溪流帕拉拉斯

什么时候选择paralelStream()？

当你需要有效地处理大量数据时，parallelStream() 操作可以并行执行多个线程。 但是请确保您的并行操作是“可关联的”和“可交换的”，这意味着操作顺序不会影响最终结果。

优点及注意事项

• 大型数据集处理速度显著提高

不建议用于小型集合，因为这可能会引入竞争条件。

示例：

示例1：并行求和

从列表中求和数字：

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
int sum = numbers.parallelStream()
                 .reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("并行流求和结果：" + sum);

示例2：并行过滤和处理

过滤和处理列表中的偶数：

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
List<Integer> result = numbers.parallelStream()
                              .filter(n -> n % 2 == 0) // 过滤偶数
                              .collect(Collectors.toList());
System.out.println("结果：" + result);

示例3：并行搜索最大值

使用 reduce 并行搜索列表中的最大值：

List<Integer> numbers = List.of(1, 5, 2, 8, 3, 9, 4, 7, 6, 10);
Optional<Integer> max = numbers.parallelStream()
                               .reduce(Integer::max); // 使用 max 查找最大值
max.ifPresent(System.out::println); // 打印最大值

示例4：并行计数符合条件的元素

统计列表中长度大于5的单词数量：

List<String> words = List.of("apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry");
long count = words.parallelStream()
                  .filter(word -> word.length() > 5)
                  .count();
System.out.println("长度大于5的单词数量：" + count);

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