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  • 今天小编就为大家分享一篇关于Java中流的有关知识点详解,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
  • java中流的使用

    2020-08-31 16:46:27
    本文主要介绍了java中流的使用以及分类。具有一定的参考价值,下面跟着小编一起来看下吧
  • Java8中流的使用

    2020-08-20 00:27:33
    图说明了产生这个问题的原因: 可以使用flatMap来解决这个问题 List<String> uniqueCharacters = words.stream() .map(word -> word.split("")) .map(Arrays::stream) .distinct() .collect(toList()); 使用...

    1. 引入流

    流是Java API的新成员,它允许你以声明式方式处理数据集合。就现在来说,你可以把它看成遍历数据集的高级迭代器。

    流操作

    java.util.stream.Stream中的stream接口定义了许多操作。它们可以被分为两大类:中间操作终端操作。可以被连接起来的流操作称为中间操作,关闭流的操作称为终端操作

    • filter、map和limit可以连成一条流水线

    • collect触发流水线执行并关闭它

      中间操作:filter,map、limit、distinct、sorted等,返回一个流,不会单独执行处理,除非遇到终端操作

      终端操作:从流中返回一个结果,结果是任何非流的值,例如:collect、count

    流的使用一般包括三件事:

    • 一个数据源(如集合)来执行一个查询;
    • 一个中间操作链,形成一条流的流水线;
    • 一个终端操作,执行流水线,并能生成结果。

    流的中间操作和终端操作:
    流的中间操作和终端操作

    2.使用流

    2.1 筛选、切片

    2.1.1筛选

    用谓词筛选

    Stream接口支持filter方法。该操作会接受一个谓词作为参数,并返回一个包括所有符合谓词的元素的流。

    例如:

    List<Dish> vegetarianMenu = menu.stream()
                                    .filter(Dish::isVegetarian)
                                    .collect(toList());
    
    筛选各异的元素

    流支持distinct方法,它会返回一个元素各异的流。例如,以下代码会筛选出列表中所有的偶数,并确保没有重复。

    List<Integer> numbers = Arrays.asList(1,2,1,3,3,2,4);
    numbers.stream()
            .filter(i -> i%2 ==0)
            .distinct()
            .forEach(System.out::println);
    
    截短流

    流支持limit(n)方法,该方法会返回一个不超过给定长度n的流。

    例如:

    List<Dish> dishes = menu.stream()
                .filter(d -> d.getCalories() > 300)
                .limit(3)
                collect(toList());
    
    跳过元素

    流还支持skip(n)方法,返回一个扔掉前n个元素的流。如果流元素不足n个则返回一个空流。

    例如:

    List<Dish> dishes = menu.stream()
                .filter(d -> d.getCalories() > 300)
                .skip(2)
                collect(toList());
    

    2.2 映射

    对流中每一个元素应用函数

    流支持map方法,它会接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。

    例1:

    //提取菜肴名称
    List<String> dishNames = menu.stream()
                .map(Dish::getName)
                .collect(toList());
    
    流的扁平化

    对于一个单词表,如何返回一张列表,列出里面各不相同的字符?例如给定单词列表[“Hello”,“World”],要返回列表[“H”,“e”,“l”,“o”,“W”,“r”,“d”]。

    最开始的版本可能是这样的:

    words.stream()
        .map(word -> word.split(""))
        .collect(toList());
    

    这样做的问题在于,传递给map方法的Lambda为每个单词返回了一个String[]。因此map返回的流实际上是Stream<String[]>类型的。而真正想要的是用Stream来表示一个字符流。下图说明了产生这个问题的原因:

    在这里插入图片描述

    可以使用flatMap来解决这个问题

    List<String> uniqueCharacters =  
            words.stream()
                .map(word -> word.split(""))
                .map(Arrays::stream)
                .distinct()
                .collect(toList());
    

    使用flatMap方法的效果是,各个数组并不是分别映射成一个流,而是映射成流的内容。所有使用map()时生成的单个流都被合并起来,即扁平化为一个流。简而言之flatMap方法让你把一个流中的每个值都换成另一个流,然后把所有的流连接起来称为一个流。

