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1、数智创新变革未来集合接口扩展-探索集合框架的新操作和功能1.探索Java集合框架增强功能的扩展方法1.理解流式操作的基本原理和用法1.利用映射流的转换获取映射集合1.掌握并行流的应用场景和实现方式1.分析分组流的使用方法和归约操作1.探索reduce()方法的使用技巧和注意事项1.把握集合框架扩展带来的新机遇和挑战1.探究集合框架未来发展的方向和趋势Contents Page目录页 探索 Java 集合框架增强功能的扩展方法集合接口集合接口扩扩展展-探索集合框架的新操作和功能探索集合框架的新操作和功能探索Java集合框架增强功能的扩展方法1.流式API允许对集合中的元素进行声明性操作并返回一个
2、新的集合。2.流式API提供了丰富的操作符，可以轻松地过滤、映射、排序和聚合元素。3.流式API是延迟执行的，这意味着它只在需要时才执行操作，从而提高了性能。Java9集合工厂方法1.集合工厂方法提供了一种创建集合的简便方法，无需指定集合的具体类型。2.集合工厂方法可以自动推断集合的类型，并根据提供的元素创建适当的集合。3.集合工厂方法使代码更简洁、更易读，提高了开发效率。Java8流式API探索Java集合框架增强功能的扩展方法Java10可变收集器1.可变收集器允许在收集元素时修改集合的状态。2.可变收集器可以用于实现各种自定义的收集操作，例如计算元素的平均值或最大值。3.可变收集器使集合
3、框架更加灵活，并允许开发人员创建满足特定需求的集合。Java11并发集合1.并发集合提供了对多线程环境下集合的访问控制。2.并发集合可以防止多个线程同时修改同一个集合，从而确保数据的完整性。3.并发集合提高了多线程程序的性能和安全性。探索Java集合框架增强功能的扩展方法Java12集合视图1.集合视图提供了一种对集合进行只读访问的方式。2.集合视图可以防止对集合进行意外的修改，从而确保数据的完整性。3.集合视图使集合框架更加灵活，并允许开发人员创建自定义的集合视图。Java13集合增强1.Java13中引入了新的集合方法，例如Set.of()、List.of()和Map.of()，这些方法允
4、许更轻松地创建集合。2.Java13还提供了新的集合API，例如Collection.toArray(IntFunction)和Map.ofEntries()，这些API使得在集合和数组之间进行转换更加容易。3.Java13中还改进了集合的性能，特别是在大集合上进行操作时。理解流式操作的基本原理和用法集合接口集合接口扩扩展展-探索集合框架的新操作和功能探索集合框架的新操作和功能理解流式操作的基本原理和用法流式操作的基本原理：1.流式操作是一项通过管道将数据从一个步骤传递到另一个步骤的编程技术，这使得程序员可以轻松地组合数据操作，而无需担心底层实现的细节。2.流式操作通常使用惰性求值，这意味着只
5、有在需要时才计算数据。这可以大大提高性能，尤其是当处理大型数据集时。3.流式操作还支持并行处理，这意味着程序员可以同时在多个数据块上运行操作。这可以进一步提高性能，尤其是当使用多核计算机时。流式操作的用法：1.流式操作可以用于各种各样的任务，包括数据转换、过滤、聚合和排序。2.流式操作可以与其他编程范式结合使用，例如函数式编程和反应式编程。这使得程序员可以创建更简洁、更易于维护的代码。利用映射流的转换获取映射集合集合接口集合接口扩扩展展-探索集合框架的新操作和功能探索集合框架的新操作和功能利用映射流的转换获取映射集合利用映射流的转换获取映射集合1.映射流转换：可以使用多种流转换操作将映射流转换
6、为另一个映射集合。例如，可以使用filter()方法过滤映射中的键值对，使用map()方法更改映射中的值，或使用sorted()方法对映射中的键值对进行排序。2.常用转换操作：一些常用的流转换操作包括：filter()、map()、sorted()、distinct()、limit()、skip()、forEach()等。这些操作可以帮助您轻松地处理映射中的数据并提取所需信息。3.转换为映射集合：转换后的流可以使用toMap()方法转换为映射集合。toMap()方法可以将流中的元素转换为键值对，并将其存储在映射集合中。这使得您可以轻松地访问和操作映射中的数据。利用映射流的转换获取映射集合映射流
7、转换的示例1.过滤映射中的键值对：可以使用filter()方法过滤映射中的键值对。例如，以下代码过滤出键值对中键大于5的映射：javaMapmap=newHashMap();map.put(1,A);map.put(2,B);map.put(3,C);map.put(4,D);map.put(5,E);map.put(6,F);MapfilteredMap=map.entrySet().stream().filter(entry-entry.getKey()5).collect(toMap(entry-entry.getKey(),entry-entry.getValue();2.更改映射中的
8、值：可以使用map()方法更改映射中的值。例如，以下代码将映射中的值转换为大写：javaMapmap=newHashMap();map.put(1,A);map.put(2,B);map.put(3,C);map.put(4,D);map.put(5,E);map.put(6,F);MapupdatedMap=map.entrySet().stream().map(entry-newAbstractMap.SimpleEntry(entry.getKey(),entry.getValue().toUpperCase().collect(toMap(entry-entry.getKey(),en
