Java8的Stream流的一些用法, //排序 carerVehEntityList = carerVehEntityList.stream().sorted( Comparator.comparing(CarerVehInOrOutEntity::getDelintSortNum, Comparator.nullsFirst(Integer::compareTo)) .thenComparing(CarerVehInOrOutEntity::getDelintName, Comparator

[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 目录 [源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 0x00 摘要 0x01 领域 1.1 Flink 1.2 Java Stream 1.3 探寻角度 0x02 数据流模型 2.1 Java Stream 2.2 Flink 2.3 分析 0x03 流水线 3.1 总体对比 3.2 示例代码 3.3 Stream操作分类 3.4 Stage 3.4.1 分类 3.4.2 AbstractPipeline 3.5 流水线构

不得不说,使用Java Stream操作集合实在是太好用了,不过最近在观察生产环境错误日志时,发现偶尔会出现以下2个异常: java.lang.NullPointerException java.util.NoSuchElementException 因此本篇博客总结下使用Java Stream的部分场景以及如何避免上述的2个异常: 提取集合中的某一列(普通提取.去重) 按条件过滤集合 求和 最大值/最小值/平均值 1. 数据准备 首先定义下Friend类: package com.zwwhnl

概念 Stream将要处理的元素集合看作一种流,在流的过程中,借助Stream API对流中的元素进行操作,比如:筛选.排序.聚合等. Stream 的操作符大体上分为两种:中间操作符和终止操作符 中间操作符 对于数据流来说,中间操作符在执行制定处理程序后,数据流依然可以传递给下一级的操作符. 中间操作符包含8种(排除了parallel,sequential,这两个操作并不涉及到对数据流的加工操作): map(mapToInt,mapToLong,mapToDouble) 转换操作符,把比如A-

nutch 运行时异常: http://www.ly.com/news/visa.html: java.io.IOException: unzipBestEffort returned null 参考:http://www.tuicool.com/articles/faUB73 此页面采用这个是一个分段传输,而nutch爬虫则默认采用了非分段式处理,导致构造GZIP时出错,从而影响了后面的GZIP解压失败. 是否是分段传输可以在Http headers里面看到,如果是分段传输则有:transfe

前言:在使用EF当中,肯定会遇到动态查询的需求,建立一个公共调用的动态组合表达式查询也是必不可少的,以下是建立动态组合多排序字段做个记录,供以后调用 1.建立一个结构,用于多个排序字段组合,这个结构体有两个字段,一个是需要排序的属性名,一个是是否是升序降序的判断 public struct OrderModelField { public string propertyName { get; set; } public bool IsDESC { get; set; } } 组合方法 publi

Stream是 Java 8新增加的类,用来补充集合类. Stream代表数据流,流中的数据元素的数量可能是有限的,也可能是无限的. Stream和其它集合类的区别在于:其它集合类主要关注与有限数量的数据的访问和有效管理(增删改),而Stream并没有提供访问和管理元素的方式,而是通过声明数据源的方式,利用可计算的操作在数据源上执行,当然BaseStream.iterator()和BaseStream.spliterator()操作提供了遍历元素的方法. Java Stream提供了提供了串行和

   奇怪的慢sql 我们先来看2条sql 第一条: select * from acct_trans_log WHERE  acct_id = 1000000000009000757 order by create_time desc limit 0,10    第二条:  select * from acct_trans_log WHERE  acct_id = 1000000000009003061 order by create_time desc limit 0,10 表的索引及数据总

java希尔排序 1.基本思想: 希尔排序也成为"缩小增量排序",其基本原理是,现将待排序的数组元素分成多个子序列,使得每个子序列的元素个数相对较少,然后对各个子序列分别进行直接插入排序,待整个待排序列"基本有序"后,最后在对所有元素进行一次直接插入排序.因此,我们要采用跳跃分割的策略:将相距某个"增量"的记录组成一个子序列,这样才能保证在子序列内分别进行直接插入排序后得到的结果是基本有序而不是局部有序.希尔排序是对直接插入排序算法的优化和升级.

java stream 原理 需求 从"Apple" "Bug" "ABC" "Dog"中选出以A开头的名字,然后从中选出最长的一个,并输出其长度 1. 最直白的实现 缺点 迭代次数过多 频繁产生中间结果,性能无法接受 2. 平常写法 int longest = 0; for(String str : strings){ if(str.startsWith("A")){// 1. filter(), 保留以

1.动态构建排序 Lambda /// <summary> /// 获取排序Lambda(如果动态排序,类型不同会导致转换失败) /// </summary> /// <typeparam name="T">数据字段类型</typeparam> /// <typeparam name="Tkey">排序字段类型</typeparam> /// <param name="defau

