溪流帕拉拉斯

有志者，事竟成！如果你在学习文章，那么本文《溪流帕拉拉斯》，就很适合你！文章讲解的知识点主要包括，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

何时选择parallelStream()？

当您需要高效处理大量数据时，parallelStream() 可在多个线程上并行执行操作。 但请确保您的并行操作是“可关联的”和“可交换的”，这意味着操作的顺序不影响最终结果。

优势与注意事项

• 显著提升大型数据集处理速度

不建议用于小型集合，因为这可能会引入竞争条件。

示例：

示例1：并行求和

从列表中求和数字：

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
int sum = numbers.parallelStream()
                 .reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("并行流求和结果：" + sum);

示例2：并行过滤和处理

过滤并处理列表中的偶数：

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
List<Integer> result = numbers.parallelStream()
                              .filter(n -> n % 2 == 0) // 过滤偶数
                              .collect(Collectors.toList());
System.out.println("结果：" + result);

示例3：并行查找最大值

使用 reduce 并行查找列表中的最大值：

List<Integer> numbers = List.of(1, 5, 2, 8, 3, 9, 4, 7, 6, 10);
Optional<Integer> max = numbers.parallelStream()
                               .reduce(Integer::max); // 使用 max 查找最大值
max.ifPresent(System.out::println); // 打印最大值

示例4：并行计数满足条件的元素

统计列表中长度大于5的单词数量：

List<String> words = List.of("apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry");
long count = words.parallelStream()
                  .filter(word -> word.length() > 5)
                  .count();
System.out.println("长度大于5的单词数量：" + count);

今天关于《溪流帕拉拉斯》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号！