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java lambda循環(huán)_使用Java 8 Lambda簡化嵌套循環(huán)操作

更新時間：2020年09月14日 09:45:16 作者：dnc8371

這篇文章主要介紹了java lambda循環(huán)_使用Java 8 Lambda簡化嵌套循環(huán)操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

java lambda循環(huán)

對于每個經(jīng)常需要在Java 8（或更高版本）中使用多維數(shù)組的人來說，這只是一個快速技巧。

在這種情況下，您可能經(jīng)常會以類似于以下代碼的結(jié)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 value
 }
}

如果幸運的話，可以用for-each循環(huán)替換循環(huán)。但是，循環(huán)內(nèi)的計算通常需要索引。

在這種情況下，您可以提出一個簡單的實用程序方法，如下所示：

private void loop(float[][] values, BiConsumer<Integer, Integer> consumer) {
 for (int i = 0; i < values.length; i++) {
 for (int k = 0; k < values[i].length; k++) {
 consumer.accept(i, k);
 }
 }
}

現(xiàn)在，我們可以像這樣循環(huán)遍歷數(shù)組索引：

float[][] values = ...
loop(values, (i, k) -> {
 float value = values[i][k];
 // do something with i, k and value
});

這樣，您可以使循環(huán)代碼脫離主要邏輯。

當(dāng)然，您應(yīng)該更改所示的loop（）方法，使其適合您的個人需求。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2016/04/simplifying-nested-loops-java-8-lambdas.html

補充知識：JAVA8-lambda表達(dá)式-并行流，提升效率的利器？

寫在前面的話

在前面我們已經(jīng)看過了一些流的處理，那么Lambda除了在寫法上的不同，還有其它什么作用呢？當(dāng)然有，就是數(shù)據(jù)并行化處理！

它在某些場景下可以提高程序的性能。我們先看一個前面的例子，查找所有的男同學(xué)

// 流方式

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

現(xiàn)在用并行流改寫一下

// 流方式：找出所有男同學(xué)

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

細(xì)心的同學(xué)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)區(qū)別了，stream與parallelStream，是的，要用并行流parallelStream，就是這么簡單！

什么是并行

有必要嘗試解釋一下，什么是數(shù)據(jù)并行化

Java支持多線程，可以同時開啟多個任務(wù)。引入多線程的原因在于，線程可能會阻塞，CPU會主動切分時間片，只有分配到時間片的線程才會運行。而現(xiàn)代的處理器，幾乎都是多核的，即多個CPU，如何才能更高效的利用硬件呢，多線程。

并行和多線程是有區(qū)別的，比如運送一堆貨物，如果只有一輛車(單線程)，肯定慢，平時如果貨少，那還能應(yīng)付過來，如果比如某寶的"雙十一"，那就肯定快遞像垃圾一樣如山，怎么辦呢？我們可以增加車輛(多線程)，那么肯定能加快運送速度。但是有一個前提，必須是多條道(多核CPU)。而在有些只有單個出口的地方，還必須排隊(并發(fā)，線程安全)

而并行的針對同一個任務(wù)的。比如還是一輛車的貨，10000件，全部放在A車上，要跑N個小時?，F(xiàn)在取出一半放到B車上，理論上A,B2車同時跑，是不是會理快呢？嘿嘿嘿，這就是說的數(shù)據(jù)并行化，這里不會涉及并發(fā)。而這一切，Java8的并行流都在底層幫我們實現(xiàn)了

一定會更快？

紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行！我們來看下，前面2個代碼的分別執(zhí)行時間

@Test
 public void test() {
 
 // 數(shù)據(jù)并行化處理
 // 學(xué)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<Person> personList = Arrays.asList(kobe, jordan, mess);
 
 long beginTime = System.currentTimeMillis();
 
 // 原來的方式
 List<Person> oldBoys = new ArrayList<>(personList.size());
 for (Person p : personList) {
  // 性別男
  if (p.getSex() == 1) {
  oldBoys.add(p);
  }
 }
 long endTime = System.currentTimeMillis();
 log.info("原來的方式 take time:" + (endTime - beginTime));
 
 beginTime = System.currentTimeMillis();
 // 流方式：找出所有男同學(xué)
 List<Person> 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：找出所有男同學(xué)
 List<Person> 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，原來的for循環(huán)方式最快？多執(zhí)行幾次，發(fā)現(xiàn)結(jié)果也是這樣的，那真是這樣嗎，我們把數(shù)據(jù)量擴(kuò)大試試

還是更慢，換個方法試試

@Test
	public void test() {
 
		// 學(xué)生集合
		List<Person> personList = new 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：年齡之和
		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();
 
		// 原來的方式
		int totalAge = 0;
		for (Person p : personList) {
			// 年齡之和
			totalAge = totalAge + p.getAge();
		}
		long endTime = System.currentTimeMillis();
		log.info("原來的方式 take time:" + (endTime - beginTime));
		log.info("totalAge:" + totalAge);
 
	}

看看結(jié)果，還是更慢。。。這倒很出我意外，崩潰了，