suchen
HeimJavajavaLernprogrammWarum scheint „filter()' nach „flatMap()' in Java Streams nicht faul zu sein?

Why Does `filter()` Seem Non-Lazy After `flatMap()` in Java Streams?

Warum ist filter() nach flatMap() in Java Streams nicht „komplett“ faul?

In Java 8 Streams sind Zwischenoperationen wie filter() und flatMap() sind lazy, was bedeutet, dass sie erst ausgeführt werden, wenn eine Terminaloperation wie findFirst() aufgerufen wird. Wenn jedoch filter() auf flatMap() folgt, wird diese Trägheit nicht vollständig erkannt, was zu unerwartetem Verhalten führt.

Betrachten Sie dieses Codebeispiel:

Stream.of(1, 2, 3)
        .filter(i -> {
            System.out.println(i);
            return true;
        })
        .findFirst()
        .get();

Die Ausgabe zeigt, dass nur das erste Das Element wird gedruckt, was darauf hinweist, dass filter() faul ist und kurzschließt, wenn die Bedingung erfüllt ist. Im Gegensatz dazu:

Stream.of(1, 2, 3)
        .flatMap(i -> Stream.of(i - 1, i, i + 1))
        .flatMap(i -> Stream.of(i - 1, i, i + 1))
        .filter(i -> {
            System.out.println(i);
            return true;
        })
        .findFirst()
        .get();

Überraschenderweise sind alle Elemente gedruckt. Auch wenn filter() seine Bedingung sofort erfüllt, verarbeitet es weiterhin nachfolgende Elemente des Streams.

Der Grund

Dieses Verhalten ist auf die Java Streams-Implementierung zurückzuführen. Nach flatMap() enthält der Stream nicht mehr die ursprünglichen Elemente. Stattdessen enthält es eine Folge abgeflachter Elemente, die von flatMap() generiert wurden. Wenn filter() folgt, bearbeitet es diese abgeflachten Elemente, nicht den ursprünglichen Stream.

Die Implementierung von forEachWithCancel(), die in findFirst() verwendet wird, ruft kontinuierlich tryAdvance() auf dem Spliterator bis zur Senke auf fordert eine Stornierung an oder der Spliterator ist erschöpft. Im Fall von flatMap() schreitet der Spliterator ohne Möglichkeit einer vorzeitigen Beendigung weiter voran, selbst wenn filter() bereits eine Übereinstimmung gefunden hat.

Fix

Dieses Problem wurde in Java 10 behoben und auf Java 8 zurückportiert. Die Implementierung ermöglicht jetzt eine vorzeitige Beendigung in flatMap(), wenn eine Kurzschlussoperation wie filter() stattfindet verwendet.

Fazit

Verständlicherweise kann es verwirrend sein, warum sich filter() nach flatMap() so verhält, als ob es nicht faul wäre. Die zugrunde liegende Java Streams-Implementierung diktiert dieses Verhalten, das später in Java 10 behoben und auf Java 8 zurückportiert wurde. Dieses Verständnis ist entscheidend für die effiziente Handhabung solcher Szenarien.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum scheint „filter()' nach „flatMap()' in Java Streams nicht faul zu sein?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Top 4 JavaScript -Frameworks in 2025: React, Angular, Vue, SvelteTop 4 JavaScript -Frameworks in 2025: React, Angular, Vue, SvelteMar 07, 2025 pm 06:09 PM

Dieser Artikel analysiert 2025 die vier besten JavaScript -Frameworks (React, Angular, Vue, Svelte) und verglichen ihre Leistung, Skalierbarkeit und Zukunftsaussichten. Während alle aufgrund starker Gemeinschaften und Ökosysteme dominant bleiben, sind ihr relatives Popul

Wie funktioniert der Klassenladungsmechanismus von Java, einschließlich verschiedener Klassenloader und deren Delegationsmodelle?Wie funktioniert der Klassenladungsmechanismus von Java, einschließlich verschiedener Klassenloader und deren Delegationsmodelle?Mar 17, 2025 pm 05:35 PM

Mit der Klassenbelastung von Java wird das Laden, Verknüpfen und Initialisieren von Klassen mithilfe eines hierarchischen Systems mit Bootstrap-, Erweiterungs- und Anwendungsklassenloadern umfasst. Das übergeordnete Delegationsmodell stellt sicher

Wie implementiere ich mehrstufige Caching in Java-Anwendungen mit Bibliotheken wie Koffein oder Guava-Cache?Wie implementiere ich mehrstufige Caching in Java-Anwendungen mit Bibliotheken wie Koffein oder Guava-Cache?Mar 17, 2025 pm 05:44 PM

In dem Artikel wird in der Implementierung von mehrstufigem Caching in Java mithilfe von Koffein- und Guava-Cache zur Verbesserung der Anwendungsleistung erläutert. Es deckt die Einrichtungs-, Integrations- und Leistungsvorteile sowie die Bestrafung des Konfigurations- und Räumungsrichtlinienmanagements ab

Spring Boot Snakeyaml 2.0 CVE-2022-1471 Problem behobenSpring Boot Snakeyaml 2.0 CVE-2022-1471 Problem behobenMar 07, 2025 pm 05:52 PM

Dieser Artikel befasst sich mit der Verwundbarkeit von CVE-2022-1471 in Snakeyaml, einem kritischen Fehler, der die Ausführung von Remote-Code ermöglicht. Es wird beschrieben

Node.js 20: wichtige Leistungssteigerung und neue FunktionenNode.js 20: wichtige Leistungssteigerung und neue FunktionenMar 07, 2025 pm 06:12 PM

Node.js 20 verbessert die Leistung durch V8 -Motorverbesserungen erheblich, insbesondere durch schnellere Müllsammlung und E/A. Zu den neuen Funktionen gehören eine bessere Support von WebAssembly und raffinierte Debugging -Tools, die Produktivität der Entwickler und die Anwendungsgeschwindigkeit.

ICEBERG: Die Zukunft von Data Lake TabellenICEBERG: Die Zukunft von Data Lake TabellenMar 07, 2025 pm 06:31 PM

Iceberg, ein offenes Tabellenformat für große analytische Datensätze, verbessert die Leistung und Skalierbarkeit von Data Lake. Es befasst sich mit Einschränkungen von Parquet/ORC durch internes Metadatenmanagement und ermöglicht eine effiziente Schemaentwicklung, Zeitreisen, gleichzeitiger W

Wie kann ich funktionale Programmierungstechniken in Java implementieren?Wie kann ich funktionale Programmierungstechniken in Java implementieren?Mar 11, 2025 pm 05:51 PM

In diesem Artikel wird die Integration der funktionalen Programmierung in Java unter Verwendung von Lambda -Ausdrücken, Streams -API, Methodenreferenzen und optional untersucht. Es zeigt Vorteile wie eine verbesserte Lesbarkeit der Code und die Wartbarkeit durch SUKTIVE UND VERUSNAHMETALITÄT

Wie benutze ich Maven oder Gradle für das fortschrittliche Java -Projektmanagement, die Erstellung von Automatisierung und Abhängigkeitslösung?Wie benutze ich Maven oder Gradle für das fortschrittliche Java -Projektmanagement, die Erstellung von Automatisierung und Abhängigkeitslösung?Mar 17, 2025 pm 05:46 PM

In dem Artikel werden Maven und Gradle für Java -Projektmanagement, Aufbau von Automatisierung und Abhängigkeitslösung erörtert, die ihre Ansätze und Optimierungsstrategien vergleichen.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ist eine PHP/MySQL-Webanwendung, die sehr anfällig ist. Seine Hauptziele bestehen darin, Sicherheitsexperten dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten und Tools in einem rechtlichen Umfeld zu testen, Webentwicklern dabei zu helfen, den Prozess der Sicherung von Webanwendungen besser zu verstehen, und Lehrern/Schülern dabei zu helfen, in einer Unterrichtsumgebung Webanwendungen zu lehren/lernen Sicherheit. Das Ziel von DVWA besteht darin, einige der häufigsten Web-Schwachstellen über eine einfache und unkomplizierte Benutzeroberfläche mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden zu üben. Bitte beachten Sie, dass diese Software

PHPStorm Mac-Version

PHPStorm Mac-Version

Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung