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Java 8 Stream解析.md

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简介:
本篇文章主要介绍Java 8中的Stream API特性及其使用方法,帮助读者更好地理解和运用流式编程处理集合数据。 这段文字主要描述了JDK8新特性Stream流的使用方法,并附有完整的笔记和配套练习代码。文档详细介绍了Stream中的“中间操作符”与“终止操作符”,内容浅显易懂,适合初学者学习并根据提供的资料进行实践。

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  • Java 8 Stream.md
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    本篇文章主要介绍Java 8中的Stream API特性及其使用方法,帮助读者更好地理解和运用流式编程处理集合数据。 这段文字主要描述了JDK8新特性Stream流的使用方法,并附有完整的笔记和配套练习代码。文档详细介绍了Stream中的“中间操作符”与“终止操作符”,内容浅显易懂,适合初学者学习并根据提供的资料进行实践。
  • Java 8 Stream 源码 - Pangolin(穿山甲)
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    本篇文章深入探讨了Java 8中的Stream API及其背后的实现机制,以Pangolin为代号,带领读者揭秘流式处理数据的核心技术细节。 Java 8 流源码中的穿山甲分支地位掌握用于 GPU 图形操作的仅标头 C++/CUDA 库。 入门安装 CUDA 大多数情况下只适用于 nvcc。 (可选)安装 NUMA: ``` sudo apt install libnuma-dev ``` 在您的代码中包含穿山甲头文件,并且在使用穿山甲之前的某处调用 `pangolin::init()`: ```cpp #include pangolin.hpp #include pangolin.cuh int main(int argc, char** argv) { pangolin::init(); // your code here. } ``` 测试: 创建并进入 build 目录,然后编译和运行测试。 ``` mkdir -p build && cd build cmake .. make make test ``` 库的特色包括 GPU 图形算法中的三角形计数: - Anjur-Iyer:由 Anjur 和 Iyer 在 ECE508 中创建的三角形计数算法。 - Bisson-Fatica 2019:来自 Bisson & Fatica 的三角形计数算法 - Edge-Binary:具有二分查找交集的面向边计数 Edge-Dyn 是面向边缘的计算方法。
  • Java 8 Stream Collectors 收集器用法详
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    本篇教程深入讲解了Java 8中Stream API的Collectors收集器的各种使用方法和应用场景,帮助开发者掌握高效的数据聚合技巧。 本段落主要介绍了Java8 Stream Collectors收集器的使用方法,并通过示例代码进行了详细解析。内容对学习或工作中需要了解该主题的人士具有参考价值,有需求的朋友可以参考此文进行深入理解。
  • Java 8 中 Lambda 表达式的应用与 Stream API 深入
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    本文章详细介绍了Java 8中的Lambda表达式及其在编程中的实际应用,并深入探讨了Stream API的工作原理和使用技巧。 本段落主要介绍了Java8中的Lambda表达式使用及Stream API的相关资料,并通过示例代码进行了详细讲解。内容对学习或应用Java8具有参考价值,希望需要的朋友能从中获益。
  • Java 8 新特性详Stream 的 Collect 实战教学
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    本课程深入解析Java 8的Stream API及其Collect操作,通过实战案例详细讲解如何高效地使用Stream进行数据处理和集合操作。 Java 8 引入了 Stream API,这是一个功能强大且灵活的数据处理工具。Stream API 提供了一种高效的方式来处理数据,尤其是在大量数据的情况下更为适用。其核心方法之一是 `collect` 方法,它可以把流转换成其他形式的数据结构,比如 List、Map 等。 **List 转换为 List** 在 Java 8 中可以利用 Stream API 将一个列表转化为另一个列表: ```java List ids = wrongTmpList.stream().map(c -> c.getId()).collect(Collectors.toList()); ``` 这段代码将 `wrongTmpList` 变换成了一个只包含每个元素 id 的新列表。 **List 转换为 Map** 同样地,可以使用 Stream API 将一个 List 转化成一个 Map: ```java Map activeMap = actives.stream().collect(Collectors.toMap(Active::getId, s -> s)); ``` 这段代码将 `actives` 变换成一个键值对形式的映射,其中每个元素的 id 作为键,对应的整个对象作为值。 **分组统计计算** Java 8 中 Stream API 还可以用于执行复杂的统计数据操作: ```java List statDepartments = projectModuleBSDao.statProModByDepartment(params); Map projectNumByDep = statDepartments.stream() .collect(Collectors.groupingBy(StatDepartment::getDepartmentId, Collectors.summingInt(StatDepartment::getProjectNum))); ``` 这段代码将 `statDepartments` 转换成一个映射,其中每个部门的 id 作为键,对应的项目数量作为值。 **函数式编程** Java 8 引入了函数式编程的概念。这种编程方式使用函数作为第一类公民(即可以像对象一样被处理)。在 Java 中,这使得代码能够更加简洁和灵活。 **函数式接口** 为了支持函数式编程,Java 8 定义了一种特殊的接口类型——函数式接口: ```java @FunctionalInterface public interface Consumer { void accept(T t); } ``` 这种类型的接口只有一个抽象方法。它们可以利用 Lambda 表达式的语法来实现。 例如: ```java Consumer c = (s) -> System.out.println(s); ``` **Stream API 的优点** 使用 Stream API 可以将复杂的数据处理逻辑简化为清晰易懂的代码,如: ```java List names = Arrays.asList(John, Mary, Jane); List upperCaseNames = names.stream() .map(String::toUpperCase) .collect(Collectors.toList()); ``` 上面这段代码创建了一个只包含大写形式名字的新列表。 **总结** Java 8 中的 Stream API 和函数式编程提供了一种强大且灵活的数据处理方式。Stream API 可以将复杂数据操作简化为简洁明了的形式,而函数式编程则有助于编写更加简洁和高效的代码,在实际应用中可以提高开发效率与代码质量。
  • Java Stream用法详
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    本教程详细讲解了Java Stream的使用方法,包括流的基本操作、中间操作和终端操作等核心概念,帮助开发者掌握高效的数据处理技巧。 Stream是Java 8新增的类,用于补充现有的集合类。 Stream表示数据流,其中的数据元素数量可以是有限也可以是无限的。 与其它集合类不同的是,后者主要关注于对有限数量的数据进行访问和有效管理(增删改),而Stream没有提供直接操作或管理内部元素的方法。相反,它通过声明式的方式定义了如何从数据源获取并执行可计算的操作。 Java Stream提供了两种类型的流:串行流与并行流,并且这两种类型保持一致的接口设计。此外,它支持函数式的编程风格,并使用管道方式提供中间操作和最终处理步骤。
  • Redis中Stream数据类型命令详.md
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    本文详细解析了Redis中的Stream数据类型及其相关命令,旨在帮助读者深入了解Stream特性及其实用场景。 Redis中的stream数据类型是一种高效的数据结构,旨在提供类似消息队列的服务功能。它支持消息的持久化存储以及多个消费者处理同一个消息流的能力。本段落将详细介绍与stream相关的命令,这有助于开发者在进行消息处理及数据分析时更加得心应手。 首先来看`XADD`命令。该命令用于向stream中添加新的条目,其语法为`XADD key [NOMKSTREAM] [MAXLEN | MINID [=|~] threshold [LIMIT count]] * | ID field value [field value ...]`。其中的选项包括:如果键不存在且指定了`NOMKSTREAM`选项,则不会创建新的stream;通过设置`MAXLEN`来限制stream的最大长度,当达到此限制时最旧的消息会被删除;使用`MINID`可以确保只有那些id大于或等于给定值的新条目才会被添加。此外还可以一次性添加多个字段值对,并且可以通过指定特定的ID或者让系统自动生成一个ID。 接着是用于确认消息处理完毕的命令——`XACK`,其语法为`XACK key group ID [ID ...]`。只有当一条消息成功地被某个消费者处理后才会使用此命令来将其从待处理列表中移除,并返回实际已确认的消息数量。这在消息队列系统中的应用非常广泛。 对于删除stream中指定条目的操作,可以使用`XDEL`命令,其语法为`XDEL key ID [ID ...]`。如果存在与给定ID匹配的条目,则将其从stream中移除,并返回实际被删除的数量。此功能可用于清理不再需要的数据或纠正错误插入的信息。 查看和管理处于待处理状态的消息可以使用`XPENDING`命令,其语法为`XPENDING key group [IDLE min-idle-time] [start end count [consumer]]`。它提供了关于消息在等待列表中的时间长度以及哪个消费者正在处理它的详细信息。这对于监控并维护队列健康状况非常有用。 创建、销毁和管理消费组时需要用到`XGROUP`命令,其语法为`XGROUP [CREATE key groupname ID|$ [MKSTREAM]] [SETID key groupname ID|$] [DESTROY key groupname] [CREATECONSUMER key groupname consumername] [DELCONSUMER key groupname consumername]`。消费组允许多个客户端共享同一个stream的消息,并且每个客户端可以独立处理消息,支持公平分发机制。 获取关于stream和消费组信息的命令是`XINFO`,其语法为`XINFO [CONSUMERS key groupname] [GROUPS key] [STREAM key] [HELP]`。此命令能够显示有关于特定stream的消息条目数量以及所有相关联的消费者统计信息等。 