java 函数编程中的并行过滤操作 parallel() 该方法将过滤操作并行化。步骤如下:创建并行流:使用 parallelstream() 创建并行流的方法。过滤元素:使用 filter() 该方法并行过滤元素。收集结果:使用 tolist() 或者采用其他收集方法收集过滤结果。
Java 函数编程中的并行过滤操作
在 Java 并行过滤操作用于函数编程 Stream API 的 parallel() 并行执行过滤操作,以提高性能。
用法
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以下是 parallel() 方法用法:
Stream<T> parallelStream()
它将创建一个并行流,它可以使用多个处理器内核来并行处理元素。
实战案例
考虑到以下示例,它使用并行过滤操作从数字列表中过滤偶数:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); List<Integer> evenNumbers = numbers.stream() .parallel() .filter(n -> n % 2 == 0) .toList(); System.out.println(evenNumbers); // 输出:[2, 4, 6, 8, 10]
这个例子中,stream() 创建串行流的方法, parallel() 该方法创建了一个并行流。filter() 方法使用 lambda 表示过滤偶数。最后,toList() 该方法将结果收集到列表中。
注意事项
并行过滤操作时应考虑一些注意事项:
- 并行流可能导致某些操作顺序不确定。
- 并行流可能会有更多的费用,比如创建和调度费用。
- 并非所有的操作都能并行化。
结论
函数编程中的并行过滤操作是提高大型数据集时程序性能的强大工具。开发人员可以通过了解其用法和注意事项,有效地利用并行流优化其应用程序。
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