stream分组后的map是有序map List<RedisInstanceTypeDto> typeDtoList = ModuleHelper.mapAll(redisInstanceTypes,RedisInstanceTypeDto.class); Map<Integer,List<RedisInstanceTypeDto>> memoryGBMap = typeDtoList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Red

关于Map的排序性的一次使用,有序的Map >>>>> hashmap是按key的hash码排序的,而treemap是利用comparator 进行key的自然排序的 /** * 根据商品分类ID * 获取长编码,拿到向上的所有父级商品分类ID * * 根据parentUidList 获取 parentList * * 迭代parentUid 根据uid 获取在有序List中的 下标 * * 按照[k:v][下标:具体信息] * 放入TreeMap 即得到有序的父层商品分类层

Stream是 Java 8新增加的类,用来补充集合类. Stream代表数据流,流中的数据元素的数量可能是有限的,也可能是无限的. Stream和其它集合类的区别在于:其它集合类主要关注与有限数量的数据的访问和有效管理(增删改),而Stream并没有提供访问和管理元素的方式,而是通过声明数据源的方式,利用可计算的操作在数据源上执行,当然BaseStream.iterator()和BaseStream.spliterator()操作提供了遍历元素的方法. Java Stream提供了提供了串行和

本文github地址 上一节介绍了部分Stream常见接口方法,理解起来并不困难,但Stream的用法不止于此,本节我们将仍然以Stream为例,介绍流的规约操作. 规约操作(reduction operation)又被称作折叠操作(fold),是通过某个连接动作将所有元素汇总成一个汇总结果的过程.元素求和.求最大值或最小值.求出元素总个数.将所有元素转换成一个列表或集合,都属于规约操作.Stream类库有两个通用的规约操作reduce()和collect(),也有一些为简化书写而设计的专用规约

Java Stream API进阶篇 本文github地址 上一节介绍了部分Stream常见接口方法,理解起来并不困难,但Stream的用法不止于此,本节我们将仍然以Stream为例,介绍流的规约操作. 规约操作(reduction operation)又被称作折叠操作(fold),是通过某个连接动作将所有元素汇总成一个汇总结果的过程.元素求和.求最大值或最小值.求出元素总个数.将所有元素转换成一个列表或集合,都属于规约操作.Stream类库有两个通用的规约操作reduce()和collect(

一.Java Stream管道数据处理操作 在本号之前写过的文章中,曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API.在使用的过程中分为三个阶段.在开始本文之前,我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段,如图: 第一阶段(图中蓝色):将集合.数组.或行文本文件转换为java Stream管道流 第二阶段(图中虚线部分):管道流式数据处理操作,处理管道中的每一个元素.上一个管道中的输出元素作为下一个管道的输入元素. 第三阶段(图中绿色):管道流结果处理操

目录 简介 Collectors.toList() Collectors.toSet() Collectors.toCollection() Collectors.toMap() Collectors.collectingAndThen() Collectors.joining() Collectors.counting() Collectors.summarizingDouble/Long/Int() Collectors.averagingDouble/Long/Int() Collecto

前言 平时操作集合数据,我们一般都是for或者iterator去遍历,不是很好看.java提供了Stream的概念,它可以让我们把集合数据当做一个个元素在处理,并且提供多线程模式 流的创建 流的各种数据操作 流的终止操作 流的聚合处理 并发流和CompletableFuture的配合使用 关注公众号,一起交流,微信搜一搜: 潜行前行 1 stream的构造方式 stream内置的构造方法 public static<T> Stream<T> iterate(final T seed

概念 Stream将要处理的元素集合看作一种流,在流的过程中,借助Stream API对流中的元素进行操作,比如:筛选.排序.聚合等. Stream 的操作符大体上分为两种:中间操作符和终止操作符 中间操作符 对于数据流来说,中间操作符在执行制定处理程序后,数据流依然可以传递给下一级的操作符. 中间操作符包含8种(排除了parallel,sequential,这两个操作并不涉及到对数据流的加工操作): map(mapToInt,mapToLong,mapToDouble) 转换操作符,把比如A-

全面吃透JAVA Stream流操作,让代码更加的优雅 在JAVA中,涉及到对数组.Collection等集合类中的元素进行操作的时候,通常会通过循环的方式进行逐个处理,或者使用Stream的方式进行处理. 例如,现在有这么一个需求: 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表,按长度倒序输出,最多返回3个 在JAVA7及之前的代码中,我们会可以照如下的方式进行实现: /** * [常规方式] * 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表,按长度倒序输出,最多返回3个 * * @param sen