    测试一下: 1.给定两个数字列表[1,2,3]和[3,4],返回综合能被3整除的数对。

    List<Integer> numbers1 = Arrays.asList(1,2,3);
    List<Integer> numbers2 = Arrays.asList(3,4);
    List<int[]> pairs = numbers1.stream()
            .flatmap(i -> numbers2.stream()
                    .filter( j -> (j+i) % 3 == 0)
                    .map( j -> new int[]{i,j})
            )
            .collect(toList());
    

    2.3 查找和匹配

    • allMatch:检查谓词是否匹配所有元素;
    • anyMatch:检查谓词是否至少匹配一个元素;
    • **noneMatch:**确保流中没有任何元素与给定的谓词匹配;
    • **findFirst:**返回当前流中的第一个元素
    • **findAny:**返回当前流中的任意元素。

    2.4 规约

    如何把一个流中的元素组合起来并表达更复杂的查询?如“计算菜单中的总卡路里”或“菜单中卡路里最高的菜是哪一个”。此类查询需要将流中所有元素结合起来,得到一个值,比如一个Integer。这样的查询可以被归类为归约操作。

    2.4.1 元素求和

    先看看如何使用for-each循环来对数字列表中的元素求和:

    int sum = 0;
    for(int x: numbers){
        sum += x;
    }
    

    这段代码中有两个参数:

    • 总和变量的初始值
    • 将列表中所有元素结合在一起的操作

    reduce对上面这种重复应用的模式做了抽象,可以像下面这样对流中所有的元素求和:

    int sum = numbers.stream().reduce(0,(a, b) -> a+b);
    

    reduce接受两个参数:

    • 一个初始值
    • 一个BinaryOperator来将两个元素结合起来产生一个新值。

    还可以使用方法引用让这段代码更简洁。在Java 8中,Integer类现在有了 一个静态的sum方法来对两个数求和:

    int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
    

    无初始值

    reduce还有一个重载的变体,它不接受初始值,但是会返回一个Optional对象(考虑到流中没有任何元素,无法返回其和的情况):

    Optional<Integer> sum = numbers.stream().reduce((a, b) -> a+b);
    

    2.4.2 最大值和最小值

    Optional<Integer> max = numbers.stream().reduce(Integer::max);
    Optional<Integer> min = numbers.stream().reduce(Integer::min);
    

    2.5 数值流

    2.5.1 原始类型特化

    Java 8引入了三个原始类型特化流来解决这个问题:IntStream、DoubleStream和LongStream,分别将流中元素特化为int、long和double,可以避免暗含的装箱成本。

    1.映射到数值流

    将流转换为特化版本的常用方法是mapToInt、mapToDouble和mapLong。这些方法和前面的map方法的工作方式一样,只不过返回的是一个特化流,而不是Stream

    例如可以像下面这一行用mapToInt对menu中的卡路里求和:

    int calories = menu.stream()
                    .mapToInt(Dish::getCalories)
                    .sum();
    

    mapToInt会返回一个IntStream,然后就可以调用IntStream接口中定义的sum方法对卡路里求和。如果流是空的,sum默认返回0。
    IntStream还支持其他的方法,如max、min、average等。

    2.转换回对象流

    可以使用boxed()方法,如下:

    IntStream intStream = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories);
    Stream<Integer> stream = intStream.boxed();
    

    3.默认值OptionalInt

    Optional可以用Integer、String等参考类型来参数化。对于三种原始流特化,也分别有一个Optional原始类型特化版本:OptionalInt、OptionalDouble和OptionalLong。

    例如要找到IntStream中的最大元素,可以调用max方法,它会返回一个OptionalInt,如果没有最大值的话,就可以显示处理OptionalInt去定义一个默认值了:

    OptionalInt maxCalories = menu.stream()\
                    .mapToInt(Dish::getCalories)
                    .max();
    
    int max = maxCalories.orElse(1);
    

    数值范围

    range和rangeClosed:

    这两个方法都是第一个参数接受起始值,第二个参数接受结束值。但range生成的范围不包含结束值,而rangeClosed包含结束值。

    2.6 构建流

    • 由值创建:Stream.of(),Steam.empty()

      Stream<String> stream  = stream.of("Java 8","In","Action");
      Stream<String> emptyStream  = stream.empty();
      
    • 由数组创建:Arrays.stream()

      int[] numbers = {2,3,5,7,11,13};
      int sum = Arrays.stream(numbers).sum();
      
    • 由文件创建:Files.lines()

      long uniqueWords = 0;
      try(Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"),charset.defaultCharset())){
              uniqueWords = lines.flatMap(line -> Arrays.stream(line.split("")))
                                .distinct()
                                .count();
      }
      catch(IOException e){
      }
      
    • 由函数生成:Stream.iterate;Stream.generate

      //迭代
      Stream.iterate(0, n -> n+2)
              .limit(10)
              .forEach(System,out::println);
      
      //生成
      Stream.generate(Math:random)
                  .limit(5)
                  .forEach(System.out::println)
      

      3.用流收集数据

      3.1 收集器

      3.1.1collect归约操作:

      对流调用collect方法将对流中的元素触发一个归约操作(由Collector来参数化)。下图所示的归约操作所做的工作和最上面的指令式代码一样。它遍历流中的每个元素,并让Collector进行处理。

      List<Transaction> transactions=transactionStream.collect(Collectors.toList());
      

      3.1.2预定义收集器

      预定义收集器,也就是那些可以从Collectors类提供的工厂方法(例如groupingBy)创建的收集器。它们主要提供了三大功能:

      将流元素归约和汇总为一个值
      元素分组
      元素分区
      预定义收集器包括将流元素归约和汇总到一个值,例如计算最小值、最大值或平均值。
      预定义收集器可以用groupingBy对流中元素进行分组,或用partitioningBy进行分区。
      收集器可以高效地复合起来,进行多级分组、分区和归约。

    Collectors类的静态工厂方法:
                  toList,toSet,toCollection
                  maxBy,minBy,counting,summingInt,averageingInt
                  IntSummaryStatistics类,统一收集conut,sum,min,average,max等信息。summarizingInt
                  joining
    

    3.2 规约和汇总

    先来举一个简单的例子,利用counting工厂方法返回的收集器,数一数菜单里有多少种菜:

    long howManyDishes=menu.stream().collect(Collectors.counting());
    

    这还可以写得更为直接:

    long howManyDishes=menu.stream().count();
    

    查找流中的最大值和最小值

    Collectors.maxByCollectors.minBy,来计算流中的最大或最小值。这两个收集器接收一个Comparator参数来比较流中的元素。你可以创建一个Comparator来根据所含热量对菜肴进行比较,并把它传递给Collectors.maxBy

    Comparator<Dish> dishCaloriesComparator
    	=Comparator.comparingInt(Dish:: getCalories);
    
    Optional<Dish> mostCalorieDish
    	=menu.stream()
        	.collect(maxBy(dishCaloriesComparator));
    

    汇总

    Collectors类专门为汇总提供了一个工厂方法:Collectors.summingInt。 Collectors.summingLong和Collectors.summingDouble方法的作用完全一样,可以用于求和字段为longdouble的情况。但汇总不仅仅是求和;还有Collectors.averagingInt,连同对应的averagingLongaveragingDouble可以计算数值的平均数:。

    举个例子来说,你可以这样求出菜单列表的总热量:

    int totalCalories=menu.stream().collect(summingInt(Dish:: getCalories));
    

    通过一次summarizing操作你可以就数出菜单中元素的个数,并得到菜肴热量总和、平均值、最大值和最小值:

    连接字符串

    joining工厂方法返回的收集器会把对流中每一个对象应用toString方法得到的所有字符串连接成一个字符串。这意味着你把菜单中所有菜肴的名称连接起来,如下所示:

    String shortMenu=menu.stream().map(Dish:: getName).collect(joining());
    

    但是这样的到字符串可读性可能不好,可以这样

    String shortMenu=menu.stream().map(Dish:: getName).collect(joining(", "));
    

