使用 lambda 的 List<> 的 Java8 子列表

Question

我有一个问题，我认为它对于流和/或 lambda 来说是完美的。另一方面，我不想让这个变得过于复杂，但由于将在许多变体中使用这种特定的技术（在子列表上运行函数），我想知道一些关于如何从一开始就正确使用它的想法。

我有一个

List<Product> productList

。

我希望能够迭代

productList

中的所有子列表。例如，所有大小=30 的子列表。然后应该将该子列表用作函数的参数。

这是我当前的、天真的解决方案：

List<Product> products=...
// This example uses sublists of size 30
for (int i = 0; i < products.size() - 29; i++) {
    // sublist start index is inclusive, but end index is exclusive
    List<Product> sublist = products.subList(i, i + 30);
    Double res = calc(sublist);
}

// an example of a function would be moving average

如何使用 lambda 来实现这一点？

编辑 我试图想出一个最简单的例子来说明这个问题。经过一些评论后，我意识到一个完美的例子是计算移动平均线。第一个 MAVG 在子列表 [0..29] 上计算，第二个在 [1..30] 上计算，第三个在 [2..31] 上计算，依此类推。

Answer 1

除非我遗漏了一些明显的东西......

IntStream.range(0, products.size() - 29)
            .mapToObj(i -> products.subList(i, i + 30))
            .map(list -> calc(list))
            .forEach... // or any other terminal op

如果您想对这些子列表运行多个函数，例如：

double result = calc(sublist)
log(sublist) // void
double res = diffCalc(sublist)

您可能不再使用通常的 for 循环。

a

map

操作对子列表执行单个操作，可以使其在流中执行更多操作，但这在我看来真的很难看。

Answer 2

如果您不介意使用第三方库，

StreamEx

中有一个方法subLists可以完全满足您的需求：

List<Product> products = ...
Stream<List<Product>> lists = StreamEx.ofSubLists(products, 30, 1);

Answer 3

我认为使用 lambda 代码可能不太清晰。也许普通的旧if比现代的lambda更好？

    int sizeSubList = 30;

    for (int i = 0; i < products.size(); i++)
        calc(products.subList(i, Math.min(i + sizeSubList, products.size())));

Answer 4

JEP 461：Stream Gatherers Java 22 预览语言功能可用于实现所需的结果：

List<Double> results = productList.stream()
        .gather(Gatherers.windowSliding(30))
        .map(sublist -> calc(sublist))
        .toList();

这使用新的

Stream.gather

方法和新的内置

Gatherers.windowSliding

收集器将地图的条目集从

Stream<Entry>

转换为成对

Stream<List<Entry>>

。然后使用现有的 String[]

 方法将每个二元素列表转换为二元素 

Stream.map。

演练

使用子列表大小 3 和对子列表中的值进行平均的函数进行流演练：

[
  Product(value = 0),
  Product(value = 1),
  Product(value = 2),
  Product(value = 3),
  Product(value = 4)
]

->

[
  [Product(value = 0), Product(value = 1), Product(value = 2)],
  [Product(value = 1), Product(value = 2), Product(value = 3)],
  [Product(value = 2), Product(value = 3), Product(value = 4)]
]

->

[1, 2, 3]

Java文档

Gatherer

：

将输入元素流转换为输出元素流的中间操作，可以选择在到达上游末尾时应用最终操作。 […]

[…]

聚集操作的例子有很多，包括但不限于：将元素分组（窗口函数）；对连续相似的元素进行去重；增量累加功能（前缀扫描）；增量重新排序功能等。类

Gatherers

提供了常见收集操作的实现。

Stream.gather

：

返回一个流，其中包含将给定收集器应用于该流的元素的结果。

Gatherers.windowSliding

返回一个 Gatherer，它将元素收集到给定大小的窗口（遇到有序的元素组）中，其中每个后续窗口都包含前一个窗口的所有元素（除了最近的元素之外），并在流中添加下一个元素。 […]

示例：

// will contain: [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 8]]
List<List<Integer>> windows2 =
    Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8).gather(Gatherers.windowSliding(2)).toList();

// will contain: [[1, 2, 3, 4, 5, 6], [2, 3, 4, 5, 6, 7], [3, 4, 5, 6, 7, 8]]
List<List<Integer>> windows6 =
    Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8).gather(Gatherers.windowSliding(6)).toList();