将对象列表映射到另一个对象列表的方法

Question

首先，这些类是模拟数据类。 我有电话列表，我必须创建一个仅包含电话类型的新列表。为此，我有两个选择，如果有人能以适当的理由解释哪个选项比另一个更好。

Class Phone{
      int id;
      String type;
      Company company;
     //Assume all getters setters and constructor is there

 }
Class PhoneType{
      int id;
      String type;
     //Assume all getters setters and constructor is there
 }

我有一个电话对象列表，如下所示。

List<Phone> phones = new ArrayList<>();
phones.add(new Phone(1,"J7",samsung));
phones.add(new Phone(2,"J5",samsung));
phones.add(new Phone(3,"I5",apple));

我必须从电话列表中获取电话类型列表。为此，我有以下两种方法 第一种方式

List<PhoneType> phoneTypes;
phoneTypes = phones.parallelStream().
map(phone ->new PhoneType(phone.getId(),phone.getType())).
collect(Collectors.toList());

第二种方式

List<PhoneType> phoneTypes = new ArrayList<>();
phones.parallelStream().forEach(
phone -> phoneTypes.add(new PhoneType(phone.getId(), phone.getType())));

如果你有比上述方法更好的方法，也可以参考一下

Answer 1

我想说，这是规范的方法。无需单独创建，可以添加过滤器等进一步操作。我猜这仍然是一个品味问题。

List<PhoneType> phoneTypes = phones.stream()
  .map(p -> new PhoneType(p.getId(), p.getType())))
  .collect(Collectors.toList());

下面列出了多种可能性，在 8 核/8Gb 机器、4Gb JVM 堆大小上收集的经验测试结果。如果从中得出一定的结论，那就是，差异不在数量级上，collection.foreach 可能以某种方式领先于其他一切。找到另一个类似的讨论here，测量包括迭代器在内的进一步变化并得出类似的结论。

至于不同的方法：stream.forEach() 不保留输入的顺序，其他一切都保留，here's 详细讨论流与集合。

上面提到的第一种方式因为parallelStream而被取消资格，在简单的地图操作的情况下，它被证明一直比较慢。

第二个，因为 collection.forEach 做同样的工作，保持顺序，也更快。在这个场合，没有大力挖掘 挖掘意识形态领域，我想暗示讨论是否premature optimization is the root of all evil。

中间版本是collection.forEach 而不是stream().forEach，但我觉得它不太吸引人 看一下stream().map，似乎有一些性能提升，虽然不是很大，但我们必须权衡 审美缺陷。也许是品味问题。

可以选择仅使用 for 循环和数组进行操作，完全绕过集合和流。缺点是， 它们只有固定长度，与光滑的功能版本相比显得凌乱。

我进行了一系列测试运行，在下面找到结果，其中令人惊讶的是 collection.foreach 排在前面，然后是 循环版本和流版本最后，parallelStream 运行最慢。测试结果因因素而模糊 我无法准确确定，垃圾收集是主要嫌疑人。

您可以找到 code and data 在 gist 中生成这些结果。

我进行了 10 次运行，每次运行 100000,1000000,10000000,20000000 和 30000000 的列表/数组大小的映射。

在每次运行之前，使用 30000000 进行热身运行，但未测量。 仍然有散布在各处的随机异常值（平均为 17 秒，平均为 1.5 秒），我将其归咎于垃圾收集器。 对于平均值的最终计算，我将异常值替换为列的平均值（包括异常值）

循环：数组→数组 1.8 循环：数组→列表 0.983 集合.foreach 0.8 流.foreach 1.3 映射序列 1.8 地图并行 2.1