    3.3 分组

    groupingBy

    例:假设你要把菜单中的菜按照类型进行分类,有肉的放一组,有鱼的放一组,其他的都放另一组。用Collectors.groupingBy工厂方法返回的收集器就可以轻松地完成这项任务,如下所示:

    Map<Dish.Type, List<Dish>> dishesByType
    		=menu.stream().collect(groupingBy(Dish:: getType));
    

    groupingBy(f) = groupingBy(f,toList())

    多级分组:多个参数

    要实现多级分组,我们可以使用一个由双参数版本的Collectors.groupingBy工厂方法创建的收集器,它除了普通的分类函数之外,还可以接受collector类型的第二个参数。那么要进行二级分组的话,我们可以把一个内层groupingBy传递给外层groupingBy,并定义一个为流中项目分类的二级标准,如下列代码所示。

    Map<Dish.Type, Map<CaloricLevel, List<Dish>>> dishesByTypeCaloricLevel
    	=menu.stream().collect(
        	groupingBy(Dish:: getType,	//一级分类函数
        		groupingBy(dish -> {	//二级分类函数
                    if(dish.getCalories() <= 400)
                        return CaloricLevel.DIET;java
                    else if(dish.getCalories() <= 700)
                        return CaloricLevel.NORMAL;
                    else return CaloricLevel.FAT;
                })
            ));
    

    传递给第一个groupingBy的第二个收集器可以是任何类型,而不一定是另一个groupingBy

    Map<Dish.Type,Long> typesCount=menu.stream().collect(
        	groupingBy(Dish:: getType,counting()));
    

    groupingBy(f,counting());

    groupingBy(f,maxBy());
    分区: 分区是分组的特殊情况由一个谓词(返回一个布尔值的函数)作为分类函数,它称为分区函数

    partitioningBy

    Map<Boolean,List<Dish>> partitionedMenu
    	=menu.stream().collect(partitioningBy(Dish:: isVegetarian));	//分区函数
    /*{
    	false=[pork,beef,chicken,prawns,salmon],
    	true=[frenchfries,rice,seasonfruit,pizza]
    }*/
    

    Collector接口

    public interface Collector<T, A, R>{
    	Supplier<A> supplier();
        BiConsumer<A, T> accumulator();
        Function<A, R> finisher();
        BinaryOperator<A> combiner();
        Set<Characteristics> characteristics();
    }
    
    • T是流中要收集的项目的泛型
    • A累加器的类型,累加器是在收集过程中用于累积部分结果的对象。
    • R是收集操作得到的对象(通常但并不一定是集合)的类型

    4.并行流

    并行流:parallelStream;线程池ForkJoinPool,默认并行度为cpu核数;
    高效使用并行流:可分解性极佳:ArrayList,IntStream.range; 可分解性较好;HashSet,TreeSet;可分解性较差:LinkedList,Stream.iterate分支/合并框架,实现RecursiveTask的子类Spliterator定义了并行流如何拆分它要遍历的数据

    展开全文
  • C++中流的基本概念

    2020-02-29 15:55:28
    文章目录1 C++中流的基本概念1.1 IO流的基本概念1.2 C++中的IO类库 1 C++中流的基本概念 1.1 IO流的基本概念 C++中的IO流图示如下: 设备包括如下: 文件。 控制台。 特定的数据类型(stringstream)。 1.2 C++中...

    1 C++中流的基本概念

    1.1 IO流的基本概念

    C++中的IO流图示如下:
    在这里插入图片描述
    设备包括如下:

    • 文件。
    • 控制台。
    • 特定的数据类型(stringstream)。

    1.2 C++中的IO类库

    在C++中,必须通过特定的已经定义好的类,来处理IO(输入输出)。

    在这里插入图片描述


    参考资料:

    1. C/C++从入门到精通-高级程序员之路【奇牛学院】
    展开全文
  • 对Java中流的理解

    2019-09-14 14:44:25
    对Java中流的理解什么叫流?对流进行分类节点流处理流四种基本流对上面图中的流的功能进行介绍 什么叫流? Java中的流是个抽象的概念,当程序需要从某个数据源读入数据的时候,就会开启一个数据流,数据源可以是文件...

