详细分析Java中Stream流和for循环的差异之处

目录

  • 前言
  • 1. 基本知识
  • 2. Demo

前言

事情起因是遍历大数据的时候,数据卡顿很严重

对于Java的基本知识推荐阅读:java框架 零基础从入门到精通的学习路线 附开源项目面经等(超全)

1. 基本知识

在Java中,Stream API提供了一种功能强大且灵活的方式来处理集合数据

与传统的for循环相比,Stream API具有许多优势,但也存在一些差异和限制

一、Stream遍历

优势:

  • 函数式编程:Stream API提供了丰富的函数式编程操作,如map、filter、reduce等,可以更加清晰和简洁地表达数据处理逻辑
  • 并行处理:Stream API支持并行处理,可以自动利用多核处理器的优势,加速数据处理过程
  • 延迟执行:Stream操作可以延迟执行,只有在终止操作调用时才会实际执行,这有助于提高性能和资源利用率

劣势:

  • 学习曲线:相对于传统的for循环,Stream API需要一定的学习曲线,特别是对于初学者来说
  • 性能开销:在一些简单的情况下,使用Stream API可能会引入一些性能开销,特别是对于小规模数据集

应用场合:

  • 数据集合操作:对集合进行过滤、转换、排序等操作时,Stream API可以提供简洁的解决方案。
  • 大规模数据处理:对于大规模数据集合,尤其是需要并行处理的场景,Stream API可以发挥其优势。

二、For循环遍历

优势:

  • 简单直观:for循环是一种传统的迭代方式,简单直观,易于理解和掌握
  • 性能较好:在一些简单的场景下,for循环可能具有更好的性能,尤其是对于小规模数据集合

劣势:

  • 可读性较差:相比于Stream API,使用for循环可能需要更多的代码量,并且代码结构可能相对复杂,可读性较差
  • 并行处理困难:对于需要并行处理的场景,使用传统的for循环可能需要自行管理线程池等复杂逻辑

通过以上的差异之处,主要就是代码美观度以及数据量的大小来选择

影响数据量大小的因素

无论是使用Stream API还是传统的for循环,其性能在很大程度上取决于数据集合的大小
一般而言,对于小规模数据集合,两者的性能差异可能不明显,但随着数据量的增加,Stream API的优势会更加显著,尤其是在并行处理大规模数据集合时,但这个不是很绝对!!!

一切优化一定要结合自身的数据量以及对数据量的操作难易,在做出选择哪个进行迭代
一切优化一定要结合自身的数据量以及对数据量的操作难易,在做出选择哪个进行迭代
一切优化一定要结合自身的数据量以及对数据量的操作难易,在做出选择哪个进行迭代

2. Demo

基本知识Demo回顾:

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 使用Stream API计算偶数的平方和
        int sumOfEvenSquaresStream = numbers.stream()
                .filter(n -> n % 2 == 0)
                .mapToInt(n -> n * n)
                .sum();
        System.out.println("Sum of squares of even numbers using Stream: " + sumOfEvenSquaresStream);

        // 使用传统的for循环计算偶数的平方和
        int sumOfEvenSquaresForLoop = 0;
        for (int number : numbers) {
            if (number % 2 == 0) {
                sumOfEvenSquaresForLoop += number * number;
            }
        }
        System.out.println("Sum of squares of even numbers using for loop: " + sumOfEvenSquaresForLoop);
    }
}

以上Demo并非是比较差异,只是回顾总结,毕竟实战场合不一样,重点还是要结合自身,判断其数据迭代的快慢

观测迭代时间变化的Demo:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个包含大量数据的List
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        // 使用Stream API进行遍历和计时
        long startTimeStream = System.currentTimeMillis();
        numbers.stream().forEach(number -> {
            // 在这里可以执行一些操作
        });
        long endTimeStream = System.currentTimeMillis();
        long elapsedTimeStream = endTimeStream - startTimeStream;
        System.out.println("Time taken with Stream API: " + elapsedTimeStream + " milliseconds");

        // 使用传统的for循环进行遍历和计时
        long startTimeForLoop = System.currentTimeMillis();
        for (int number : numbers) {
            // 在这里可以执行一些操作
        }
        long endTimeForLoop = System.currentTimeMillis();
        long elapsedTimeForLoop = endTimeForLoop - startTimeForLoop;
        System.out.println("Time taken with for loop: " + elapsedTimeForLoop + " milliseconds");
    }
}

截图如下:

在这里插入图片描述

通过上面的代码可看出,此处的处理过程使用for是比较快的!

这也后续验证了我在操作某个数据时,转为for来遍历(一定要结合自身数据以及操作):

在这里插入图片描述

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