Java 函数式编程中的高级流处理

java 流 api 先进的处理技术可以显著提高流处理效率，包括以下方法：并行流：采用多线程并行处理流元素，提高大数据量处理效率。减少操作：通过 reduce() 该方法将元素减少到单个值，例如寻求和平。收集操作：使用 collect() 将元素收集到容器中，例如， tolist() 返回元素列表。

函数编程中的流量 API 它是一种强大的工具，允许您通过链操作和延迟执行来处理数据集。本教程将讨论先进的流程处理技术，如：

• 并行流
• 缩减操作
• 收集操作

并行流使用多线程并行处理流中的元素。这对处理大量数据非常有效。要创建并行流，请使用它 parallel() 方法：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
IntStream parallelStream = numbers.parallelStream();

减少操作将流中的元素降低到单个值。例如，求和操作将返回所有元素的总和 Integer 类型的变量。为了减少操作，请使用它 reduce() 方法：

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int sum = parallelStream.reduce(0, (a, b) -> a + b);

收集操作将流中的元素收集到容器中。例如， toList() 操作将返回包含所有元素的列表。要执行收集操作，请使用它 collect() 方法：

List<Integer> evenNumbers = parallelStream.filter(n -> n % 2 == 0).collect(Collectors.toList());

计算文件目录下所有文件的总大小

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.stream.Stream;

class FileSizeCalculator {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Path directory = Paths.get("path/to/directory");
        try (Stream<Path> files = Files.walk(directory)) {
            long totalSize = files
                    .filter(Files::isRegularFile)
                    .mapToLong(Files::size)
                    .sum();
            System.out.println("Total size: " + totalSize);
        }
    }
}

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