Streams

  • 原稿链接:
    Streams
  • 原文作者:
    shekhargulati
  • 译者: leege100
  • 状态: 完成

于次章中,我们读到了lambda表达式允许我们在未创造新类的动静下传递行为,从而帮助我们刻画有干净简单之代码。lambda表达式是平等栽简易的语法结构,它通过以函数式接口来提携开发者简单明了的传递意图。当使用lambda表达式的计划性思想来规划API时,lambda表达式的强劲就见面博得反映,比如我们在次节约讨论的采用函数式接口编程的APIlambdas
chapter。

Stream是java8引入的一个重度使用lambda表达式的API。Stream使用同一栽类似用SQL语句从数据库查询数据的直观方式来供平等栽对Java集合运算和发挥的高阶抽象。直观意味着开发者在描写代码时就待关注他们顾念使的结果是呀使不论需关注实现结果的切切实实办法。这同样段节中,我们将介绍为什么咱们需要一致种新的数处理API、Collection和Stream的不同之处以及哪将StreamAPI应用至我们的编码中。

本节的代码见 ch03
package.

假使出机遇,你会甘愿跟机器人嘿嘿嘿吗?

干什么咱们用平等栽新的数码处理抽象概念?

在我看来,主要有半点接触:

  1. Collection API
    不克提供更高阶的结构来查询数据,因而开发者不得不为落实多数零碎的天职而写一雅堆样板代码。

2、对聚集数据的并行处理有得的限量,如何采取Java语言的产出结构、如何快速之处理多少以及怎样高效的起都得由程序员自己来思考和贯彻。

事先来插播一虽消息:爱尔兰还柏林某家妓院,近日启用一个有32E罩杯“性爱机器人”Passion
Dolly ,据说十分让主顾欢迎,接客100+,堪称该院红牌!上图大家感受一下。

Java 8之前的多寡处理

读书下面这无异截代码,猜猜看她是用来举行什么的。

public class Example1_Java7 {

    public static void main(String[] args) {
        List<Task> tasks = getTasks();

        List<Task> readingTasks = new ArrayList<>();
        for (Task task : tasks) {
            if (task.getType() == TaskType.READING) {
                readingTasks.add(task);
            }
        }
        Collections.sort(readingTasks, new Comparator<Task>() {
            @Override
            public int compare(Task t1, Task t2) {
                return t1.getTitle().length() - t2.getTitle().length();
            }
        });
        for (Task readingTask : readingTasks) {
            System.out.println(readingTask.getTitle());
        }
    }
}

点这段代码是因此来照字符串长度的排序打印所有READING类型的task的title。所有Java开发者每天都见面刻画这样的代码,为了写来这么一个粗略的次,我们只好写下15行Java代码。然而上面这段代码最特别之题材非在于那代码长度,而介于不可知清晰传达开发者的作用:过滤出装有READING的task、按照字符串的尺寸排序然后生成一个String类型的List。

近年当拘留同样管辖英(腐)剧《真实的人类》(豆瓣8.4评分)。名字平平无奇,但这部剧的故事真是细思极恐——讲述在未来世界,人工智能已经相当繁荣,具有莫大智能的合成人在忙忙碌碌都市中于广泛使用。然而人类同机器人之底限愈发模糊,扣人心弦的矛盾冲突、心理冲击和道德拷问轮番上阵。

Java8着之数额处理

可像下就段代码这样,使用java8饱受之Stream
API来兑现同地方代码同等的力量。

public class Example1_Stream {

    public static void main(String[] args) {
        List<Task> tasks = getTasks();

        List<String> readingTasks = tasks.stream()
                .filter(task -> task.getType() == TaskType.READING)
                .sorted((t1, t2) -> t1.getTitle().length() - t2.getTitle().length())
                .map(Task::getTitle)
                .collect(Collectors.toList());

        readingTasks.forEach(System.out::println);
    }
}

面立段代码中,形成了一个由于多只stream操作成的管道。

  • stream() – 通过当类似上面tasks List<Task>的集合源上调用
    stream()方式来创造一个stream的管道。

  • filter(Predicate<T>)
    这个操作用来提stream中相当配predicate定义规则的元素。如果您闹一个stream,你可在它上面调用零次要么频繁搁浅的操作。lambda表达式task -> task.getType() == TaskType.READING概念了一个于是来过滤出具有READING的task的条条框框。

  • sorted(Comparator<T>): This operation returns a stream
    consisting of all the stream elements sorted by the Comparator
    defined by lambda expression i.e. in the example shown
    above.此操作返回一个stream,此stream由具有以lambda表达式定义之Comparator来排序后的stream元素组成,在方代码中排序的表达式是(t1,
    t2) -> t1.getTitle().length() – t2.getTitle().length().

