什么时候应该在 Java 中使用 IntStream.range？

Question

我想知道什么时候可以有效地使用IntStream.range。我不确定IntStream.range 有多大用处的三个原因。

（请将开始和结束视为整数。）

1. 如果我想要一个数组，[start, start+1, ..., end-2, end-1]，下面的代码要快得多。

   int[] arr = new int[end - start];
   int index = 0;
   for(int i = start; i < end; i++)
       arr[index++] = i;
   

   这可能是因为IntStream.range(start, end).toArray() 中的toArray() 非常慢。

2. 我使用 MersenneTwister 对数组进行洗牌。 （我在网上下载了 MersenneTwister 课程。）我认为没有办法使用 MersenneTwister 随机播放 IntStream。

3. 我不认为仅仅从start 到end-1 获取int 数字是有用的。我可以使用for(int i = start; i < end; i++)，这看起来更容易而且不慢。

你能告诉我什么时候应该选择IntStream.range吗？

Answer 1

IntStream.range 有多种用途。

一种是自己使用int 值：

IntStream.range(start, end).filter(i -> isPrime(i))....

另一种是做某事N次：

IntStream.range(0, N).forEach(this::doSomething);

您的情况（1）是创建一个填充范围的数组：

int[] arr = IntStream.range(start, end).toArray();

您说这“非常慢”，但与其他受访者一样，我怀疑您的基准测试方法。对于小型阵列，流设置确实有更多开销，但这应该小到不明显。对于大型数组，开销应该可以忽略不计，因为填充大型数组主要取决于内存带宽。

有时您需要填充现有数组。你可以这样做：

int[] arr = new int[end - start];
IntStream.range(0, end - start).forEach(i -> arr[i] = i + start);

有一个实用方法Arrays.setAll 可以更简洁地做到这一点：

int[] arr = new int[end - start];
Arrays.setAll(arr, i -> i + start);

还有Arrays.parallelSetAll 可以并行填充现有数组。在内部，它只是使用IntStream 并在其上调用parallel()。这应该为多核系统上的大型阵列提供加速。

我发现我在 Stack Overflow 上的很多回答都涉及使用 IntStream.range。您可以使用搜索框中的这些搜索条件来搜索它们：

user:1441122 IntStream.range

IntStream.range 我发现一个特别有用的应用是对数组的元素进行操作，其中数组索引以及数组的值都参与了计算。有一大堆这样的问题。

例如，假设您想在一个数组中找到不断增加的数字运行的位置。结果是第一个数组的索引数组，其中每个索引都指向运行的开始。

要计算此值，请观察运行从值小于前一个值的位置开始。 （运行也从位置 0 开始）。因此：

    int[] arr = { 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 3, 5, 0 };
    int[] runs = IntStream.range(0, arr.length)
                          .filter(i -> i == 0 || arr[i-1] > arr[i])
                          .toArray();
    System.out.println(Arrays.toString(runs));

    [0, 5, 8, 10]

当然，您可以使用 for 循环执行此操作，但我发现在许多情况下使用 IntStream 更可取。例如，使用toArray() 很容易将未知数量的结果存储到数组中，而使用 for 循环则必须处理复制和调整大小，这会分散循环的核心逻辑。

最后，并行运行IntStream.range 计算要容易得多。

Answer 2

IntStream.range 将整数范围作为流返回，因此您可以对其进行流处理。

喜欢对每个元素取平方

IntStream.range(1, 10).map(i -> i * i);  

Answer 3

这是一个例子：

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(sum(LongStream.of(40,2))); // call A
        System.out.println(sum(LongStream.range(1,100_000_000))); //call B
    }

    public static long sum(LongStream in) {
        return in.sum();
    }

}

那么，让我们看看sum() 做了什么：它计算任意数字流的总和。我们以两种不同的方式调用它：一种是明确的数字列表，另一种是范围。

如果您只有call A，您可能很想将这两个数字放入一个数组中并将其传递给sum()，但这显然不是call B 的选项（您会耗尽内存）。同样，你可以只传递call B 的开始和结束，但你不能支持call A 的情况。

总而言之，范围在这里很有用，因为：

• 我们需要在方法之间传递它们
• 目标方法不仅适用于范围，还适用于任何数字流
• 但它只对流的单个数字进行操作，按顺序读取它们。 （这就是为什么使用流改组通常是一个糟糕的主意。）

还有可读性论点：使用流的代码比循环更简洁，因此更具可读性，但我想展示一个示例，其中依赖于 IntStreans 的解决方案在功能上也更出色。

我使用LongStream 来强调这一点，但IntStream 也是如此

是的，对于简单的求和，这可能看起来有点矫枉过正，但请考虑例如reservoir sampling

Answer 4

基本上，如果你想要Stream 操作，你可以使用range() 方法。例如，要使用并发或想使用map() 或reduce()。那你最好用IntStream。

例如：

IntStream.range(1, 5).parallel().forEach(i -> heavyOperation());

或者：

IntStream.range(1, 5).reduce(1, (x, y) -> x * y)  
// > 24

您也可以使用 for 循环来实现第二个示例，但您需要中间变量等。

另外，例如，如果您想要第一场比赛，您可以使用findFirst() 和堂兄弟来停止消费Stream 的其余部分

Answer 5

这完全取决于用例。但是，语法和流 API 增加了很多简单的 1 行，绝对可以替代传统的循环。

IntStream 在某些情况下确实很有帮助，语法糖，

IntStream.range(1, 101).sum();
IntStream.range(1, 101).average();
IntStream.range(1, 101).filter(i -> i % 2 == 0).count();
//... and so on

无论您可以使用IntStream 做什么，您都可以使用常规循环。因为一个班轮更易于理解和维护。

对于负循环，我们不能使用IntStream#range，它只能以正增量工作。所以跟随是不可能的，

for(int i = 100; i > 1; i--) {
    // Negative loop
}

• 案例 1： 是的，在这种情况下，传统循环要快得多，因为 toArray 有一点开销。

• 案例 2：我对此一无所知，抱歉。

• 案例 3：IntStream 一点也不慢，IntStream.range 和常规循环在性能方面几乎相同。

见：

• Java 8 nested loops with streams & performance

Answer 6

我想到了 IntStream.range 和传统 for 循环之间的一些区别：

• IntStream 被延迟评估，在调用 terminal 操作时遍历管道。 For 循环在每次迭代时求值。
• IntStream 将为您提供一些通常应用于一系列 int 的函数，例如 sum 和 avg。
• IntStream 将允许您以功能性的方式对 int 范围内的多个操作进行编码，这样可以更流畅地阅读 - 特别是如果您有很多操作。

因此，当这些差异中的一个或多个对您有用时，基本上使用IntStream。

但请记住，将Stream 改组听起来很奇怪，因为Stream 不是数据结构，因此改组它实际上没有意义（如果您计划构建一个特殊的@987654330 @)。而是随机播放结果。

至于性能，虽然可能会有一些开销，但在这两种情况下您仍然会迭代 N 次，不必太在意。

Answer 7

您可以将 Mersenne Twister 实现为 Iterator 和 stream from that。