使用带有Lambda的JDK8压缩流(java.util.stream.Streams.zip)


149

在带有lambda b93的JDK 8中,b93中有一个类java.util.stream.Streams.zip可用于对流进行zip处理(这在Dhananjay Nene的Exploring Java8 Lambdas。Part 1教程中进行了说明)。该功能:

创建一个懒惰且顺序的组合Stream,其元素是将两个流的元素组合在一起的结果。

然而,在b98中,这种现象消失了。实际上,在b98的java.util.stream中Streams甚至无法访问该类

此功能是否已被移走,如果是的话,如何使用b98简洁地压缩流?

我想到的应用程序是此Shen的java实现中的,我在其中替换了zip功能。

  • static <T> boolean every(Collection<T> c1, Collection<T> c2, BiPredicate<T, T> pred)
  • static <T> T find(Collection<T> c1, Collection<T> c2, BiPredicate<T, T> pred)

具有相当冗长的代码的功能(不使用b98的功能)。


3

“探索Java8 Lambdas。第1部分”-本文的新链接是blog.dhananjaynene.com/2013/02/exploring-java8-lambdas-part-1
Aleksei Egorov

Answers:


77

我也需要它,因此我只是从b93中获取了源代码并将其放在“ util”类中。我必须对其稍作修改以使用当前的API。

供参考,以下是工作代码(风险自负...):

public static<A, B, C> Stream<C> zip(Stream<? extends A> a,
                                     Stream<? extends B> b,
                                     BiFunction<? super A, ? super B, ? extends C> zipper) {
    Objects.requireNonNull(zipper);
    Spliterator<? extends A> aSpliterator = Objects.requireNonNull(a).spliterator();
    Spliterator<? extends B> bSpliterator = Objects.requireNonNull(b).spliterator();

    // Zipping looses DISTINCT and SORTED characteristics
    int characteristics = aSpliterator.characteristics() & bSpliterator.characteristics() &
            ~(Spliterator.DISTINCT | Spliterator.SORTED);

    long zipSize = ((characteristics & Spliterator.SIZED) != 0)
            ? Math.min(aSpliterator.getExactSizeIfKnown(), bSpliterator.getExactSizeIfKnown())
            : -1;

    Iterator<A> aIterator = Spliterators.iterator(aSpliterator);
    Iterator<B> bIterator = Spliterators.iterator(bSpliterator);
    Iterator<C> cIterator = new Iterator<C>() {
        @Override
        public boolean hasNext() {
            return aIterator.hasNext() && bIterator.hasNext();
        }

        @Override
        public C next() {
            return zipper.apply(aIterator.next(), bIterator.next());
        }
    };

    Spliterator<C> split = Spliterators.spliterator(cIterator, zipSize, characteristics);
    return (a.isParallel() || b.isParallel())
           ? StreamSupport.stream(split, true)
           : StreamSupport.stream(split, false);
}

1
SIZED如果两个流都不是SIZED,则结果流不应该是吗?
Didier L

5
我不这么认为。两个流都必须SIZED要使此实现才能起作用。它实际上取决于您如何定义压缩。例如,您是否应该能够压缩两个大小不同的流?那么结果流将是什么样?我相信这就是为什么实际上从API中省略了此功能的原因。有很多方法可以做到这一点,并且由用户决定哪种行为应该是“正确的”行为。您会丢弃较长流中的元素还是填充较短的列表?如果是这样,具有什么价值?
siki 2015年

除非我缺少任何内容,否则不需要任何强制转换(例如Spliterator<A>)。
jub0bs

是否存在托管Java 8 b93源代码的网站?我找不到它。
Starwarswii

42

zip是protonpack库提供的功能之一。

Stream<String> streamA = Stream.of("A", "B", "C");
Stream<String> streamB  = Stream.of("Apple", "Banana", "Carrot", "Doughnut");

List<String> zipped = StreamUtils.zip(streamA,
                                      streamB,
                                      (a, b) -> a + " is for " + b)
                                 .collect(Collectors.toList());

assertThat(zipped,
           contains("A is for Apple", "B is for Banana", "C is for Carrot"));


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如果您的项目中有Guava,则可以使用Streams.zip方法(已在Guava 21中添加):

返回一个流,其中每个元素是将streamA和streamB的每个对应元素传递给函数的结果。生成的流仅与两个输入流中的较短者一样长。如果一个流较长,则其多余元素将被忽略。生成的流无法有效拆分。这可能会损害并行性能。

 public class Streams {
     ...

     public static <A, B, R> Stream<R> zip(Stream<A> streamA,
             Stream<B> streamB, BiFunction<? super A, ? super B, R> function) {
         ...
     }
 }