  • map(Function<T,R>):
    此操作返回一个stream,该stream的每个元素来原stream的每个元素通过Function<T,R>处理后获的结果。

  • collect(toList())
    -此操作把上面对stream进行各种操作后的结果作上一个list中。

遵照其中就发出平等幕,表现了合成人在富有感情前后,与人类在相处中生出的神妙关系:机器人将女主人家里收拾得整整齐齐,大人小孩都看得死好,甚至孩子还爱上它们了。可是某天,女主人也发现其老公与机器人在嘿嘿嘿……

何以说Java8再度好

In my opinion Java 8 code is better because of following reasons:
在我看来,Java8底代码更好重大发生以下几点原因:

  1. Java8代码能够清晰地表达开发者对数据过滤、排序等操作的图。

  2. 由此采用Stream
    API格式的还胜抽象,开发者表达他们所想使之是什么要未是怎去取这些结果。

  3. Stream
    API为数据处理提供相同栽统一的言语,使得开发者在讨论数据处理时有共同的词汇。当半个开发者讨论filter函数时,你都见面掌握他们都是以拓展一个数码过滤操作。

  4. 开发者不再要也落实多少处理要写的各种规范代码,也不再要为loop代码或者临时凑来存储数据的冗余代码,Stream
    API会处理及时周。

  5. Stream不见面窜潜在的成团,它是匪换换的。

但是当男主人的心尖,和机器人嘿嘿嘿,怎么能够算是出轨吗?!

Stream是什么

Stream是一个每当少数数据达的悬空视图。比如,Stream可以是一个list或者文件中之几执行或其他随意的一个要素序列的视图。Stream
API提供可以顺序表现要相表现的操作总和。开发者需要明白某些,Stream是均等栽更高阶的抽象概念,而无是相同种植多少结构。Stream不会见储存数据Stream天生就很懒,只有以给以及经常才见面实行计算。它同意我们发最的数据流(stream
of
data)。在Java8蒙受,你得像下这样,非常轻松的勾勒起一个不过制生成特定标识符的代码:

public static void main(String[] args) {
    Stream<String> uuidStream = Stream.generate(() -> UUID.randomUUID().toString());
}

于Stream接口中生出像ofgenerateiterate当多静态工厂方法可据此来创造stream实例。上面提到的generate法包含一个SupplierSupplier大凡一个得以据此来讲述一个无欲其他输入还会出一个价值的函数的函数式接口,我们为generate办法吃传送一个supplier,当它被调用时会转变一个一定标识符。

Supplier<String> uuids = () -> UUID.randomUUID().toString()

运作方面立段代码,什么还无见面出,因为Stream是懒加载的,直到被下时才会履行。如果我们反成为如下这段代码,我们尽管见面在控制台看到打印出的UUID。这段程序会一直执行下去。

public static void main(String[] args) {
    Stream<String> uuidStream = Stream.generate(() -> UUID.randomUUID().toString());
    uuidStream.forEach(System.out::println);
}

Java8周转开发者通过以一个Collection上调用stream艺术来创造Stream。Stream支持数据处理操作,从而开发者可以使用还高阶的多少处理组织来发表运算。

乃我吗顺手在微信群里丢了个问题——【和机器人嘿嘿嘿算不算是出轨】,顿时群里炸开了锅。

Collection vs Stream

下面就张表阐述了Collection和Stream的不同之处

图片 1

Collection vs Stream

下面我们来探索内迭代(internal iteration)和外迭代(external
iteration)的别,以及懒赋值的定义。

A君(文案高颜值girl):不算是,就如飞机杯一样,我会妒忌飞机杯吗?而是要生机器人和Angelababy一样漂亮,我就是领不了。

外迭代(External iteration) vs (内迭代)internal iterationvs

方说到的Java8 Stream API代码和Collection
API代码的界别在由哪个来支配迭代,是迭代器本身还是开发者。Stream
API仅仅提供他们想要落实之操作,然后迭代器把这些操作下及黑Collection的每个元素被失去。当对神秘的Collection进行的迭代操作是出于迭代器本身决定时,就吃着内迭代;反之,当迭代操作是由于开发者控制时,就受着外迭代。Collection
API中for-each布局的以就是一个外迭代的例子。

