java 函数式编程中的并行收集操作：并行收集操作允许在多核机器上高效处理大数据集，通过利用 stream api 的并行性提高 reduce、collect 和 min/max 等操作的性能。

Java 函数式编程中的并行收集操作

并行收集操作是 Java 8 中引入的强大工具，它允许在多核机器上高效地处理大数据集。通过利用 Stream API 的并行性，我们可以显著提高某些操作的性能，例如 reduce、collect 和 min/max。

语法

并行收集操作可以通过使用 parallel() 方法来创建并行流：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
IntStream stream = numbers.stream().parallel();

实战案例

计算一个整数列表的总和

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int sum = stream.sum();

通过指定一个收集器来收集元素

Set<String> uniqueWords = stream.map(String::valueOf).collect(Collectors.toSet());

使用最小/最大聚合函数

Optional<Integer> max = stream.max(Integer::compareTo);

注意事项

• 并行收集操作在处理大数据集时特别有效。
• 对于小数据集，并行性带来的开销可能大于收益。
• 使用 parallel() 方法会创建并行流，这可能会消耗额外的内存。
• 确保正确地同步对共享数据的并发访问。

代码示例

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class ParallelCollectExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 计算总和
        int sum = numbers.stream().parallel().sum();
        System.out.println("Sum: " + sum);

        // 收集唯一单词
        Set<String> uniqueWords = numbers.stream().parallel().map(String::valueOf).collect(Collectors.toSet());
        System.out.println("Unique Words: " + uniqueWords);

        // 查找最大值
        Optional<Integer> max = numbers.stream().parallel().max(Integer::compareTo);
        System.out.println("Max: " + max.orElse(0));
    }
}

以上就是Java函数式编程中的并行收集操作的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！