原文地址:http://tutorials.jenkov.com/java-reflection/private-fields-and-methods.html =========================================================================================== 尽管普遍的观点是不能直接访问私有字段和私有方法的,实际上通过Java反射是可以访问其他类的私有字段和私有方法的.它甚至不是那么困难.在单元测试期间很容易使

测试报告: Array length: 20000 bubbleSort : 573 ms bubbleSortAdvanced : 596 ms bubbleSortAdvanced2 : 583 ms selectSort : 160 ms insertSort : 76 ms insertSortAdvanced : 59 ms insertSortAdvanced2 : 164 ms binaryTreeSort : 3 ms shellSort : 2 ms shellSortAdva

  Java各种排序算法详解 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序. (3).交换排序:冒泡排序.快速排序. (4).归并排序 (5).基数排序 一.插入排序 •思想:每步将一个待排序的记录,按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置,直到

Java Stream API进阶篇 本文github地址 上一节介绍了部分Stream常见接口方法,理解起来并不困难,但Stream的用法不止于此,本节我们将仍然以Stream为例,介绍流的规约操作. 规约操作(reduction operation)又被称作折叠操作(fold),是通过某个连接动作将所有元素汇总成一个汇总结果的过程.元素求和.求最大值或最小值.求出元素总个数.将所有元素转换成一个列表或集合,都属于规约操作.Stream类库有两个通用的规约操作reduce()和collect(

利用JAVA完成排序 当我们在进行数据库进行查询的时候,当需要按某个字段来进行排序的时候,可以使用SQL语句来完成排序,可以升序,也可以降序.JAVA中的Collections类也可以完成这种操作,SQL的用法和这种集合工具类的操作,可以用于不同的情况中,至于怎么用,可以根据业务场景来选择,下面我罗列出具体的代码,大家可以参考. 1)创建工程名为sort的JAVA工程 创建包结构: 创建User类: package com.sunyard.bean; /** * <p> * 用户类,实现Com

ylbtech-Java-Runoob:Java Stream.File.IO 1.返回顶部 1. Java 流(Stream).文件(File)和IO Java.io 包几乎包含了所有操作输入.输出需要的类.所有这些流类代表了输入源和输出目标. Java.io 包中的流支持很多种格式,比如:基本类型.对象.本地化字符集等等. 一个流可以理解为一个数据的序列.输入流表示从一个源读取数据,输出流表示向一个目标写数据. Java 为 I/O 提供了强大的而灵活的支持,使其更广泛地应用到文件传输和网络

导读 作者计划把Java Stream写成一个系列的文章,本文只是其中一节.更多内容期待您关注我的号! 一.什么是Java Stream? Java Stream函数式编程接口最初是在Java 8中引入的,并且与lambda一起成为Java开发的里程碑式的功能特性,它极大的方便了开放人员处理集合类数据的效率.从笔者之前看过的调查文章显示,绝大部分的开发者使用的JDK版本是java 8,其中Java Stream和lambda功不可没. Java Stream就是一个数据流经的管道,并且在管道中对

一.Java Stream管道数据处理操作 在本号之前发布的文章<Java Stream函数式编程?用过都说好,案例图文详解送给你>中,笔者对Java Stream的介绍以及简单的使用方法给大家做了介绍.在开始本文之前,我们有必要介绍一下这张Java Stream 数据处理过程图,图中主要分三个部分: 将数组.集合类.文本文件转换为管道流(图中的蓝色方块的部分,在本号的上一篇文章中已经给大家介绍过了) Java Stream管道数据处理操作(也就是下图中中间的虚线内的数据处理操作,本文的主要内

一.Java Stream管道数据处理操作 在本号之前写过的文章中,曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API.在使用的过程中分为三个阶段.在开始本文之前,我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段,如图: 第一阶段(图中蓝色):将集合.数组.或行文本文件转换为java Stream管道流 第二阶段(图中虚线部分):管道流式数据处理操作,处理管道中的每一个元素.上一个管道中的输出元素作为下一个管道的输入元素. 第三阶段(图中绿色):管道流结果处理操

排序字段为orderid; 1.使用order by orderid desc实现降序时,orderid 为null数据的会排在数据的最后面: 但是,order by orderid升序时,orderid 为null的数据则会排在最前面,如果想要将orderid 为null的数据排在最后,就需要加上is null. select * from user u order by u.orderid is null, u.orderid 原文链接:https://blog.csdn.net/w5923