java lambda迴圈_使用Java 8 Lambda簡化巢狀迴圈操作

阿新 • • 發佈：2020-09-14

java lambda迴圈

對於每個經常需要在Java 8（或更高版本）中使用多維陣列的人來說，這只是一個快速技巧。

在這種情況下，您可能經常會以類似於以下程式碼的結尾：

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迴圈替換迴圈。但是，迴圈內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式方法，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);
 }
 }
}

現在，我們可以像這樣迴圈遍歷陣列索引：

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

這樣，您可以使迴圈程式碼脫離主要邏輯。

當然，您應該更改所示的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表示式-並行流，提升效率的利器？

寫在前面的話

在前面我們已經看過了一些流的處理，那麼Lambda除了在寫法上的不同，還有其它什麼作用呢？當然有，就是資料並行化處理！

它在某些場景下可以提高程式的效能。我們先看一個前面的例子，查詢所有的男同學

// 流方式

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

現在用並行流改寫一下

// 流方式：找出所有男同學

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

細心的同學已經發現區別了，stream與parallelStream，是的，要用並行流parallelStream，就是這麼簡單！

什麼是並行

有必要嘗試解釋一下，什麼是資料並行化

Java支援多執行緒，可以同時開啟多個任務。引入多執行緒的原因在於，執行緒可能會阻塞，CPU會主動切分時間片，只有分配到時間片的執行緒才會執行。而現代的處理器，幾乎都是多核的，即多個CPU，如何才能更高效的利用硬體呢，多執行緒。

並行和多執行緒是有區別的，比如運送一堆貨物，如果只有一輛車(單執行緒)，肯定慢，平時如果貨少，那還能應付過來，如果比如某寶的"雙十一"，那就肯定快遞像垃圾一樣如山，怎麼辦呢？我們可以增加車輛(多執行緒)，那麼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(併發，執行緒安全)

而並行的針對同一個任務的。比如還是一輛車的貨，10000件，全部放在A車上，要跑N個小時。現在取出一半放到B車上，理論上A,B2車同時跑，是不是會理快呢？嘿嘿嘿，這就是說的資料並行化，這裡不會涉及併發。而這一切，Java8的並行流都在底層幫我們實現了

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個程式碼的分別執行時間

@Test
 public void test() {
 
 // 資料並行化處理
 // 學生集合
 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
 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
 List<Person> parallelBoys = personList.parallelStream()
 .filter(p -> 1 == p.getSex())
 .collect(Collectors.toList());
 
 endTime = System.currentTimeMillis();
 log.info("並行流方式 take time:" + (endTime - beginTime));
 }