有人会说,在Collection
API中我们为不需对神秘的迭代器进行操作,因为for-each结构就给我们处理得特别好了,但是for-each结构其实只是大凡一律种iterator
API的语法糖罢了。for-each尽管十分简短,但是它们发出一些通病 —
1)只发生固有各个 2)容易写来生硬的命令式代码(imperative code)
3)难以并行。

B君(电商帅气boy):如果你是纯粹为了生理需求跟机器人发生关联,这个上机器人=充气娃娃=飞机杯,当然要前景确实有性爱机器人,然后是机器人在颜值、技巧等方面都远超了若的伴所能够带动为你的感受的话,从而导致你就想以及机器人发生性关系,而休摸你的伙伴的话,这个话题感觉吧是得讨论的。(讲真,一个飞机杯、按摩器能够成功的作用,一宝机器人不得上天?

Lazy evaluation懒加载

stream表达式在给顶操作方法调用之前未会见受赋值计算。Stream
API中的大多数操作会返回一个Stream。这些操作不见面开另外的实施操作,它们只是见面构建这个管道。看在下这段代码,预测一下其的输出会是什么。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = numbers.stream().map(n -> n / 0).filter(n -> n % 2 == 0);

地方这段代码中,我们拿stream元素中之数字除以0,我们或许会当这段代码在运转时见面抛出ArithmeticExceptin死,而其实不会见。因为stream表达式只有以发生终点操作为调用时才见面吃实施运算。如果我们为面的stream加上终极操作,stream就会见受实施并丢掉来老。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = numbers.stream().map(n -> n / 0).filter(n -> n % 2 == 0);
stream.collect(toList());

咱们会落如下的stack trace:

Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: / by zero
    at org._7dayswithx.java8.day2.EagerEvaluationExample.lambda$main$0(EagerEvaluationExample.java:13)
    at org._7dayswithx.java8.day2.EagerEvaluationExample$$Lambda$1/1915318863.apply(Unknown Source)
    at java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(ReferencePipeline.java:193)
    at java.util.Spliterators$ArraySpliterator.forEachRemaining(Spliterators.java:948)
    at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:512)
    at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:502)
    at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(ReduceOps.java:708)
    at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:234)
    at java.util.stream.ReferencePipeline.collect(ReferencePipeline.java:499)

C君(产品稳重哥):要拘留这个机器人是匪是有肯定自主发现了,使发生独立发现的话,已经得以算作“人”。为此判断标准要自身是匪是把机器人当口看。

使用Stream API

Stream
API提供了相同老堆开发者可以据此来起集合中查询数据的操作,这些操作分为两种植–过渡操作和极操作。

紧接操作打都在的stream上起任何一个新的stream的函数,比如filter,map,
sorted,等。

极端操作从今stream上发一个非stream结果的函数,如collect(toList())
, forEach, count等。

属操作允许开发者构建以调用终极操作时才实施的管道。下面是Stream
API的片段函数列表:

<a
href=”https://whyjava.files.wordpress.com/2015/07/stream-api.png"&gt;

图片 2

stream-api

</a>

中大伙儿还进行了鸡冻的座谈,由于篇幅关系不以这展开。

示例类

于本教程中,我们用会见用Task管理类来说明这些概念。例子中,有一个叫Task的类,它是一个由用户来表现的切近,其定义如下:

import java.time.LocalDate;
import java.util.*;

public class Task {
    private final String id;
    private final String title;
    private final TaskType type;
    private final LocalDate createdOn;
    private boolean done = false;
    private Set<String> tags = new HashSet<>();
    private LocalDate dueOn;

    // removed constructor, getter, and setter for brevity
}

事例中之数集如下,在全方位Stream API例子中我们且见面就此到它。

Task task1 = new Task("Read Version Control with Git book", TaskType.READING, LocalDate.of(2015, Month.JULY, 1)).addTag("git").addTag("reading").addTag("books");

Task task2 = new Task("Read Java 8 Lambdas book", TaskType.READING, LocalDate.of(2015, Month.JULY, 2)).addTag("java8").addTag("reading").addTag("books");

Task task3 = new Task("Write a mobile application to store my tasks", TaskType.CODING, LocalDate.of(2015, Month.JULY, 3)).addTag("coding").addTag("mobile");

