百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

Java循环:for、foreach与stream性能对比

ztj100 2025-05-23 21:35 24 浏览 0 评论

性能比较

如果数据在1万以内的话,for循环效率高于foreach和stream;如果数据量在10万的时候,stream效率最高,其次是foreach,最后是for。

另外需要注意的是如果数据达到100万的话,parallelStream异步并行处理效率最高,高于foreach和for。

在效率方面,stream().forEach、forEach 和 parallelStream 之间存在一些差异。

stream().forEach:

在处理大量数据时,使用 stream().forEach 可能会比普通的 forEach 更高效。这是因为 stream().forEach 可以使用流式操作,对数据进行更优化的处理,例如通过并行流或者其他优化手段来提高处理速度。

但是需要注意的是,stream().forEach 也可能会引入一些额外的性能开销,比如流的创建和操作过程中的一些额外计算。

forEach:

forEach 方法是集合类的默认方法,它通常会按照集合内部的数据结构进行遍历,不涉及额外的流式操作或并行处理。因此,在某些情况下,forEach 可能会比 stream().forEach 更加高效。

parallelStream:

parallelStream 方法可以在处理大量数据时提供更高的效率,因为它可以利用多核处理器并行处理数据。在某些情况下,特别是对于需要并行处理的大型数据集合,使用 parallelStream 可能会比顺序处理更加高效。

然而,并行处理也可能引入一些额外的开销,比如线程调度、同步等,因此并不是所有情况下都适合使用 parallelStream。

总的来说,对于数据量较小的情况,forEach 和 stream().forEach 的性能差异可能并不明显;而对于大型数据集合或需要并行处理的情况,考虑使用 parallelStream 可能会更加高效。在实际应用中,可以根据具体情况进行性能测试和选择合适的方法。

区别

在Java中,forEach 方法是用来对集合中的每个元素执行特定操作的方法。stream().forEach 和 forEach 方法都可以使用在集合类上,但是有一些区别。

stream().forEach:

stream().forEach 是针对 Stream 接口的方法,它通过创建一个流(Stream)来操作集合中的元素。这意味着它可以对集合进行更灵活的操作,比如筛选、映射和过滤等。

使用 stream().forEach 可以让操作变得更加函数式和流畅,可以方便地进行各种中间操作和终端操作。

forEach:

forEach 是 Iterable 接口中的默认方法,因此几乎所有的集合类都支持 forEach 方法。

forEach 方法是串行执行的,即对集合中的每个元素依次执行指定的操作。这意味着它不能并行处理集合中的元素。

parallelStream:

parallelStream 是 Collection 接口中新增的方法,它可以将集合转换成并行流,从而允许在多个线程上并行处理集合中的元素。

与普通的 stream() 方法相比,parallelStream 方法可以提高处理大量数据时的效率,因为它可以利用多核处理器并行处理数据。

因此,stream().forEach 提供了更多的灵活性和功能性,可以结合流式操作来对集合进行处理;而 forEach 和 parallelStream 则是集合类提供的简单遍历和并行处理的方法。

使用方式和行为

stream().forEach() 和 forEach() 在使用方式和行为上有一些区别。

stream().forEach():

  • stream().forEach() 是流(Stream)API 的操作,用于对流中的每个元素执行给定的操作。
  • 它是一个终端操作,用于触发流的遍历和操作。
  • stream().forEach() 可以接收一个 lambda 表达式或方法引用作为参数,用于定义要执行的操作。
  • 它可以在串行流或并行流上执行操作,如果使用并行流,在多线程情况下可以实现更高的处理效率。
  • stream().forEach() 不保证元素的遍历顺序,可能是无序的。

forEach():

  • forEach() 是 Iterable 接口的默认方法,用于对集合中的每个元素执行给定的操作。
  • 它是一个终端操作,用于触发集合的遍历和操作。
  • forEach() 可以接收一个 lambda 表达式或方法引用作为参数,用于定义要执行的操作。
  • 它在单线程下按照集合的顺序依次遍历元素执行操作。
  • forEach() 保证按照集合元素的顺序执行操作,并且保持了元素的顺序性。

总体而言,stream().forEach() 主要用于流的操作,可以进行并行处理和无序遍历,适用于处理复杂的数据、并行操作和无序操作的场景。而 forEach() 则主要用于对集合进行遍历,并且保持了元素的顺序性,适用于简单的遍历操作。

fori

for (int i = 0; i < objects.size(); i++) {}

foreach

for (Object o : objects) {}

fori最普通的循环,可以时候得到当前的索引位置。

foreach 和fori区别不大,foreach是普通fori的增强版用起来更方便。但是没有当前索引。

list的遍历

方法一:itli 或者fori

for (int i = 0; i < list3.size(); i++) {
  Integer integer =  list3.get(i);
}

方法二:iter

for (Integer integer : list3) {
  
}

方法三:forEach

list.forEach(o->{});

方法四:stream().forEach

list.stream()
    .forEach(
        o -> {        });

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: