Java 8의 간결한 인덱스 기반 스트림 반복
많은 프로그래밍 작업에는 해당 인덱스에 액세스하는 동안 데이터 구조를 반복하는 작업이 포함됩니다. Java 8 스트림은 스트림 처리를 위한 광범위한 작업을 제공하지만 반복 중에 인덱스를 얻는 명시적인 방법은 없습니다.
제공된 Java 코드는 IntStream, boxed(), zip( ), 필터(), 맵() 및 수집()이 있습니다. 원하는 결과를 달성하지만 길이와 복잡성으로 인해 우아함이 손상됩니다.
가장 깔끔한 방법:
가장 간결한 접근 방식은 인덱스 스트림에서 시작하는 것입니다.
String[] names = {"Sam", "Pamela", "Dave", "Pascal", "Erik"}; IntStream.range(0, names.length) .filter(i -> names[i].length() names[i]) .collect(Collectors.toList());
이 메서드는 0부터 배열 길이까지 인덱스 스트림을 구성하고 인덱스를 필터링합니다. 해당 문자열의 길이를 기준으로 인덱스를 해당 문자열에 매핑하고 결과를 목록으로 수집합니다.
대체 방법:
또 다른 옵션은 다음과 같습니다. AtomicInteger와 같은 변경 가능한 개체를 사용하여 임시 인덱스 카운터를 유지 관리합니다.
String[] names = {"Sam", "Pamela", "Dave", "Pascal", "Erik"}; AtomicInteger index = new AtomicInteger(); List<string> list = Arrays.stream(names) .filter(n -> n.length() <p>이 방법은 for-loop 기반 인덱스 증가의 친숙함. 그러나 병렬 스트림에서 이 방법을 사용하면 병렬 처리의 비결정적 순서로 인해 잘못된 동작이 발생할 수 있다는 점에 유의해야 합니다.</p></string>
위 내용은 인덱스 액세스를 사용하여 Java 8 스트림을 효율적으로 반복하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

JVM 'sperformanceIscompetitive, ontotherRuntimes, 안전 및 생산성을 제공합니다

javaachievesplatformincendenceThermeThoughthejavavirtualMachine (JVM), codeiscompiledintobytecode, notmachine-specificcode.2) bytecodeistredbythejvm, anblingcross- shoughtshoughts

thejvmisanabstractcomputingmachinecrucialforrunningjavaprogramsduetoitsplatform-independentarchitection.itincludes : 1) classloaderforloadingclasses, 2) runtimeDataAreaFordatorage, 3) executionEnginewithgringreter, jitcompiler 및 ggarocubucbugecutec

Theosasittranslatesjavabytecodeintomachine-specificinstructions, ManagesMemory 및 HandlesgarbageCollection의 Jvmhasacloserelationship

Java 구현 "Write Once, Run Everywhere"는 바이트 코드로 컴파일되어 JVM (Java Virtual Machine)에서 실행됩니다. 1) Java 코드를 작성하여 바이트 코드로 컴파일하십시오. 2) 바이트 코드는 JVM이 설치된 모든 플랫폼에서 실행됩니다. 3) JNI (Java Native Interface)를 사용하여 플랫폼 별 기능을 처리하십시오. JVM 일관성 및 플랫폼 별 라이브러리 사용과 같은 과제에도 불구하고 Wora는 개발 효율성 및 배포 유연성을 크게 향상시킵니다.

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최고 Java 기능에는 다음이 포함됩니다. 1) 객체 지향 프로그래밍, 다형성 지원, 코드 유연성 및 유지 관리 가능성 향상; 2) 예외 처리 메커니즘, 시도 캐치-패치 블록을 통한 코드 견고성 향상; 3) 쓰레기 수집, 메모리 관리 단순화; 4) 제네릭, 유형 안전 강화; 5) 코드를보다 간결하고 표현력있게 만들기위한 AMBDA 표현 및 기능 프로그래밍; 6) 최적화 된 데이터 구조 및 알고리즘을 제공하는 풍부한 표준 라이브러리.


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