Task task4 = new Task("Write a blog on Java 8 Streams", TaskType.WRITING, LocalDate.of(2015, Month.JULY, 4)).addTag("blogging").addTag("writing").addTag("streams");

Task task5 = new Task("Read Domain Driven Design book", TaskType.READING, LocalDate.of(2015, Month.JULY, 5)).addTag("ddd").addTag("books").addTag("reading");

List<Task> tasks = Arrays.asList(task1, task2, task3, task4, task5);

本章节小无讨论Java8底Data Time
API,这里我们虽拿它们当着一个平凡的日子的API。

唯独最终讨论的点落在“是否拿机器人当人拘禁”面。因为,随着技术之快提高,人们得以于机器人植入人类的情及个性。这时候,机器人就不是简约的“工具”了。

Example 1: 找来具有READING Task的题目,并论其的创导时间排序。

先是个例我们将实现之是,从Task列表中寻觅有装有方阅读之职责之标题,并依据它的创时间排序。我们如果开的操作如下:

  1. 过滤出有TaskType为READING的Task。
  2. 按部就班创建时间针对task进行排序。
  3. 落每个task的title。
  4. 以获取的这些title装进一个List中。

地方的季个操作步骤可以非常简单的翻译成下面这段代码:

private static List<String> allReadingTasks(List<Task> tasks) {
        List<String> readingTaskTitles = tasks.stream().
                filter(task -> task.getType() == TaskType.READING).
                sorted((t1, t2) -> t1.getCreatedOn().compareTo(t2.getCreatedOn())).
                map(task -> task.getTitle()).
                collect(Collectors.toList());
        return readingTaskTitles;
}

在上头的代码中,我们用了Stream API中如下的局部措施:

  • filter:允许开发者定义一个论断规则来打神秘的stream中提取符合这个规则的一些因素。规则task
    -> task.getType() ==
    TaskType.READING
    完全呢从stream中摘所有TaskType 为READING的元素。

  • sorted:
    允许开发者定义一个比器来排序stream。上例被,我们根据创造时间来排序,其中的lambda表达式(t1,
    t2) ->
    t1.getCreatedOn().compareTo(t2.getCreatedOn())
    就针对函数式接口Comparator中之compare函数进行了落实。

  • map:
    需要一个实现了能将一个stream转换成为外一个stream的Function<? super T, ? extends R>的lambda表达式作为参数,Function<?
    super T, ? extends
    R>接口能够用一个stream转换为任何一个stream。lambda表达式task
    -> task.getTitle()
    以一个task转化为题。

  • collect(toList())
    这是一个极操作,它用享有READING的Task的题的包裹一个list中。

咱得经行使Comparator接口的comparing道和道引用来用上面的代码简化成如下代码:

public List<String> allReadingTasks(List<Task> tasks) {
    return tasks.stream().
            filter(task -> task.getType() == TaskType.READING).
            sorted(Comparator.comparing(Task::getCreatedOn)).
            map(Task::getTitle).
            collect(Collectors.toList());

}

从Java8始,接口可以分包通过静态和默认方法来促成方式,在ch01早已介绍过了。
法引用Task::getCreatedOn是由Function<Task,LocalDate>而来的。

方代码中,我们以了Comparator接口中之静态帮助方法comparing,此道要接受一个用来提ComparableFunction用作参数,返回一个由此key进行比较的Comparator。方法引用Task::getCreatedOn
是由 Function<Task, LocalDate>而来的.

咱们得像如下代码这样,使用函数组合,通过以Comparator上调用reversed()道,来十分轻松的倒排序。

public List<String> allReadingTasksSortedByCreatedOnDesc(List<Task> tasks) {
    return tasks.stream().
            filter(task -> task.getType() == TaskType.READING).
            sorted(Comparator.comparing(Task::getCreatedOn).reversed()).
            map(Task::getTitle).
            collect(Collectors.toList());
}

性爱机器人,早已无是初级的意味娃娃

Example 2: 去除重复的tasks

苟我们来一个生出无数更task的数据集,可以像如下代码这样经过调用distinct道来轻松的勾stream中之重新的素:

public List<Task> allDistinctTasks(List<Task> tasks) {
    return tasks.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
}

distinct()方式将一个stream转换成为一个无含重复元素的stream,它经过对象的equals法来判断目标是否等于。根据目标等方法的判定,如果简单只目标等就代表有重新,它就会见自结果stream中移除。

