMillis();

log.info("原来的方式 take time:" + (endTime - beginTime));

log.info("totalAge:" + totalAge);

}

看看结果，还是更慢。。。这倒很出我意外，崩溃了，

可能跟我机器有关吧。所以还是需要找地方验证，如果哪位同学能解答一下，欢迎指教

这里引用一下《java8函数式编程》的结论

一些条件

输入数据的大小。

理论上输入的数据越大，操作越复杂，并行流的效果越好。因为拆分数据处理，最后合并结果都会带来额外的开销。我们可以通过修改前面的例子，personList的大小来观察

可以看到，数据越大，并行效果越好。当然，真实项目中的处理远比上面复杂，而超过1000w的数据，我本地机器就OOM了尴尬

数据结构

我们通常是操作集合。一般来说，越好分割的并行速度越快。比如ArrayList,数组等支持随机读取的，效果较好。

HashSet,TreeSet,这类不容易公平的分解。而LinkedList,Stream.iterator等分解就比较困难的，效果是比较差的

装箱

处理包装类比基本类型花的时间多，肉眼可见

核的数量

当然，如果核的数量越多，获得潜在并行提升速度的赶快。比如4核一般比双核快，对吧

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