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

从list中取固定条数的数据放入新的list里 public static <T> List<List<T>> split(List<T> resList, int count) { if (resList == null || count < 1) return null; List<List<T>> ret = new ArrayList<List<T>>(); int size = resList.

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(

在Javaor .net编程中,  我们经常见到"stream" 这个字眼. 我们大概知道这是个流的意思, 如果看完本文的话, 应该会有1个大概的概念. 一, Java中什么是Stream(流) 1.1 1段输出文件内容到屏幕的代码 假如我们有个需求, 利用Java写1个程序, 将1个硬盘上的文件(/home/gateman/tmp/build.xml)内容输出到屏幕上. Java的代码如下: import java.io.*; public class Stream1{ public

前言 Java 8 的 Stream 使得代码更加简洁易懂,本篇文章深入分析 Java Stream 的工作原理,并探讨 Steam 的性能问题. Java 8 集合中的 Stream 相当于高级版的 Iterator,它可以通过 Lambda 表达式对集合进行各种非常便利.高效的聚合操作(Aggregate Operation),或者大批量数据操作 (Bulk Data Operation). Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作sorted.filter.map等类似.我们在应用层

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-

全面吃透JAVA Stream流操作,让代码更加的优雅 在JAVA中,涉及到对数组.Collection等集合类中的元素进行操作的时候,通常会通过循环的方式进行逐个处理,或者使用Stream的方式进行处理. 例如,现在有这么一个需求: 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表,按长度倒序输出,最多返回3个 在JAVA7及之前的代码中,我们会可以照如下的方式进行实现: /** * [常规方式] * 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表,按长度倒序输出,最多返回3个 * * @param sen

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

一.条件变量 条件变量实现了java.util.concurrent.locks.Condition接口,条件变量的实例化就是通过一个Lock对象上调用newCondition()方法获得的,这样条件就和一个锁绑定起来了.因此,Java中的条件变量只能和锁配合使用,来控制并发程序访问竞争资源的安全. 条件变量的出现是为了更精细的控制线程等待与唤醒,一个锁可以有多个条件,每个条件上有多个线程等待,通过await()方法,可以让线程在该条件下等待.当调用signalAll()方法时,又可以唤醒该条件

最近遇到一个测试数据的需求,需要往一个表中插入4个来源的数据. 往orders 表中插入 来自 sql_person cm_user_car_model cm_sp_product_new 部分固定数据以及两个递增的时间数据 对于4的数据很好处理不过是时间处理,以及固定值的递增. 对于1,2,3部分,第一眼想到的是用cross join来去三个表的笛卡尔积,三个表各取一条拼合在一起插入 例如select a.*,b.*,c.*  from (select * from t1 where... l

随机查询,方法可以有很多种.比如,查询出所有记录,然后随机从列表中取n条记录.使用程序便可实现.可是程序实现必须查询出所有符合条件的记录(至少是所有符合条件的记录id),然后再随机取出n个id,查询数据库.但是效率毕竟没有数据库中直接查询得快.下面介绍mysql中怎样随机查询n条记录. 1.最简单的办法order by rand(),示例 ; 此写法,可以将查询出的结果集打乱,limit n条记录后,得到n条随机的记录,这n条记录也是随机顺序的,就是效率有点慢,但是很随机. 2.如果记录id保持

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

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

[如何让代码变“高级”(二)]-这样操作值得一波666(Java Stream)(这么有趣) 开发中的代码 在开发中的代码是不是很常见这样的代码: 这样的? for循环取元素取值 List<User> szUserList = new ArrayList<>(); for (User user : userList) { if (user.getAddress().equals("shenzhen")) { szUserList.add(user); } } 或

两个星期以前,就有读者强烈要求我写一篇 Java Stream 流的文章,我说市面上不是已经有很多了吗,结果你猜他怎么说:"就想看你写的啊!"你看你看,多么苍白的喜欢啊.那就"勉为其难"写一篇吧,嘻嘻. 单从"Stream"这个单词上来看,它似乎和 java.io 包下的 InputStream 和 OutputStream 有些关系.实际上呢,没毛关系.Java 8 新增的 Stream 是为了解放程序员操作集合(Collection)时的生产

目录 简介 Collectors.toList() Collectors.toSet() Collectors.toCollection() Collectors.toMap() Collectors.collectingAndThen() Collectors.joining() Collectors.counting() Collectors.summarizingDouble/Long/Int() Collectors.averagingDouble/Long/Int() Collecto

[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

Oracle 查询出来的数据取第一条 --------------------------------------------------------------------------- 转载自:http://www.itpub.net/thread-246442-1-1.html select * from (select * from <table> order by <key>) where rownum=1; select * from (select * from &l

oracle 中随机取一条记录的两种方法 V_COUNT INT:=0; V_NUM INT :=0; 1:TBL_MYTABLE 表中要有一个值连续且唯一的列FID BEGIN SELECT COUNT(*) INTO V_COUNT FROM  TBL_MYTABLE; SELECT TRUNC(DBMS_RADOM.VALUE(1,V_COUNT+1)) INTO V_NUM FROM DUAL; SELECT * FROM TBL_MYTABLE T WHERE T.FID=V_NUM;

从SQLSERVER/MYSQL数据库中随机取一条或者N条记录 很多人都知道使用rand()函数但是怎麽使用可能不是每个人都知道 建立测试表 USE [sss] GO ,NAME ) DEFAULT 'nihao') GO CREATE INDEX IX_RANDTEST_ID ON RANDTEST(ID) GO INSERT INTO RANDTEST DEFAULT VALUES SELECT * FROM RANDTEST 第一种写法:大家会想到ORDER BY NEWID() SET