javarandom函数用法 java随机函数怎么写( 二 ) _云知道

IntStream 类型包括一个 range 函数，该函数在指定的范围内生成一个整数值流，在本例中，以 1 为增量，从 1 递增到 2048 。parallel 函数自动划分该工作到多个线程中，在各个线程中进行过滤和打印。（线程数通常与主机系统上的 CPU 数量匹配。）函数 forEach 参数是一个方法引用，在本例中是对封装在 System.out 中的 println 方法的引用，方法输出类型为 PrintStream 。方法和构造器引用的语法将在稍后讨论。
由于具有多线程，因此整数值整体上以任意顺序打印，但在给定线程中是按顺序打印的。例如，如果线程 T1 打印 409 和 411，那么 T1 将按照顺序 409-411 打印，但是其它某个线程可能会预先打印 2045 。parallel 调用后面的线程是并发执行的，因此它们的输出顺序是不确定的。
map/reduce 模式map/reduce 模式在处理大型数据集方面变得很流行。一个 map/reduce 宏操作由两个微操作构成。首先，将数据分散（映射(mapped)）到各个工作程序中，然后将单独的结果收集在一起 —— 也可能收集统计起来成为一个值，即归约(reduction) 。归约可以采用不同的形式，如以下示例所示。
下面 Number 类的实例用 EVEN 或 ODD 表示有奇偶校验的整数值：
public class Number { enum Parity { EVEN, ODD } private int value; public Number(int n) { setValue(n); } public void setValue(int value) { this.value = https://www.jinnalai.com/fenxiang/value; } public int getValue() { return this.value; } public Parity getParity() { return ((value & 0x1) == 0) ? Parity.EVEN : Parity.ODD; } public void dump() { System.out.format("Value: %2d (parity: %s)\n", getValue(), (getParity() == Parity.ODD ? "odd" : "even")); }}下面的代码演示了用 Number 流进行 map/reduce 的情形，从而表明流 API 不仅可以处理 int 和 float 等基本类型，还可以处理程序员自定义的类类型。
在下面的代码段中，使用了 parallelStream 而不是 stream 函数对随机整数值列表进行流化处理。与前面介绍的 parallel 函数一样，parallelStream 变体也可以自动执行多线程。
final int howMany = 200;Random r = new Random();Number[] nums = new Number[howMany];for (int i = 0; i < howMany; i++) nums[i] = new Number(r.nextInt(100));List<Number> listOfNums = Arrays.asList(nums); // 将数组转化为 listInteger sum4All = listOfNums .parallelStream() // 自动执行多线程 .mapToInt(Number::getValue) // 使用方法引用，而不是 lambda .sum(); // 将流值计算出和值System.out.println("The sum of the randomly generated values is: " + sum4All);高阶的 mapToInt 函数可以接受一个 lambda 作为参数，但在本例中，它接受一个方法引用，即 Number::getValue 。getValue 方法不需要参数，它返回给定的 Number 实例的 int 值。语法并不复杂：类名 Number 后跟一个双冒号和方法名。回想一下先前的例子 System.out::println，它在 System 类中的 static 属性 out 后面有一个双冒号。
方法引用 Number::getValue 可以用下面的 lambda 表达式替换。参数 n 是流中的 Number 实例中的之一：
mapToInt(n -> n.getValue())通常，lambda 表达式和方法引用是可互换的：如果像 mapToInt 这样的高阶函数可以采用一种形式作为参数，那么这个函数也可以采用另一种形式。这两个函数式编程结构具有相同的目的 —— 对作为参数传入的数据执行一些自定义操作。在两者之间进行选择通常是为了方便。例如，lambda 可以在没有封装类的情况下编写，而方法则不能。我的习惯是使用 lambda，除非已经有了适当的封装方法。

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