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问理解Java 8/9函数编程中的Map和Reduce (lambda表达式)。map()和reduce()如何提高性能？
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Stack Overflow用户

提问于 2017-08-01 06:47:19

回答 1查看 217关注 0票数 1

这一行函数式编程代码做了：2*3 + 4*3 + 6*3 + 8*3 + 10*3操作。

 int sum = IntStream.rangeClosed(1,10) /* closed range */
            .filter(x -> x%2 == 0) /* filter to even numbers in range */
            .map(x -> x*3) /* map */
            .sum(); /* actual sum operation happens */
            System.out.println(sum); /* prints 90 */

我明白它在做什么。我想知道，在内存分配方面，是怎么回事？我们可以有类似的老方案，上面的操作如下。这很容易理解，但是上面基于Lambda的代码更有表现力。

int sum=0;
for(int i=1; i<=10;i++) {
   if(i%2 == 0) {
      sum=sum+i*3; 
      }
    }
System.out.println(sum); /* prints 90 */

functional-programming

java-8

java

lambda

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-08-01 07:43:40

首先，lambda expressions将被取消到类文件中的静态方法(使用javap查看)。

对于Predicate，将生成一个.class (在调用类时，您可以通过-Djdk.internal.lambda.dumpProxyClasses=/Your/Path参数集看到它)。

对于用于Function操作的map也是如此。

因为您的lambda是stateless，所以将为每个操作创建和重用Predicate和Function的单个实例。如果是有状态的lambda，那么将为处理的每个元素生成一个新的实例。

从您的问题标题中，map和reduce不会提高性能(除非有大量的元素，并且您可以将流程并行化)。您的简单循环会更快，但不会比流快得多。您还选择了一个非常简单的示例--假设您选择了一个执行一些繁重的grouping，然后是自定义的collection等的示例--通过stream的简单方法的冗长性将是非常重要的。

票数 5

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/45430767

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