• Java8-17-Stream 并行数据处理与性能
  并行数据处理与性能 在前面三章中，我们已经看到了新的 Stream 接口可以让你以声明性方式处理数据集。我们还解释了将外部迭代换为内部迭代能够让原生Java库控制流元素的处理。这种方法让Java程序员无需显式实现优化来为数据集的处理加速。到目前为止，最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线，能够自动利用计算机上的多个内核。 例如，在Java 7之前，并行处理数据集合非常麻烦。第一，你得...
  2019-02-27 07:48:49 | Java
• Java8-16-Stream 收集器 02-分区+收集器接口+自定义收集器
  分区 分区的概念 分区是分组的特殊情况。 分区函数 由一个谓词（返回一个布尔值的函数）作为分类函数，它称分区函数。 分区函数返回一个布尔值，这意味着得到的分组 Map 的键类型是 Boolean，于是它最多可以分为两组—— true 是一组， false 是一组。 个人理解 因为分区函数的特殊性，将分区单独提取出来进行说明。其优点后面也会说明，在于保留了分区函数...
  2019-02-27 07:48:49 | Java
• Java8-15-Stream 收集器 01-归约与汇总+分组
  用流收集数据 我们在前一章中学到，流可以用类似于数据库的操作帮助你处理集合。 你可以把Java 8的流看作花哨又懒惰的数据集迭代器。它们支持两种类型的操作：中间操作（如 filter 或 map ）和终端操作（如 count 、 findFirst 、 forEach 和 reduce ）。中间操作可以链接起来，将一个流转换为另一个流。这些操作不会消耗流，其目的是建立一个流水线。与此相反...
  2019-02-27 07:48:49 | Java
• Java8-14-Stream 数值流 构建流
  数值流 我们在前面看到了可以使用 reduce 方法计算流中元素的总和。 例如，你可以像下面这样计算菜单的热量： int calories = menu.stream() .map(Dish::getCalories) .reduce(0, Integer::sum); 这段代码的问题是，它有一个暗含的...
  2019-02-27 07:48:49 | Java
• Java8-13-Stream 使用实战
  付诸实战 在本节中，我们会将迄今学到的关于流的知识付诸实践。我们来看一个不同的领域：执行交易的交易员。 你的经理让你为八个查询找到答案。 找出2011年发生的所有交易，并按交易额排序（从低到高）。 交易员都在哪些不同的城市工作过？ 查找所有来自于剑桥的交易员，并按姓名排序。 返回所有交易员的姓名字符串，按字母顺...
  2019-02-27 07:48:49 | Java
• Java8-12-Stream 使用流
  使用流 在上一篇的读书笔记中，我们已经看到了流让你从外部迭代转向内部迭代。 这样，你就用不着写下面这样的代码来显式地管理数据集合的迭代（外部迭代）了： /** * 菜单 */ public static final List<Dish> MENU = Arrays.asList(new Dish("pork", false, 800, Dish.Type...
  2019-02-27 07:48:49 | Java
• Java8-11-Stream 引入流
  流是什么 流是Java API的新成员，它允许你以声明的方式处理数据集合，简单来说，可以把它当作数据集的高级迭代器。 此外，流还可以透明地并行处理，你无需写任何多线程代码了。 举例说明 举个例子来说明流的好处，有一个简单的场景，要求返回低热量的菜肴名称，并按照卡路里排序，实体代码如下： 基础类 菜肴 public class Dish { private fin...
  2019-02-27 07:48:49 | Java
• Java8-10-行为参数化
  行为参数化 在软件开发中，一个众所周知的问题就是无论你做什么,用户的需求总会改变。 举个栗子，假设要做一个帮助农场主理解库存的应用。 一开始，农场主可能想有一个在所有库存中找出所有绿色苹果的功能。 但是第二天他可能会告诉你他还想要找到所有重量大于150g的苹果。 两天后，他可能又提出找到所有绿色的并且重量大于150g的苹果。 在面对这些相似的新功能时，我们都想尽可能的减少开发量。...
  2019-02-27 07:48:49 | Java