惰性求值
String msg = "打印一些日志:" + this
logger.fine(msg);
// 即使最后不打印日志，但字符串的拼接工作还是会执行logger.fine(() -> "打印一些日志:" + this);
// 使用了lambda表达式之后，字符串的拼接放到一个函数里面，fine日志需要打印的时候才去调用这个方法才真正执行！
stream流编程
stream流中也使用惰性求值(外部迭代关注怎么做、内部迭代关注做什么)；
import java.util.stream.IntStream;
public class StreamDemo1 {
public static void main(String[] args) {
int[] nums = { 1, 2, 3 };
// 外部迭代
int sum = 0;
for (int i : nums) {
sum += i;
}
System.out.println("结果为：" + sum);
// 使用stream的内部迭代
// map就是中间操作（返回stream的操作）
// sum就是终止操作
int sum2 = IntStream.of(nums).map(StreamDemo1::doubleNum).sum();
System.out.println("结果为：" + sum2);
System.out.println("惰性求值就是终止没有调用的情况下，中间操作不会执行");
IntStream.of(nums).map(StreamDemo1::doubleNum);
}
public static int doubleNum(int i) {
System.out.println("执行了乘以2");
return i * 2;
}
}操作类型分类
首先分为中间操作和最终操作；在最终操作没有调用的情况下，所有的中级操作都不会执行；
一般来说：返回stream流的就是中间操作，可以继续链式调用下去；不是返回stream流的就是最终操作；
最终操作里面又分为短路操作和非短路操作；短路操作例如limit/findxxx/xxxMatch这种，就是为了找到符合条件的就终止，其他的就是非短路操作；
中间操作也分为有状态操作和无状态操作；状态就是和其他数据有关系；
如果方法只有一个参数，那就是无状态操作，否则就是有状态操作；
在多个操作的时候，我们需要把无状态操作写在一起，有状态操作放到最后，这样效率会更加高；
package stream;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Stream;
/**
* 验证stream运行机制
*
* 1. 所有操作是链式调用, 一个元素只迭代一次
* 2. 每一个中间操作返回一个新的流. 流里面有一个属性sourceStage
* 指向同一个 地方,就是Head
* 3. Head->nextStage->nextStage->... -> null
* 4. 有状态操作会把无状态操作阶段,单独处理
* 5. 并行环境下, 有状态的中间操作不一定能并行操作.
*
* 6. parallel/ sequetial 这2个操作也是中间操作(也是返回stream)
* 但是他们不创建流, 他们只修改 Head的并行标志
*
*/
public class RunStream {
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random();
// 随机产生数据
Stream<Integer> stream = Stream.generate(() -> random.nextInt())
// 产生500个 ( 无限流需要短路操作. )
.limit(500)
// 第1个无状态操作
.peek(s -> print("peek: " + s))
// 第2个无状态操作
.filter(s -> {
print("filter: " + s);
return s > 1000000;
})
// 有状态操作
.sorted((i1, i2) -> {
print("排序: " + i1 + ", " + i2);
return i1.compareTo(i2);
})
// 又一个无状态操作
.peek(s -> {
print("peek2: " + s);
}).parallel();
// 终止操作
stream.count();
}
/**
* 打印日志并sleep 5 毫秒
*
* @param s
*/
public static void print(String s) {
// System.out.println(s);
// 带线程名(测试并行情况)
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " > " + s);
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
}
参考链接