1         集合框架 1.1         集合框架概述 1.1.1         容器简介 到目前为止,我们已经学习了如何创建多个不同的对象,定义了这些对象以后,我们就可以利用它们来做一些有意义的事情. 举例来说,假设要存储许多雇员,不同的雇员的区别仅在于雇员的身份证号.我们可以通过身份证号来顺序存储每个雇员,但是在内存中实现呢?是不是要准备足够的内存来存储1000个雇员,然后再将这些雇员逐一插入?如果已经插入了500条记录,这时需要插入一个身份证号较低的新雇员,该怎么办呢?是在内

首先看下继承结构: ArrayList(常用): /** * List接口继承Collection接口 * ArrayList, Vector为List接口的实现类 * add()添加新元素,remove()删除指定位置元素,get()通过索引获取对应位置元素,set()设置索引位置元素 * Iterator(最常用)接口实现集合遍历 */ List list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello aa"); list.add

一.Java Stream管道数据处理操作 在本号之前发布的文章<Java Stream函数式编程?用过都说好,案例图文详解送给你>中,笔者对Java Stream的介绍以及简单的使用方法给大家做了介绍.在开始本文之前,我们有必要介绍一下这张Java Stream 数据处理过程图,图中主要分三个部分: 将数组.集合类.文本文件转换为管道流(图中的蓝色方块的部分,在本号的上一篇文章中已经给大家介绍过了) Java Stream管道数据处理操作(也就是下图中中间的虚线内的数据处理操作,本文的主要内

Stream应用: 继续举例来操练Stream,对于下面这两个集合: 需求是:将这两个集合组合起来,形成对各自人员打招呼的结果,输出的结果如: "Hi zhangsan"."Hi lisi"."Hi wangwu"."Hi zhangliu"; "Hello zhangsan"."Hello lisi"."Hello wangwu"."Hello zhang

两个星期以前,就有读者强烈要求我写一篇 Java Stream 流的文章,我说市面上不是已经有很多了吗,结果你猜他怎么说:"就想看你写的啊!"你看你看,多么苍白的喜欢啊.那就"勉为其难"写一篇吧,嘻嘻. 单从"Stream"这个单词上来看,它似乎和 java.io 包下的 InputStream 和 OutputStream 有些关系.实际上呢,没毛关系.Java 8 新增的 Stream 是为了解放程序员操作集合(Collection)时的生产

[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 目录 [源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 0x00 摘要 0x01 领域 1.1 Flink 1.2 Java Stream 1.3 探寻角度 0x02 数据流模型 2.1 Java Stream 2.2 Flink 2.3 分析 0x03 流水线 3.1 总体对比 3.2 示例代码 3.3 Stream操作分类 3.4 Stage 3.4.1 分类 3.4.2 AbstractPipeline 3.5 流水线构

前言 Java 8 的 Stream 使得代码更加简洁易懂,本篇文章深入分析 Java Stream 的工作原理,并探讨 Steam 的性能问题. Java 8 集合中的 Stream 相当于高级版的 Iterator,它可以通过 Lambda 表达式对集合进行各种非常便利.高效的聚合操作(Aggregate Operation),或者大批量数据操作 (Bulk Data Operation). Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作sorted.filter.map等类似.我们在应用层

工程 json包为  代码 package com.my.json; public class ChildBean { private String childName; private String childSex; private int childAge; public ChildBean() { } public ChildBean(String childName, String childSex, int childAge) { this.childName = childName

问题描述: java里面时间类型转换成json数据就成这样了: "createTime":{"date":30,"day":3,"hours":15,"minutes":14,"month":3,"nanos":0,"seconds":38,"time":1209539678000,"timezoneOffset&qu

已经对Stream API的用法鼓吹够多了,用起简洁直观,但性能到底怎么样呢?会不会有很高的性能损失?本节我们对Stream API的性能一探究竟. 为保证测试结果真实可信,我们将JVM运行在-server模式下,测试数据在GB量级,测试机器采用常见的商用服务器,配置如下: OS CentOS 6.7 x86_64 CPU Intel Xeon X5675, 12M Cache 3.06 GHz, 6 Cores 12 Threads 内存 96GB JDK java version 1.8.0

java stream 原理 需求 从"Apple" "Bug" "ABC" "Dog"中选出以A开头的名字,然后从中选出最长的一个,并输出其长度 1. 最直白的实现 缺点 迭代次数过多 频繁产生中间结果,性能无法接受 2. 平常写法 int longest = 0; for(String str : strings){ if(str.startsWith("A")){// 1. filter(), 保留以