머리말
비록 streamJava8에서 소개되었지만 대부분의 사람들은이 매우 유용한 기능을 사용할 필요가 없지만,이 문서에서는 사용 stream을 통해 몇 가지를 소개 하여 코드를 더 간결하고 읽기 쉽게 만들어 편의에 알립니다 stream. 이 기사는 lambda문법과 요약 의 기본 개념과 생성 방법 에 stream대한 기본적인 이해가 필요 하며 stream, 기본 개념과 생성 방법 에 대해서는 이 기사를 읽을 수 있습니다 .
기술
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컬렉션에 배열
나는 자주 브러싱
LeetCode하는 소규모 파트너List가 기본 유형 배열 로 변환해야하는 상황에 직면 하고 다음과 같은 코드를 작성해야한다고 생각합니다.// 将 List 元素存储到数组中 List<Integer> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5)); int[] arr = new int[list.size()]; Integer[] temp = list.toArray(new Integer[0]); for (int i = 0; i < temp.length; i++) { arr[i] = temp[i]; } // 将数组元素 存储到 List 中 int[] arr = { 1, 2, 3, 4, 5}; List<Integer> list = new ArrayList<>(); for (int val : arr) { list.add(val); }위의 두 가지 변환은 그리 번거롭지는 않지만 루프를 작성해야 할 때마다, 특히 배열이 변환
List될 때 임시 배열을 사용해야 할 때마다 사람들이 매우 불편 해 보이지만 사용하면stream커질 것입니다 동일하지는 않지만stream동일한 기능을 수행하는 코드는 다음과 같습니다.// 将 List 元素存储到数组中 List<Integer> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5)); int[] arr = list.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray(); // 将数组元素 存储到 List 中 int[] arr = { 1, 2, 3, 4, 5}; List<Integer> list = IntStream.of(arr).boxed().collect(Collectors.toList());사용을 통해
stream보다 일관되게 코드를 작성할 수 있고, 코드가 더 안정적이고 유지 관리가 쉬우 며, 업무 기능에도 초점을 맞출 수 있음을 알 수 있습니다.lambda위의 코드를 읽을 때 구문에 익숙하지 않더라도 , 이해하기 쉽습니다. -
배열의 요소 수 계산
이제 반복되는 요소가있는 배열의 각 요소와 해당 요소의 수를 세고 출력해야한다고 가정 해 보겠습니다. 생각할 수 있다고 생각합니다. 하나
Map를 사용 하면이 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.String[] arr = { "a", "c", "a", "b", "d", "c"}; Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); for (String s : arr) { if (map.containsKey(s)) { map.put(s, map.get(s) + 1); } else { map.put(s, 1); } } map.forEach((key, value) -> System.out.println(key + " : " + value));당신이 경우
Map입니다API파트너에 익숙해 다음과 같은 더 간결한 코드를 작성할 수 있습니다 :String[] arr = { "a", "c", "a", "b", "d", "c"}; Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); for (String s : arr) { map.put(s, map.getOrDefault(s, 0) + 1); } map.forEach((key, value) -> System.out.println(key + " : " + value));그러나 그것을 사용하면
stream성가신 루프를 작성할 필요없이 더 간결한 코드를 작성할 수도 있으며, 가독성을 높이기 위해 줄 바꿈이 추가되었습니다.String[] arr = { "a", "c", "a", "b", "d", "c"}; Stream.of(arr) .collect(Collectors.toMap(k -> k, k -> 1, Integer::sum)) .forEach((k, v) -> System.out.println(k + " : " + v));노트
위의 코드
Collectors.toMap(k -> k, k -> 1, Integer::sum)에서이 부분은 이해하기 쉽지 않을 수 있는데, 내부에있는 세 개의 매개 변수 중 첫 번째 매개 변수는 중간에있는arr각 요소Map를key나타내고 두 번째 매개 변수는 각각에key해당하는 각 요소 를 나타냅니다value. 요소는 숫자 1에 해당하고 세 번째 매개 변수는 같은 요소가 있을 경우key병합하는 방법을 나타냅니다 . 여기서를 사용 하면Integer::sum같은key요소가 병합 될 때value추가되어 각 요소가 실현됨을 의미합니다. 숫자의 통계. -
기본 데이터 유형 배열의 사용자 정의 정렬
때때로 우리는 기본 데이터 유형의 배열의 사용자 정의 정렬이 발생합니다. 패키징 유형의 배열 및 컬렉션과 달리 비교기는 직접 사용할 수 있습니다. 기본 배열 유형의 배열을 패키지 유형으로 변환하거나 컬렉션에 저장할 수만 있습니다. 에서는 정렬이 완료된 후 기본형 배열로 변환되며, 정렬 알고리즘을 직접 구현하고 정렬 알고리즘에서 비교를 수정할 수 있습니다. 방법에 관계없이 논리 함수에 초점을 맞출 수 없으며, 추가 코드를 작성하거나, 다음 코드와 같이 기본 논리를 수정해야합니다 (배열 역순을 달성하기 위해).
