Java如何实现一个简化版的Stream框架
Java 的 Stream
API 中,延迟执行(Lazy Evaluation)的核心在于中间操作不会立即执行,而是在遇到终端操作时,整个操作链才会执行。这种机制通过将中间操作记录为一系列的操作步骤,只有在需要结果时,才将这些操作应用于数据源。
可以通过记录操作链的思想来模拟 Stream
的延迟执行机制。简单来说,我们可以实现一个自定义的类来存储这些操作,并在遇到终端操作时一次性执行。
下面是一个简化版的 Stream
实现,展示了如何通过延迟执行来处理数据流。
简单实现的延迟执行 Stream 类
import java.util.*; import java.util.function.Function; import java.util.function.Predicate; public class SimpleStream<T> { private final List<T> source; // 原始数据 private final List<Function<List<T>, List<T>>> operations = new ArrayList<>(); // 用于存储操作链 public SimpleStream(List<T> source) { this.source = source; } // 中间操作:filter public SimpleStream<T> filter(Predicate<T> predicate) { operations.add(list -> { List<T> result = new ArrayList<>(); for (T item : list) { if (predicate.test(item)) { result.add(item); } } return result; }); return this; } // 中间操作:map public <R> SimpleStream<R> map(Function<T, R> mapper) { // 通过 Function 将当前 SimpleStream 转换为新类型的 SimpleStream SimpleStream<R> newStream = new SimpleStream<>(null); operations.add(list -> { List<R> result = new ArrayList<>(); for (T item : list) { result.add(mapper.apply(item)); } return result; }); newStream.operations.addAll(this.operations); // 继承父级操作链 return newStream; } // 终端操作:forEach,触发延迟执行 public void forEach(java.util.function.Consumer<T> consumer) { List<T> result = applyOperations(source); // 在终端操作时应用所有中间操作 for (T item : result) { consumer.accept(item); } } // 终端操作:collect public List<T> collect() { return applyOperations(source); // 在终端操作时应用所有中间操作 } // 应用所有操作 private List<T> applyOperations(List<T> input) { List<T> result = input; for (Function<List<T>, List<T>> operation : operations) { result = operation.apply(result); // 按顺序应用所有的操作 } return result; } // 工厂方法:创建 SimpleStream public static <T> SimpleStream<T> of(List<T> source) { return new SimpleStream<>(source); } public static void main(String[] args) { // 示例使用 List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); SimpleStream.of(numbers) .filter(x -> x > 2) // 延迟执行的过滤操作 .map(x -> x * 2) // 延迟执行的映射操作 .forEach(System.out::println); // 终端操作触发执行 } }
代码说明
- 源数据:
source
存储原始的数据列表,延迟执行的所有操作都基于该列表。 - 操作链:
operations
是一个List<Function<List<T>, List<T>>>
,用于存储中间操作。每个中间操作被表示为一个函数,该函数接收并返回一个列表。 - 中间操作(filter 和 map):这些操作不会立即执行,而是将对应的操作逻辑以函数形式存储在
operations
中。filter
和map
分别通过谓词和映射函数操作数据。 - 终端操作(forEach 和 collect):终端操作会触发数据流的执行,在这时,所有的中间操作被按顺序应用到原始数据上。
applyOperations()
方法负责遍历operations
,依次执行操作链上的每一个操作。 - 示例:在
main()
方法中,链式调用filter
和map
操作,最后通过forEach
触发计算并打印出结果。
运行结果
6
8
10
总结
- 延迟执行的核心思想是将中间操作的逻辑存储起来,而不立即对数据进行处理。只有在终端操作(如
forEach
、collect
)被调用时,才会真正执行操作链中的所有步骤。 - 在这个简单的实现中,每个中间操作都存储为一个函数(
Function<List<T>, List<T>>
),在终端操作时依次应用这些函数。
这个实现展示了如何通过存储操作链并延迟执行来实现类似 Stream
的处理方式。
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