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悠悠楠杉

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搜索到 5 篇与 的结果
2025-12-03

在Java中如何使用Collectors.groupingBy对集合分组
在Java中如何使用Collectors.groupingBy对集合分组
在现代Java开发中，随着函数式编程理念的普及，Stream API 已成为处理集合数据的首选工具。其中，Collectors.groupingBy 作为 java.util.stream.Collectors 类中的核心方法之一，为开发者提供了强大而简洁的集合分组能力。它不仅简化了传统循环遍历的冗长代码，还提升了程序的可读性和维护性。本文将深入探讨 groupingBy 的使用方式及其在实际项目中的应用场景。Collectors.groupingBy 的基本语法结构非常清晰：它接收一个分类函数（通常是Lambda表达式），并根据该函数的返回值对流中的元素进行分组，最终返回一个 Map，其键为分组依据，值为对应分组的元素列表。例如，假设我们有一个员工列表，想要按部门进行分组，代码可以这样写：java List<Employee> employees = getEmployeeList(); Map<String, List<Employee>> groupedByDept = employees.stream() .collect(Co...
2025年12月03日
26 阅读
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2025-11-25

在Java中如何使用flatMap扁平化集合
在Java中如何使用flatMap扁平化集合
在现代Java开发中，Stream API已经成为处理集合数据的标准工具之一。它不仅让代码更加简洁，还提升了可读性和功能性。而在众多Stream操作中，flatMap是一个特别强大但初学者容易忽略的方法。它的核心作用是“扁平化映射”，即将一个包含多个子集合的结构，转化为一个统一的一维流，从而方便后续的过滤、映射或统计操作。想象一下，你有一个List<List<String>>类型的对象，里面保存着多个学生选课信息，每个子列表代表一个学生的课程列表。现在你想获取所有课程的去重集合，你会怎么做？传统方式可能需要两层循环，逐个遍历并添加到新的集合中。而使用flatMap，这个过程可以被极大简化。我们先从map和flatMap的区别说起。map用于将流中的每个元素通过函数转换成另一个元素，转换前后元素数量不变。比如将字符串转为大写，数字平方等。而flatMap不同，它接受一个返回流的函数，并将这些流“摊平”成一个整体流。换句话说，flatMap不仅做了映射，还做了合并。举个例子：java List<List> courses = Arrays.asList(...
2025年11月25日
36 阅读
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2025-11-22

Java中高效识别并提取重复元素（保留N-1个副本）
Java中高效识别并提取重复元素（保留N-1个副本）
本文深入探讨在Java中如何高效识别并提取集合中的重复元素，同时保留指定数量的副本（如N-1个），结合实际场景分析多种实现方式，包括传统循环、Map计数和Stream流式处理，帮助开发者提升数据处理效率与代码可读性。在日常开发中，处理集合数据时经常会遇到需要识别重复元素的场景。例如，在用户行为日志分析中，我们可能希望找出被多次点击的资源；在订单系统中，需检测同一用户短时间内重复提交的请求。然而，不同于简单的“完全去重”，有时业务需求要求我们识别出重复项，并保留一定数量的副本，比如只保留第一次出现后的N-1个重复记录。这种“部分保留”的策略在数据清洗、缓存优化等场景中尤为常见。那么，在Java中如何高效实现这一目标？我们以一个具体问题为例：给定一个字符串列表，找出所有重复出现的元素，并为每个重复元素保留其第2次到第N次的出现记录（即保留N-1个副本），原始顺序不变。使用HashMap统计频次与索引控制最直观的方式是借助HashMap记录每个元素的出现次数，并在遍历过程中判断是否应保留当前元素。假设我们要为每个重复元素保留1个副本（即N=2，保留N-1=1个），代码如下：java i...
2025年11月22日
45 阅读
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2025-11-14

在Java中如何使用Files.lines结合Stream读取大文件
在Java中如何使用Files.lines结合Stream读取大文件
在现代企业级应用开发中，处理大型日志文件、CSV数据集或批量导入导出任务已成为常态。传统使用BufferedReader逐行读取的方式虽然直观，但在面对数GB甚至更大的文件时，往往需要开发者手动管理资源和循环逻辑，代码冗余且易出错。自Java 8发布以来，Files.lines() 方法为这一难题提供了优雅的解决方案——它将NIO.2与Stream API完美融合，让开发者能够以声明式风格高效处理大文件。Files.lines(Path path) 返回一个 Stream<String>，代表文件中的每一行文本。其最大优势在于惰性求值（lazy evaluation）机制：流中的行不会一次性全部加载到内存，而是在遍历时按需读取。这意味着即使处理10GB的日志文件，JVM堆内存也不会因此暴涨。例如，以下代码仅统计包含“ERROR”关键字的行数：java long errorCount = Files.lines(Paths.get("app.log")) .filter(line -> line.contains("ERROR")) .count(...
2025年11月14日
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2025-11-13

在Java中如何使用ParallelStream实现并行集合处理
在Java中如何使用ParallelStream实现并行集合处理
在现代Java开发中，随着数据量的不断增长，对集合进行高效处理成为提升应用性能的关键。Java 8引入的Stream API不仅让代码更加简洁优雅，还提供了parallelStream()方法，使得开发者可以轻松实现并行计算。合理使用Parallel Stream，能够在多核CPU环境下显著提升处理速度，尤其适用于大规模数据集合的过滤、映射和归约操作。传统的集合遍历方式（如for循环或增强for循环）本质上是串行执行的，每一个元素都必须等待前一个处理完成才能开始。而Parallel Stream通过Fork/Join框架将数据源分割成多个子任务，分配给不同的线程并行执行，最后合并结果。这种机制充分利用了现代多核处理器的能力，有效缩短了整体处理时间。要启用并行流，只需将原本的stream()调用替换为parallelStream()。例如：java List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, ...); int sum = numbers.parallelStream() ....
2025年11月13日
32 阅读
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

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