富有“全球首款性爱机器人”之称的Harmony仿生机器人,是人造智能和机器人之组合。

Example 3: 根据创造时间排序,找来前5单处于reading状态的task

limit艺术可以为此来拿结果集限定以一个加以的数字。limit凡是一个死操作,意味着它们不会见为了取结果如果失去运算所有因素。

public List<String> topN(List<Task> tasks, int n){
    return tasks.stream().
            filter(task -> task.getType() == TaskType.READING).
            sorted(comparing(Task::getCreatedOn)).
            map(Task::getTitle).
            limit(n).
            collect(toList());
}

足像如下代码这样,同时采取skip方法和limit措施来创造有一样页。

// page starts from 0. So to view a second page `page` will be 1 and n will be 5.
//page从0开始,所以要查看第二页的话,`page`应该为1,n应该为5
List<String> readingTaskTitles = tasks.stream().
                filter(task -> task.getType() == TaskType.READING).
                sorted(comparing(Task::getCreatedOn).reversed()).
                map(Task::getTitle).
                skip(page * n).
                limit(n).
                collect(toList());

它们用仿生硅胶材料做使变成,内部有加热器,能模拟出身子体温。(还未见面漏气)这款性爱机器人还可以定制生殖器与换面孔。

Example 4:统计状态也reading的task的数额

苟博取有正处在reading的task的数据,我们得以在stream中利用count方来赢得,这个法子是一个终端方法。

public long countAllReadingTasks(List<Task> tasks) {
    return tasks.stream().
            filter(task -> task.getType() == TaskType.READING).
            count();
}

区分传统情趣娃娃死板的面部和人,HarmonyAI系统预设12栽性格特点:天真、善良、性感等。Harmony最牛之是拥有了上学能力的,与人说对答而流,同时还出添加的人脸表情,真实得让人有些傻傻分不清。

Example 5: 非重复的排列有具有task中之万事标签

而摸有未重的竹签,我们需要下面几乎只步骤

  1. 抱每个task中的价签。
  2. 拿具有的签放到一个stream中。
  3. 除去重复的价签。
  4. 拿最终结出作上一个列表中。

率先步和第二步可经过当stream上调用flatMap来得到。flatMap操作将经过调用task.getTags().stream抱的各个stream合成到一个stream。一旦我们拿装有的tag放到一个stream中,我们就算好透过调用distinct方法来博取非重复的tag。

private static List<String> allDistinctTags(List<Task> tasks) {
        return tasks.stream().flatMap(task -> task.getTags().stream()).distinct().collect(toList());
}

乘势时间攒,AI系统经过互动可以取不断上提升。设想下:假如你请了一个Harmony回家(勿喷,这里不是于广告,打广告吗买不起),你会意识你的机器人女友慢慢在上学而的习惯,每天都于变。也就是说,若得跟机器人谈一场真正的恋爱,而未单纯是一个发泄性欲之家伙

Example 6: 检查是不是有reading的task都产生book标签

Stream
API有局部得就此来检测数据集中是否带有某个给定属性的措施,allMatch,anyMatch,noneMatch,findFirst,findAny。要判断是否持有状态也reading的task的title中还含books标签,可以为此如下代码来贯彻:

public boolean isAllReadingTasksWithTagBooks(List<Task> tasks) {
    return tasks.stream().
            filter(task -> task.getType() == TaskType.READING).
            allMatch(task -> task.getTags().contains("books"));
}

倘判断有reading的task中是否留存一个task包含java8签,可以经过anyMatch来兑现,代码如下:

public boolean isAnyReadingTasksWithTagJava8(List<Task> tasks) {
    return tasks.stream().
            filter(task -> task.getType() == TaskType.READING).
            anyMatch(task -> task.getTags().contains("java8"));
}

假若你啊看罢美剧《西部世界》(豆瓣9.2分),里面描述的现象可能就算见面在抢之前景产生。随着技术发展,3D打印将能够拉动十分好的触感反馈,就像《西部世界》里的妓女机器人一般,能与汝提笑风生,还会如真的人同样拥有温柔的触感,深情的眼力,嘿嘿嘿时会发出不可描述的喊叫声……