9、try-entry.getValue();3.对映射中的键值对进行排序：可以使用sorted()方法对映射中的键值对进行排序。例如，以下代码按键对映射中的键值对进行排序：javaMapmap=newHashMap();map.put(1,A);map.put(2,B);map.put(3,C);map.put(4,D);map.put(5,E);map.put(6,F);MapsortedMap=map.entrySet().stream().sorted(Map.EparingByKey().collect(toMap(entry-entry.getKey(),entry-entry.get
10、Value();掌握并行流的应用场景和实现方式集合接口集合接口扩扩展展-探索集合框架的新操作和功能探索集合框架的新操作和功能掌握并行流的应用场景和实现方式理解并行流1.并行流概念：并行流是一种支持并行操作的流，它允许在多核处理器上充分利用计算资源，从而提高程序的执行效率。2.并行流特点：并行流具有以下特点：-惰性求值：并行流中的操作不会立即执行，只有在终端操作（如收集结果或打印结果）被调用时才会真正执行。-并行执行：并行流中的操作可以并行执行，从而提高程序的执行效率。-使用简单：并行流的API使用简单，只需要使用Java8中引入的StreamAPI就可以轻松创建和使用并行流。3.并行流优势：并
11、行流具有以下优势：-提高性能：并行流可以充分利用多核处理器的计算资源，从而提高程序的执行性能。-简化并行编程：并行流可以简化并行编程，只需要使用简单的API就可以实现并行操作。-提高代码可读性：并行流可以提高代码的可读性，因为并行操作可以使用更少的代码来实现。掌握并行流的应用场景和实现方式并行流实现方式1.使用Fork/Join框架：Fork/Join框架是Java中实现并行编程的一种框架，它可以将一个任务分解成多个子任务，然后并行执行这些子任务，最后将子任务的结果合并起来得到最终结果。并行流可以通过使用Fork/Join框架来实现并行操作。2.使用多线程：并行流也可以通过使用多线程来实现并行
12、操作。多线程是指在一个进程中同时运行多个线程，每个线程执行不同的任务。并行流可以通过创建多个线程，然后将流中的元素分配给不同的线程来实现并行操作。3.使用硬件支持：一些硬件设备支持并行操作，例如多核处理器和图形处理单元（GPU）。并行流可以通过使用这些硬件设备来实现并行操作。例如，Java8中引入的并行流库就支持使用多核处理器和GPU来实现并行操作。分析分组流的使用方法和归约操作集合接口集合接口扩扩展展-探索集合框架的新操作和功能探索集合框架的新操作和功能分析分组流的使用方法和归约操作分析分组流的使用方法1.分组流：一种特殊的流，可将元素分为多个组，每个组包含具有相同键的元素。2.分组流操作：
13、包括groupBy、mapGroups、reduceGroups和window操作等。3.分组流应用场景：日志分析、数据聚合、机器学习等。归约操作1.归约操作：一种将流中的元素减少为单个值的运算。2.归约函数：用于执行归约操作的函数，可对元素进行求和、求平均值、求最大值、求最小值等运算。3.归约操作应用场景：数据统计、性能分析、机器学习等。探索 reduce()方法的使用技巧和注意事项集合接口集合接口扩扩展展-探索集合框架的新操作和功能探索集合框架的新操作和功能探索reduce()方法的使用技巧和注意事项reduce()方法的基本概念和应用1.reduce()方法是一个聚合方法，它将一个序列中
14、的所有元素逐一累积，并最终返回一个单一的最终结果。2.reduce()方法通过一个指定的函数来累积序列中的元素，该函数有两个参数：累积器和当前元素。3.reduce()方法的返回值是累积器的最终值，该值是通过对序列中的所有元素依次调用指定的函数并累积结果而获得的。探索reduce()方法的使用技巧和注意事项reduce()方法的语法和参数1.reduce()方法的语法为：reduce(function(accumulator,currentValue,initialValue),iterable)2.function参数是累积函数，它有两个参数：累积器和当前元素。累积器是累积计算的结果，当前元
15、素是序列中的当前元素。累积函数返回的值将作为下一次累积计算的累积器。3.iterable参数是要累积的序列，可以是列表、元组或任何其他可迭代对象。4.initialValue参数是可选的，如果指定了initialValue，那么它将作为第一次累积计算的累积器。如果未指定initialValue，则将使用序列中的第一个元素作为第一次累积计算的累积器。探索reduce()方法的使用技巧和注意事项reduce()方法的应用场景1.reduce()方法可以用于各种各样的聚合计算，例如计算列表中所有元素的和、平均值、最大值、最小值等。2.reduce()方法也可以用于将一个序列中的元素组合成一个单一的字
16、符串、列表或元组。3.reduce()方法还可以用于对序列中的元素进行过滤或排序。reduce()方法的局限性1.reduce()方法会对序列中的所有元素进行迭代，因此它的时间复杂度为O(n)，其中n是序列中的元素个数。2.reduce()方法不能并行处理，因此它不适合用于处理海量数据。3.reduce()方法需要额外的空间来存储累积器，因此它可能会导致内存消耗增加。探索reduce()方法的使用技巧和注意事项reduce()方法的替代方案1.如果需要对序列中的元素进行并行处理，可以使用map()和sum()等方法来代替reduce()方法。2.如果需要对序列中的元素进行过滤或排序，可以使用filter()和sort()等方法来代替reduce()方法。3.如果需要对序列中的元素进行分组或聚合，可以使用groupby()和aggregate()等方法来代替reduce()方法。reduce()方法的未来发展1.reduce()方法是Python中一个非常重要的聚合方法，它在各种各样的应用场景中都有着广泛的应用。2.随着Python的不断发展，reduce()方法可能会得到进一步的优化，