当需要改变或获取消费组中消息的所有权时可以使用`XCLAIM`,其语法为`XCLAIM key group consumer min-idle-time ID [ID ...] [IDLE ms] [TIME ms-unix-time] [RETRYCOUNT count] [force] [justid]`。这可以让一个原本由其他消费者接收的消息看起来像是被一个新的消费者所拥有,这对于处理未正确确认的消息特别有用。 在特定消费组中以阻塞或非阻塞方式读取消息时需要用到`XREADGROUP`命令,其语法为`XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]`。它允许客户端按顺序地从一个或者多个stream中获取消息,确保了处理的顺序性和可靠性。 用于按照id范围读取stream中的消息的是`XRANGE`命令,其语法为`XRANGE key start end [COUNT count]`。它可以返回指定范围内所有满足条件的消息条目,常用来浏览或检索历史记录。 最后是修剪stream以保持大小合理的命令——`XTRIM`, 其语法为 `XTRIM key MAXLEN [~] threshold [LIMIT count]`。这可以防止因过度增长而导致内存消耗过大的情况发生。 以上这些构成了Redis stream数据类型的核心操作,掌握它们对于开发者在实际开发中充分利用stream的特性来构建高效可靠的消息队列系统至关重要。随着版本更新,相关功能也会不断改进和完善,因此持续关注官方文档以保持技能前沿性是必要的。
  • 如何在Java 8 Map中运用Stream API
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    本文将介绍如何利用Java 8中的Stream API来简化和优化Map操作,包括过滤、映射及收集等常用技巧。 在 Java 8 中引入了 Stream 的概念,这使得我们能够更简便地处理 Map 对象。Map 是 Java 应用程序中最常用的集合类型之一,通常需要遍历它以获取某些值。 **基本概念** 创建一个 Map: ```java Map someMap = new HashMap<>(); ``` **获取 Map 的 EntrySet** 可以使用如下代码来获得 Map 中的 entrySet: ```java Set> entries = someMap.entrySet(); ``` **获取 Map 的 key 和 value** 要单独获取所有的 keys 或 values,可以分别使用以下方法: - 获取所有 Keys: `Set keySet = someMap.keySet();` - 获取所有 Values: `Collection values = someMap.values();` **使用 Stream 遍历 Map** 首先需要向 Map 添加一些值以便于演示如何遍历: ```java someMap.put(jack, 20); someMap.put(bill, 35); ``` 如果想查找 age=20 的 key,可以这样做: ```java Optional optionalName = someMap.entrySet().stream() .filter(e -> e.getValue().equals(20)) .map(Map.Entry::getKey) .findFirst(); System.out.println(optionalName.orElse(null)); ``` 当值不存在时,同样需要处理这种情况: ```java optionalName = someMap.entrySet().stream() .filter(e -> !e.getValue().equals(Non ages)) // 假设 Non ages 代表非有效年龄 .map(Map.Entry::getKey).findFirst(); System.out.println(optionalName.isPresent()); ``` 如果有多个值,可以这样写: ```java someMap.put(alice, 20); List listnames = someMap.entrySet().stream() .filter(e -> e.getValue().equals(20)) .map(Map.Entry::getKey) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(listnames); ``` **使用 Stream 获取 Map 的 value** 同样,也可以通过类似的方法获取值: ```java List listAges = someMap.entrySet().stream() .filter(e -> e.getKey().equals(alice)) .map(Map.Entry::getValue) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(listAges); ``` **总结** Stream 是一种非常强大的工具,通过与 Map 结合使用可以更方便地操作 Map 对象。上述示例展示了如何在 Java 8 中利用 Stream 来遍历和处理 Map 数据结构,希望能对大家的学习有所帮助。
  • [CentOS 6-7-8 Stream] OpenSSH 8.7p1
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    本资源提供在CentOS 6、7、8及Stream版本上安装和配置OpenSSH 8.7p1的指南,增强系统安全连接与管理能力。 文章讨论了如何将杂乱无章的信息整理成有意义的记忆。作者分享了一些实用的方法和技术来帮助读者更好地记忆和回顾过去的经验与知识。这些方法包括制定计划、使用记忆技巧以及定期复习,旨在提高个人的学习效率和个人成长。 通过应用上述策略,人们可以更加有效地管理和利用自己的经历,从而在日常生活和工作中取得更好的成果。