Example 7: 创建一个有所title的总览

当您想如果开创一个装有title的总览时虽得动用reduce操作,reduce克将stream变成成一个价。reduce函数接受一个可据此来连接stream中具备因素的lambda表达式。

public String joinAllTaskTitles(List<Task> tasks) {
    return tasks.stream().
            map(Task::getTitle).
            reduce((first, second) -> first + " *** " + second).
            get();
}

从而您还会见以为,与机器人谈恋爱,甚至好上机器人,和她们在在联名。这最好笑吗?事实上这真的不要无容许,反而是更加接近了。

Example 8: 基本项目stream的操作

除此之外周边的基于对象的stream,Java8针对性诸如int,long,double等基本项目为供了一定的stream。下面一起来拘禁片中坚型的stream的例证。

只要创建一个值区间,可以调用range方法。range术创建一个价值吗0届9之stream,不分包10。

IntStream.range(0, 10).forEach(System.out::println);

rangeClosed艺术允许我们创建一个带有上限值的stream。因此,下面的代码会产生一个自1届10之stream。

IntStream.rangeClosed(1, 10).forEach(System.out::println);

尚得像下这样,通过当基本项目的stream上采取iterate计来创造无限的stream:

LongStream infiniteStream = LongStream.iterate(1, el -> el + 1);

要由一个尽的stream中过滤出装有偶数,可以据此如下代码来兑现:

infiniteStream.filter(el -> el % 2 == 0).forEach(System.out::println);

得经采用limit操作来现在结果stream的个数,代码如下:
We can limit the resulting stream by using the limit operation as
shown below.

infiniteStream.filter(el -> el % 2 == 0).limit(100).forEach(System.out::println);

还有人品,色情产业拯救科技前景

Example 9: 为数组创建stream

可像如下代码这样,通过调用Arrays好像的静态方法stream来把为数组建立stream:

String[] tags = {"java", "git", "lambdas", "machine-learning"};
Arrays.stream(tags).map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);

还可像如下这样,根据数组中一定起始下标和终止下标来创造stream。这里的开场下标包括在内,而得了下标不分包在内。

Arrays.stream(tags, 1, 3).map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);

VR 的狂潮,来的尽早去得啊尽快。在很多丁看来,极端能够给 VR
以想象空间的使用场景除了玩之外,还起受众多“老车手”欲拒还对的多少黄片。

Parallel Streams并发的stream

动用Stream有一个优势在,由于stream采用中迭代,所以java库能够有效之管制处理并发。可以当一个stream上调用parallel道来如一个stream处于并行。parallel措施的脚实现基于JDK7中引入的fork-joinAPI。默认情况下,它见面发出和机具CPU数量相当于的线程。下面的代码中,我们根据拍卖它们的线程来针对将数字分组。在第4节省中以学习collectgroupingBy函数,现在少理解也它们可因一个key来针对素进行分组。

public class ParallelStreamExample {

    public static void main(String[] args) {
        Map<String, List<Integer>> numbersPerThread = IntStream.rangeClosed(1, 160)
                .parallel()
                .boxed()
                .collect(groupingBy(i -> Thread.currentThread().getName()));

        numbersPerThread.forEach((k, v) -> System.out.println(String.format("%s >> %s", k, v)));
    }
}

于自身的机械上,打印的结果如下:

ForkJoinPool.commonPool-worker-7 >> [46, 47, 48, 49, 50]
ForkJoinPool.commonPool-worker-1 >> [41, 42, 43, 44, 45, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130]
ForkJoinPool.commonPool-worker-2 >> [146, 147, 148, 149, 150]
main >> [106, 107, 108, 109, 110]
ForkJoinPool.commonPool-worker-5 >> [71, 72, 73, 74, 75]
ForkJoinPool.commonPool-worker-6 >> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160]
ForkJoinPool.commonPool-worker-3 >> [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 76, 77, 78, 79, 80]
ForkJoinPool.commonPool-worker-4 >> [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145]

并无是每个工作的线程都处理等数量之数字,可以透过变更系统性能来支配fork-join线程池的数目System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "2")

另外一个晤就此到parallel操作的例子是,当你比如说下这样只要处理一个URL的列表时:

String[] urls = {"https://www.google.co.in/", "https://twitter.com/", "http://www.facebook.com/"};
Arrays.stream(urls).parallel().map(url -> getUrlContent(url)).forEach(System.out::println);

万一你想再次好之操纵什么时理应以并发的stream,推荐你读书由Doug
Lea和其它几个Java大牛写的稿子http://gee.cs.oswego.edu/dl/html/StreamParallelGuidance.html。

