


Kann toMap Collector die Verwendung von GroupingBy und Reducing effektiv ersetzen?
Alternative zu GroupingBy und Reducing: Der toMap-Collector
Im Bereich der Java-Stream-Verarbeitung erscheinen die GroupingBy- und Reducing-Collectors oft als kraftvolles Duo. Allerdings kann der toMap-Kollektor, wie @Holger betont, manchmal eine elegantere und effizientere Lösung bieten. Dieser Artikel befasst sich mit der Begründung dieses vorgeschlagenen Musters.
Das Muster
Wenn Sie einen reduzierenden Kollektor auf Gruppen anwenden, die über „groupingBy“ erhalten wurden, sollten Sie stattdessen „toMap“ verwenden. Dieses Muster legt nahe, dass toMap besser für Situationen geeignet ist, in denen eine klassische Reduktion anstelle einer veränderlichen Reduktion gewünscht ist.
Warum toMap Excel?
Der Unterschied zwischen Beim Reduzieren von Kollektoren und veränderlichen Reduktionskollektoren kommt es darauf an, ob die Operation auf den Stream angewendet wird (Reduzieren) oder das Ergebnis der Gruppierung ist (veränderliche Reduktion). Der toMap-Kollektor, der eine Zusammenführungsfunktion verwendet, führt eine klassische Reduktion auf Gruppen durch.
Die Wahl von toMap ist aus folgenden Gründen vorteilhaft:
- Fehlen von Optional: Während Reducer-Collectors ein Optional zurückgeben, was bei der Arbeit mit groupingBy unpraktisch sein kann, tritt dieses Problem bei toMap nicht auf.
- Verbesserte Lesbarkeit: Die Syntax von toMap ist oft prägnanter und einfacher zu verstehen als das Verketten von „groupingBy“ und „reduction“.
- Effizienz: toMap kann möglicherweise eine bessere Leistung bieten, da der Aufwand für die Erstellung optionaler Zwischeninstanzen vermieden wird.
Fazit
Während gruppierenBy und Reduzieren weiterhin wertvolle Sammler im Java-Stream-Arsenal sind, kann das Erkennen des Musters, dass toMap ihre Kombination für klassische Reduzierungen effektiv ersetzen kann, den Stream-Verarbeitungscode verbessern. Dieses Muster erinnert daran, dass das Verständnis der Nuancen von Stream-Manipulationstechniken sowohl Lesbarkeits- als auch Effizienzvorteile bringen kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKann toMap Collector die Verwendung von GroupingBy und Reducing effektiv ersetzen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Gründe für das Schreiben von plattformspezifischem Code in Java sind Zugriff auf bestimmte Betriebssystemfunktionen, die Interaktion mit spezifischer Hardware und die Optimierung der Leistung. 1) Verwenden Sie JNA oder JNI, um auf die Windows -Registrierung zuzugreifen. 2) mit Linux-spezifischen Hardware-Treibern über JNI zu interagieren; 3) Verwenden Sie Metal, um die Spiele auf MacOS über JNI zu optimieren. Das Schreiben von Plattform-spezifischer Code kann jedoch die Portabilität des Codes beeinflussen, die Komplexität erhöhen und potenziell Leistungsaufwand und Sicherheitsrisiken darstellen.

Java wird die Unabhängigkeit der Plattform durch Cloud-native Anwendungen, die Bereitstellung von Multi-Plattform und die Interoperabilität von Cloud-nativen verbessern. 1) Native Cloud -Anwendungen verwenden Graalvm und Quarkus, um die Startgeschwindigkeit zu erhöhen. 2) Java wird auf eingebettete Geräte, mobile Geräte und Quantencomputer ausgedehnt. 3) Durch Graalvm wird sich Java nahtlos in Sprachen wie Python und JavaScript integrieren, um die Interoperabilität der Cross-Sprache zu verbessern.

Das stark typisierte System von Java sorgt für die Unabhängigkeit der Plattform durch Typsicherheit, einheitlicher Typumwandlung und Polymorphismus. 1) GEYPECTE SEITET TYP -Überprüfung zum Kompilierungszeit, um Laufzeitfehler zu vermeiden. 2) Einheitliche Konvertierungsregeln für Typen sind auf allen Plattformen konsistent. 3) Polymorphismus und Grenzflächenmechanismen verhalten den Code konsequent auf verschiedenen Plattformen.

JNI wird die Unabhängigkeit von Javas Plattform zerstören. 1) JNI erfordert lokale Bibliotheken für eine bestimmte Plattform, 2) lokaler Code muss auf der Zielplattform zusammengestellt und verknüpft werden.

Aufstrebende Technologien stellen sowohl Bedrohungen dar und verbessert die Plattformunabhängigkeit von Java. 1) Cloud Computing- und Containerisierungstechnologien wie Docker verbessern die Unabhängigkeit der Java -Plattform, müssen jedoch optimiert werden, um sich an verschiedene Cloud -Umgebungen anzupassen. 2) WebAssembly erstellt Java -Code über Graalvm, wodurch die Unabhängigkeit der Plattform erweitert wird, muss jedoch mit anderen Sprachen um die Leistung konkurrieren.

Verschiedene JVM -Implementierungen können die Unabhängigkeit von Plattformen bieten, ihre Leistung ist jedoch etwas unterschiedlich. 1. OracleHotSpot und OpenJDKJVM können in der Plattformunabhängigkeit ähnlich erfolgen, aber OpenJDK erfordert möglicherweise eine zusätzliche Konfiguration. 2. IBMJ9JVM führt eine Optimierung für bestimmte Betriebssysteme durch. 3.. Graalvm unterstützt mehrere Sprachen und erfordert zusätzliche Konfiguration. 4. Azulzingjvm erfordert spezifische Plattformanpassungen.

Die Unabhängigkeit der Plattform senkt die Entwicklungskosten und verkürzt die Entwicklungszeit, indem es denselben Code -Satz auf mehreren Betriebssystemen ausführt. Insbesondere manifestiert es sich als: 1. Reduzieren Sie die Entwicklungszeit, es ist nur ein Codesatz erforderlich; 2. Reduzieren Sie die Wartungskosten und vereinen Sie den Testprozess; 3.. Schnelle Iteration und Teamzusammenarbeit, um den Bereitstellungsprozess zu vereinfachen.


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