    什么叫流?

    Java中的流是个抽象的概念,当程序需要从某个数据源读入数据的时候,就会开启一个数据流,数据源可以是文件、内存或网络等等。相反地,需要写出数据到某个数据源目的地的时候,也会开启一个数据流,这个数据源目的地也可以是文件、内存或网络等等。

    对流进行分类

    1. 按照流的方向不同:分为输入流和输出流。
    2. 按照处理数据单位的不同:分为字节流(8位)和字符流(16位)。
    3. 按照功能不同:分为节点流和处理流。

    节点流

    节点流:是可以从一个特定的数据源(节点)读写数据的流(例如文件,内存)。就像是一条单一的管子接到水龙头上开始放水。

    处理流

    处理流:是“连接”在已经存在的流(节点流或处理流)之上,通过对数据的处理为程序提供更为强大的读写功能。就像在已经接了一条管子(节点流)的基础上,又套上几个更粗,具有特殊功能的管子(处理流)对流出的水进一步的处理。

    四种基本流

    1. InputStream:字节输入流
      在这里插入图片描述
    2. OutputStream:字节输出流
      在这里插入图片描述
    3. Reader:字符输入流
      在这里插入图片描述
    4. Writer:字符输出流
      在这里插入图片描述
    5. 又分别有更具体的子类,分为文件流,缓冲流,数据流,转换流,Print流,Object流等,都分别有特定的功能或用来操作特定的数据

    对上面图中的流的功能进行介绍

    1. 对文件进行操作:
      FileInputStream:字节输入流
      FileOutputStream:字节输出流
      FileReader:字符输入流
      FileWriter:字符输出流
    2. 对管道进行操作:
      PipedInputStream、PipedOutputStream(主要用于线程操作)
      PipedReader、PipedWriter
    3. 字节/字符数组:
      ByteArrayInputStream、ByteArrayOutputStream(在内存中开辟了一个字节数组)
      CharArrayReader、CharArrayWriter(在内存中开辟了一个字符数组)
    4. Buffer缓冲流(避免每次直接读取硬盘):
      BufferedInputStream、BufferedOutputStream
      BufferedReader、BufferedWriter
    5. 转化流:InputStreamReader、OutputStreamWriter
    6. 数据流:DataInputStream、DataOutputStream(数据流可以直接输出float类型或long类型,提高了数据读写的效率)
    7. 打印流:printStream,printWriter(一般是打印到控制台,可以进行控制打印的地方)
    8. 对象流:ObjectInputStream、ObjectOutputStream(把封装的对象直接输出,而不是一个个再转换成字符串再输出)
    9. 序列化流:SequenceInputStream(把对象直接转换成二进制,写入介质中)
    展开全文
  • Java中流的分类

    2021-10-06 09:18:15
    1、按照方向来分 i输入流(InputStream或 者Reader结尾的都是输入流) li.输出流(QutputStream和Writer结尾 的都是输出流) 2、按照读取的单元大小 i字节流(读取单位为字节,以Stream结尾的都是字节流) ...

    1、按照方向来分
        i输入流(InputStream或 者Reader结尾的都是输入流)
        li.输出流(QutputStream和Writer结尾 的都是输出流)
    2、按照读取的单元大小
        i字节流(读取单位为字节,以Stream结尾的都是字节流)
        li.字符流(读取单位是字符,以Reader/Writer结尾的都是字符流)
    3、访问源头分为基础流和过滤流
        i基础流是那些直接怼到目标上的流,例如:FileInputStream , ByteArraylnputStream、
        ii.过滤流是建立在其他流基础上的流,称为过滤流。例如:DatalnputStream
     

    展开全文
  • C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

    万次阅读 多人点赞 2016-08-22 11:13:24
    可以在命令提示符窗口运行可执行文件Welcome.exe,屏幕上出现一行字符提示您输入姓名:请键入你的姓名:输入任意字符并按回车键,屏幕将打印出欢迎信息:欢迎! 注意,和我们使用过的绝大多数编译器不同,在C#中...
  • java中流总体整理

