Java8-转为流为基本数据类型求最大值、最小值、平均值、求和、计数

2023年5月12日 231次阅读 来源: Zebe

基本数据类型在高阶函数中的运用

众所周知，在Java中使用基本数据类型的性能和产效率远高于包装类型。由于装箱类型是对象，因此在内存中存在额外开销。比如，整型在内存中占用4 字节，整型对象却要占用 16 字节。这一情况在数组上更加严重，整型数组中的每个元素只占用基本类型的内存，而整型对象数组中，每个元素都是内存中的一个指针，指向 Java堆中的某个对象。在最坏的情况下，同样大小的数组， Integer[] 要比 int[] 多占用 6 倍内存。

将基本类型转换为装箱类型，称为装箱，反之则称为拆箱，两者都需要额外的计算开销。对于需要大量数值运算的算法来说，装箱和拆箱的计算开销，以及装箱类型占用的额外内存，会明显减缓程序的运行速度。

为了减小这些性能开销， Stream 类的某些方法对基本类型和装箱类型做了区分。Stream中的高阶函数 mapToLong 和其他类似函数即为该方面的一个尝试。在 Java 8 中，仅对整型、长整型和双浮点型做了特殊处理，因为它们在数值计算中用得最多，特殊处理后的系统性能提升效果最明显。

计算最大值、最小值、平均值、求和、计数统计

使用 mapToInt、mapToLong、mapToDouble 等高阶函数后，得到一个基于基本数据类型的流。针对这样的流，Java提供了一个摘要统计的功能（对应的类有：IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics 和 DoubleSummaryStatistics），如下代码所示：

/** * 运行入口 * * @param args 运行参数 */
public static void main(String[] args) {
    toInt();
    toLong();
    toDouble();
}

private static void toInt() {
    IntSummaryStatistics statistics = Stream.of(1L, 2L, 3L, 4L).mapToInt(Long::intValue).summaryStatistics();
    System.out.println("最大值：" + statistics.getMax());
    System.out.println("最小值：" + statistics.getMin());
    System.out.println("平均值：" + statistics.getAverage());
    System.out.println("求和：" + statistics.getSum());
    System.out.println("计数：" + statistics.getCount());
}

private static void toLong() {
    LongSummaryStatistics statistics = Stream.of(1L, 2L, 3L, 4000000000000000000L).mapToLong(Long::longValue).summaryStatistics();
    System.out.println("最大值：" + statistics.getMax());
    System.out.println("最小值：" + statistics.getMin());
    System.out.println("平均值：" + statistics.getAverage());
    System.out.println("求和：" + statistics.getSum());
    System.out.println("计数：" + statistics.getCount());
}

private static void toDouble() {
    DoubleSummaryStatistics statistics = Stream.of(1, 2, 3.0, 5.2).mapToDouble(Number::doubleValue).summaryStatistics();
    System.out.println("最大值：" + statistics.getMax());
    System.out.println("最小值：" + statistics.getMin());
    System.out.println("平均值：" + statistics.getAverage());
    System.out.println("求和：" + statistics.getSum());
    System.out.println("计数：" + statistics.getCount());
}

本文首发于个人独立博客，文章链接：http://www.zebe.me/java-8-max-min-sum-average-count

    原文作者：Zebe
    原文地址: https://blog.csdn.net/zebe1989/article/details/82692527
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