При работе со структурами данных часто возникает необходимость манипулировать и обрабатывать данные разными способами. Одним из распространенных сценариев является преобразование Iterator, последовательного набора элементов, в Stream, более универсальный и мощный конвейер обработки данных.
Чтобы эффективно выполнить это преобразование, важно избегать создания копий данных. . Это и неэффективно, и ненужно, особенно при работе с большими наборами данных.
Один из подходов — использовать класс StreamSupport. Он предоставляет методы для создания потока из Iterable или Spliterator. В этом случае мы можем создать Spliterator из Iterator, используя Spliterators.spliteratorUnknownSize(). Вот пример:
Iterator sourceIterator = Arrays.asList("A", "B", "C").iterator();
Stream targetStream = StreamSupport.stream(
Spliterators.spliteratorUnknownSize(sourceIterator, Spliterator.ORDERED),
false);
Другой вариант предполагает создание Iterable из Iterator. Iterable — это функциональный интерфейс, и с помощью лямбда-выражений мы можем легко создать Iterable из Iterator:
Iterable iterable = () -> sourceIterator;
Stream targetStream = StreamSupport.stream(iterable.spliterator(), false);
Этот подход, возможно, более удобочитаем, поскольку в нем используется дизайн функционального интерфейса. Избегая ненужного копирования, вы можете эффективно обрабатывать данные, сохраняя при этом производительность и ясность кода.
Отказ от ответственности: Все предоставленные ресурсы частично взяты из Интернета. В случае нарушения ваших авторских прав или других прав и интересов, пожалуйста, объясните подробные причины и предоставьте доказательства авторских прав или прав и интересов, а затем отправьте их по электронной почте: [email protected]. Мы сделаем это за вас как можно скорее.
Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3