    2018-05-31 11:04:30
    前一段时间看了一下Java中流的概念,整理一下流根据输入方向的不同分为输入流,输出流根据处理单位的不同分为字节流,字符流根据作用不同分为节点流,处理流一般情况是根据作用不同做区分:节点流: ...
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    2020-12-14 20:03:14
    1.流从流动方向上看:一般分为输入流和输出流 输入流:如System.in是一个InputStream类型输入流 输出流:如System.out 是一个PrintStream类型输出流 2.从读取类型上分:一般分为字节流和字符流 ...
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    千次阅读 2018-08-08 19:50:38
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  • java中流的分类

    2020-12-08 21:22:01
    1.从流动方向上看: 一般分为输入流和输出流两类。程序可以用输出流向文件写数据,用输入流从文件中读数据。而针对键盘只有输入流,针对屏幕只有输出流。 2.从读取类型上看: 一般分为字节流和字符流。...
  • Linux中流媒体Helix Server的安装和配置
  • java中流的基本使用

    2020-07-30 16:02:25
    或者叫做读 从内存中出来,叫做输出(Output)或者叫做写 另一种方式是按照读取数据方式不同进行分类 有的流是按照字节的方式读取文件,一次读取一个字节,等同于一次读取8个二进制位,这种流是万能的,什么类型的...
  • java中流的详细介绍

    2020-07-19 17:23:08
    1、流 (1)概念:一组有序的数据系列(字节数组) (2)分类 1)方向 1 输入 :从外->内 XxxInputSream字节 /xxxReader字符 2 输出: 从内->外 XxxoutputSream / Xxxwriter 2)内容 1 字节流: byte[] ...
  • Java中流的概念

    2017-08-17 08:16:00
    流的分类:   按流向:输入流,输出流 按数据单位:  字节流(一次读入或读出是8位二进制,即一个字节) ... 字符流(一次读入或读出是16位二进制,即一个字符) ... 处理流(与节点流一块使用,在节点流的基础...
  • 下面小编就为大家带来一篇java编程 中流对象选取规律详解。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • nodeJs中的流是什么

    2018-07-14 15:58:08
    那么在什么样的场景我们们需要控制数据传输的大小和速度呢,或者是什么时候需要用到流这种数据传输方式呢,接下来我们就用几个小例子来进行演示。假设我们需要从一个文件读取数据到另外一个文件中,let fs=require...
  • echarts中流场数据windydata.json,直接下载,放置于echart demo中html同级目录即可
  • 本文主要介绍Linux中流媒体的安装和配置方法,感兴趣的朋友可以看看。
  • node中流的理解

    2019-09-08 14:28:18
    前言 对于前端同学来讲流的概念还是不太好理解的。然而stream模块是node中一个非常...既然流是一种处理数据的工具,那肯定还有其他的工具可以供我们使用啊,那为什么我们非要用流来处理呢?或者说使用流能有啥好处...
  • 本篇文章主要介绍了深入nodejs中流(stream)的理解,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • 漏船载酒泛中流

    2021-06-13 00:14:44
    更别提美国精英们又把CPI拆分成CPI、PCE、core PCE等多种统计指标,各有各的门道,这就让里巴人的小韭菜们更加摸不到整个系统的门道。这个比迷宫复杂一万倍的系统,其复杂性是人为的。这种种的复杂性,构成了智力...
  • java中流式计算

    2019-12-15 10:55:47
    package function; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class StreamDemo { public static void main(String[] args) { User user1 = new User(11, "a", 23);... User ...
  • java8中流的相关操作

    2021-04-11 08:00:10
    java8中流的相关操作 使用流 流的操作 筛选和切片 筛选 切片 映射 查找与匹配 匹配 查找 归约 特殊的流 数值流 原始类型流特化 数值范围 构建流 使用流 本节将介绍Stream API的一些操作以及如何创建特殊的流。...

空空如也

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