74 подписчика
🖥Заменят ли потоки данных циклы в Java?
Выпуск версии Java 8 стал знаменательным событием в истории Java. В нем были представлены потоки данных (англ. Streams) и лямбда-выражения, которые сейчас широко применяются. Если вы не знакомы с потоками данных или никогда не слышали о них, то ничего страшного. В большинстве случаев можно обойтись без них, задействуя циклы.
И зачем тогда, спрашивается, нужны потоки данных? Есть ли у них преимущества перед циклами? Могут ли они их заменить? В статье мы изучим соответствующий код, сравним производительность и посмотрим, смогут ли потоки данных стать полноценной заменой циклов.
Сравнение кода
Потоки данных увеличивают сложность кода, поскольку им нужны классы, интерфейсы и импорт. В отличие от них, циклы изначально встроены. В каких-то случаях это действительно так, но не всегда. Сложность кода не сводится только к объемам требуемых знаний для его понимания. В большей мере она определяется степенью читаемости кода. Обратимся к примерам.
Список имен элементов с заданным типом
Допустим, у нас есть список элементов, и нужно получить список имен элементов с заданным типом. Используя циклы, пишем следующий код:
List<String> getItemNamesOfType(List<Item> items, Item.Type type) {
List<String> itemNames = new ArrayList<>();
for (Item item : items) {
if (item.type() == type) {
itemNames.add(item.name());
}
}
return itemNames;
}
Читаем код и видим, что требуется создать новый ArrayList и в каждом цикле выполнять проверку типов и вызов add(). Теперь посмотрим, как с этой же задачей справляется поток данных:
List<String> getItemNamesOfTypeStream(List<Item> items, Item.Type type) {
return items.stream()
.filter(item -> item.type() == type)
.map(item -> item.name())
.toList();
}
С помощью лямбда-выражения сразу становится понятно, что мы сначала выбираем элементы с заданным типом, а затем получаем список имен отфильтрованных элементов. В таком варианте кода построчный поток хорошо согласуется с логическим потоком.
Генерация случайного списка
Переходим к другому примеру. В следующих разделах мы рассмотрим ключевые методы потоков данных и сравним время их выполнения с циклами. Для этого потребуется случайный список Item. Ниже представлен фрагмент кода со статическим методом, который генерирует такой список:
public record Item(Type type, String name) {
public enum Type {
WEAPON, ARMOR, HELMET, GLOVES, BOOTS,
}
private static final Random random = new Random();
private static final String[] NAMES = {
"beginner",
"knight",
"king",
"dragon",
};
public static Item random() {
return new Item(
Type.values()[random.nextInt(Type.values().length)],
NAMES[random.nextInt(NAMES.length)]);
}
}
Теперь создаем случайный список Item с помощью циклов. Пишем следующий код:
List<Item> items = new ArrayList<>(100);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
items.add(Item.random());
}
Код с потоками данных выглядит следующим образом:
List<Item> items = Stream.generate(Item::random).limit(length).toList();
Превосходный и легко читаемый код. Более того, List, возвращаемый методом toList(), представляет собой неизменяемый список. Так что вы можете пользоваться неизменяемостью List и размещать его в любых местах кода, не беспокоясь о побочных эффектах. Такой подход снижает вероятность появления ошибок в коде и облегчает его понимание.
Потоки данных предоставляют множество полезных методов, способствующих написанию лаконичного кода. Перечислим самые востребованные из них:
allMatch();
anyMatch();
count();
filter();
findFirst();
forEach();
map();
reduce();
sorted();
limit()
и многие другие методы, с описанием которых можно ознакомиться по ссылке на документацию Stream Javadoc.
Производительность
При обычных обстоятельствах потоки данных ведут себя как циклы и практически не влияют на время выполнения. Сравним основные варианты поведения потоков с реализацией циклов.
3 минуты
15 августа 2023