及时点取了世界名牌成人视频网站Pornhub的验证。根据 Pornhub
最新发布的多寡(别问我怎么懂得之),在VR视频上线之一律年内,其网站上提供的
VR 版本成人视频由最初的 30 单长至了 2600 多独,平均日点击量达到了 50
万不行。

行人士也非掩饰,成长内容是推进VR产业发展之严重性扶持推力。

成长产业通讯社 XBiz
已为此多少支撑了之说法。他们统计有,如今采购了VR设备的口,有 38%
是眷恋就此来拘禁成人娱乐内容;而改为人口网站VRPorn的CE也早已表示,“只要 VR
设备(的销售)增长,我们(的专职)也会增强。”

假如基于谷歌旗下广告服务商Doubleclick数据展示,独立访问量前500号称的网站面临,有数十只都是成长网站。世界太老色情网站Xvideos每月访问量过44亿,远超阿里巴巴流量。又,成人性用玩具在美国底售价已经高臻5000美元。(小纠结要无苟为此*为一些网站打码,切记切记!不要乱爬墙上有奇奇怪怪的网站)

未来学家伊恩·皮尔森曾于某报告被预测,性爱机器人10年内虽见面化实际,甚至代替人类伴侣。他以为未来性爱机器人会如汽车类制品一样,让人消费大量成本去打,甚至当2050年了代替人类中的性关系。

切实的景为像在连“印证”这号砖家之前瞻:

许多性玩具公司即还在支付基于人工智能技术,通过活动互联网控制的机器人。冲击我们在之科技还包,虚拟现实与增强现实技术。不用说未来矣,如今戴上AR、VR设备就是已能够体会虚拟嘿嘿嘿,很多影视里所描述的气象更是“指日可待”。

岛国用户试用Oculus 体验性爱VR游戏

当,并非所有人且见面接受性爱机器人

立间涉及部分伦理、心理及社会层面的争执。

稍加人见面手乐观的神态。

她们会认为性爱机器人对社会的前进大有裨益。比如使用性爱机器人后,人们对于性问题会见愈的坦率。性爱机器人还可以看作性行为大家。对于发出性关系有思想问题的口,只待购买一个机器人就可了。而性爱机器人还能帮忙使用者赶走孤独寂寞感。性爱机器人对于那些休为关注或是寂寞的口,提供情感及或性欲上的满足。

只是也稍微人会晤质疑,甚至是矛盾。

早先,一些机器人基金会倡导了探讨,学者、专家以及女权主义者表示,性爱机器人充满了性别歧视,是千篇一律种取悦男性的工具,发生或会见跑在力促暴力、性骚扰、强奸等犯罪行为。另外,学术界认为AI性爱机器人会促成更怪之社会隔阂,让原不愿意上或接触社会之人口更自闭。

故此,和机器人嘿嘿嘿算出轨吗?

返文章最初丢出来的题目。似乎都来答案?其实不然。

对之我连续问了身边多对象,还特地寻找来某个高端避孕套领导品牌相关人士开了只小采访,他的见可是被自家“有接触出乎意料”——

“我个人会认为机器人还偏于机器而非人,所以还是碰头拿他归类与性爱器具类别中,某种程度是充气小的科技升级而已。依据这,我非见面看是出轨,双重非见面认为是道义沦陷,只要不在公众场所用,那么这尚是不行正规的一言一行,无可厚非。

任由是我好或者**(品牌),都见面看人性是一样起比较纯粹的依据原始冲动来的政工,跟爱未必相关。‘我’未必跟一个人啪啪啪一定是为爱Ta,也不一定因为爱一个口便假设跟Ta啪啪啪。

(还叩问到性爱机器人普及是否会面针对避孕套销量产生影响)性器具产业最近这些年还在蓬勃发展,对避孕套行业为贡献了力量,因为当运器具之还要,也还是要戴套的,不管是男用还是女用,这是必需之清爽常识,也是少不了的掩护自己健康之手法。”

除此以外还出各情人的对答更是给自家感觉到震惊,哦不,是触动。

他针对同机器人嘿嘿嘿是否算出轨解释说道,“在YP如此便宜方便之时代,他情愿用机器人也无出去乱抓,这么好之爱人现在哪里去寻找?”

拷问灵魂的倾心话非常冒险到了,对于这题目,你是怎么看的呢?