int[] arr = { 1, 5, 9, 7, 2, 3, 7, -1, 0, 3}; // 将数组转为包装类型再进行自定义排序 Integer[] temp = new Integer[arr.length]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { temp[i] = arr[i]; } Arrays.sort(temp, Comparator.reverseOrder()); for (int i = 0; i < temp.length; i++) { arr[i] = temp[i]; } // 将数组转为集合类型再进行自定义排序 List<Integer> list = new ArrayList<>(); for (int val : arr) { list.add(val); } list.sort(Collections.reverseOrder()); for (int i = 0; i < list.size(); i++) { arr[i] = list.get(i); } // 通过手写排序算法修改比较规则实现 // 为了让代码更加简洁，使用了最暴力且没有优化的冒泡排序 int[] arr = { 1, 5, 9, 7, 2, 3, 7, -1, 0, 3}; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) { if (arr[j] < arr[j + 1]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } }위의 몇 가지 방법을 찾을 수 있습니다. 우리 모두는 많은 코드를 작성해야하며 맞춤 정렬 설계에 집중할 수 없지만를 사용
stream하여 다음과 같은 간결한 코드를 작성할 수 있습니다 (원하는 경우 일련의 체인 연산을 한 줄에 작성하지만 코드 가독성을 위해 권장하지 않습니다.)int[] arr = { 1, 5, 9, 7, 2, 3, 7, -1, 0, 3}; arr = IntStream.of(arr) .boxed() .sorted(Comparator.reverseOrder()) .mapToInt(Integer::intValue) .toArray();노트
사실, 배열의 역순을 얻으려면 메서드 를 호출
Arrays한sort다음 배열 요소를 반대로하면되지만 사용자 지정 정렬을 설명하기위한 것이므로 대부분의 경우 배열의 역순만큼 간단하지 않습니다. 보다 일반적인 코드를 작성했습니다. -
배열에서 상위 k 개의 고주파수 요소 계산
결국 우리는 더 나은
stream힘을 경험하기 위해 실제 전투를 수행하기 위해 질문을 사용합니다 . 물론 우리가 질문을 연습 할 때 우리는 알고리즘의 관점에서 질문의 해결책을 고려할 필요가 있지만,이 기사에서는 주로 설명합니다stream따라서 알고리즘에 대해 생각하지 않고 여기를 클릭 하여 원본 링크 를 확인하고이를 사용stream하면 다음과 같은 간단하고 이해하기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다.class Solution { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { return Arrays.stream(nums) .boxed() .collect(Collectors.toMap(e -> e, e -> 1, Integer::sum)) .entrySet() .stream() .sorted((m1, m2) -> m2.getValue() - m1.getValue()) .limit(k) .mapToInt(Map.Entry::getKey) .toArray(); } }
요약하자면
이 기사에서는 간단하고 실용적인 몇 가지 stream팁을 소개합니다 . 물론 stream응용 프로그램은 그 이상입니다.이 기사가 학습에 대한 stream관심을 불러 일으킬 수 있기를 바랍니다.이 기사에 오류가 있으면 저를 수정해도 좋습니다.