ChatGPT：Stream 和 传统遍历循环的对比
ChatGPT：Stream 和 传统遍历循环的对比
传统循环遍历代码
假设我们有一个 List<String>，我们希望对它进行排序，然后筛选出以 “a” 开头的元素，并打印它们。传统的循环遍历代码可能如下：
List<String> stringList = Arrays.asList("bbb", "aaa2", "ccc", "aaa1");
// 排序
List<String> sortedList = new ArrayList<>(stringList);
Collections.sort(sortedList);
// 筛选
List<String> filteredList = new ArrayList<>();
for (String s : sortedList) {
if (s.startsWith("a")) {
filteredList.add(s);
}
}
// 打印
for (String s : filteredList) {
System.out.println(s);
}
使用 Stream API 的代码
使用 Stream API，可以将上述操作链式地写成：
List<String> stringList = Arrays.asList("bbb", "aaa2", "ccc", "aaa1");
stringList.stream()
.sorted()
.filter(s -> s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println);
比较与分析
1. 代码简洁性
- 传统方法：需要多个步骤（排序、筛选、打印），每个步骤都需要明确的循环结构和临时集合。
- Stream 方法：使用链式调用，减少了显式的循环和临时集合的创建，使代码更加简洁和易读。
2. 中间结果的处理
- 传统方法：每个步骤的中间结果都需要显式存储在集合中（如
sortedList和filteredList），这会增加内存消耗。 - Stream 方法：中间操作是惰性求值的，不会立即生成中间结果。只有在终端操作触发时，所有操作才会按需执行，并不会显式存储中间结果，避免了不必要的内存消耗。
3. 性能优化
- 惰性求值（Lazy Evaluation）：Stream 的中间操作（如
sorted和filter）都是惰性求值的，意味着它们只是记录了操作，而不会立即执行。只有在遇到终端操作（如forEach）时，才会遍历数据并执行所有中间操作。这避免了不必要的计算和内存使用。 - 优化执行顺序：在流处理中，可以将多个操作结合起来一次遍历完成。例如，在传统方法中，排序和筛选是分两步完成的。而在 Stream 中，这些操作是可以组合在一起完成的，减少了遍历次数。
4. 并行处理
- 传统方法：需要手动处理多线程并发，代码复杂度高，容易出错。
- Stream 方法：通过简单地调用
parallelStream()，可以轻松实现数据的并行处理，利用多核 CPU 提高性能。
5. 可读性和可维护性
- 传统方法：由于步骤多且显式操作中间集合，代码复杂且容易出错。
- Stream 方法：链式调用使得逻辑更加清晰，一目了然，更容易维护和修改。
原文地址：https://blog.csdn.net/XRT_knives/article/details/140525713
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