データ構造を扱うとき、さまざまな方法でデータを操作および処理する必要が生じることがよくあります。一般的なシナリオの 1 つは、要素の順次コレクションであるイテレーターを、より多用途で強力なデータ処理パイプラインであるストリームに変換することです。
この変換を効果的に達成するには、データのコピーの作成を避けることが不可欠です。 。これは、特に大規模なデータセットを扱う場合、非効率的かつ不必要です。
1 つのアプローチは、StreamSupport クラスを利用することです。 Iterable または Spliterator からストリームを作成するメソッドを提供します。この場合、Spliterators.spliteratorUnknownSize() を使用して Iterator から Spliterator を作成できます。次に例を示します。
Iterator sourceIterator = Arrays.asList("A", "B", "C").iterator();
Stream targetStream = StreamSupport.stream(
Spliterators.spliteratorUnknownSize(sourceIterator, Spliterator.ORDERED),
false);
もう 1 つのオプションには、Iterator から Iterable を作成することが含まれます。 Iterable は関数型インターフェイスであり、ラムダを使用すると、Iterator から簡単に Iterable を作成できます。
Iterable iterable = () -> sourceIterator;
Stream targetStream = StreamSupport.stream(iterable.spliterator(), false);
このアプローチは、関数型インターフェイス設計を利用しているため、おそらくより読みやすくなっています。不必要なコピーを避けることで、パフォーマンスとコードの明瞭さを維持しながらデータを効率的に処理できます。
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