26

使用带有lambda(gist)的JDK8压缩两个流。

public static <A, B, C> Stream<C> zip(Stream<A> streamA, Stream<B> streamB, BiFunction<A, B, C> zipper) {
    final Iterator<A> iteratorA = streamA.iterator();
    final Iterator<B> iteratorB = streamB.iterator();
    final Iterator<C> iteratorC = new Iterator<C>() {
        @Override
        public boolean hasNext() {
            return iteratorA.hasNext() && iteratorB.hasNext();
        }

        @Override
        public C next() {
            return zipper.apply(iteratorA.next(), iteratorB.next());
        }
    };
    final boolean parallel = streamA.isParallel() || streamB.isParallel();
    return iteratorToFiniteStream(iteratorC, parallel);
}

public static <T> Stream<T> iteratorToFiniteStream(Iterator<T> iterator, boolean parallel) {
    final Iterable<T> iterable = () -> iterator;
    return StreamSupport.stream(iterable.spliterator(), parallel);
}

2
不错的解决方案,并且(相对)紧凑!要求你把import java.util.function.*;import java.util.stream.*;你的文件的顶部。
sffc

请注意,这是对流的终端操作。这意味着对于无限流,此方法会崩溃
smac89 '26

2
这么多无用的包装:在这里,() -> iterator并在这里再次:iterable.spliterator()。为什么不直接实现Spliterator而不是实现Iterator?检查@Doradus答案stackoverflow.com/a/46230233/1140754
Miguel Gamboa,

20

由于除了索引的(列表)以外,我无法在集合上使用任何压缩方式,并且我是简单的忠实拥护者,因此这是我的解决方案:

<A,B,C>  Stream<C> zipped(List<A> lista, List<B> listb, BiFunction<A,B,C> zipper){
     int shortestLength = Math.min(lista.size(),listb.size());
     return IntStream.range(0,shortestLength).mapToObj( i -> {
          return zipper.apply(lista.get(i), listb.get(i));
     });        
}

1
我认为mapToObject应该是mapToObj
seanf

如果列表不是RandomAccess(例如,在链表上),它将非常慢
avmohan

绝对是 但是大多数Java开发人员都清楚LinkedList对于索引访问操作的性能很差。
拉斐尔

11

您提到的类的方法已移至Stream接口本身,以使用默认方法。但似乎该zip方法已被删除。可能是因为不清楚大小不同的流的默认行为是什么。但是实现所需的行为很简单:

static <T> boolean every(
  Collection<T> c1, Collection<T> c2, BiPredicate<T, T> pred) {
    Iterator<T> it=c2.iterator();
    return c1.stream().allMatch(x->!it.hasNext()||pred.test(x, it.next()));
}
static <T> T find(Collection<T> c1, Collection<T> c2, BiPredicate<T, T> pred) {
    Iterator<T> it=c2.iterator();
    return c1.stream().filter(x->it.hasNext()&&pred.test(x, it.next()))
      .findFirst().orElse(null);
}

predicate您传递给筛选器的状态不是有状态的吗?这违反了方法约定,尤其是在并行处理流时将不起作用。
安德里亚斯(Andreas)

2
@Andreas:这里的解决方案都不支持并行处理。由于我的方法不返回流,因此请确保这些流不会并行运行。同样,接受的答案的代码返回一个流,该流可以转换为并行流,但实际上不会并行执行任何操作。也就是说,不鼓励使用全称谓词,但不要违反合同。如果您确保状态更新是线程安全的,它们甚至可以在并行上下文中使用。在某些情况下,它们是不可避免的,例如,将流变成不同的流本身就是一个有状态的谓词。
Holger

2
@Andreas:您可能会猜测为什么这些操作已从Java API中删除…
Holger

8

我谦虚地建议这种实现。生成的流被截断为两个输入流中较短的一个。

public static <L, R, T> Stream<T> zip(Stream<L> leftStream, Stream<R> rightStream, BiFunction<L, R, T> combiner) {
    Spliterator<L> lefts = leftStream.spliterator();
    Spliterator<R> rights = rightStream.spliterator();
    return StreamSupport.stream(new AbstractSpliterator<T>(Long.min(lefts.estimateSize(), rights.estimateSize()), lefts.characteristics() & rights.characteristics()) {
        @Override
        public boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action) {
            return lefts.tryAdvance(left->rights.tryAdvance(right->action.accept(combiner.apply(left, right))));
        }
    }, leftStream.isParallel() || rightStream.isParallel());
}

我喜欢你的建议。但是我并不完全同意最后.., leftStream.isParallel() || rightStream.isParallel()。我认为它没有任何作用,因为AbstractSpliterator默认情况下提供的并行性有限。因此,我认为最终结果将与通过相同false
米格尔·甘博阿

@MiguelGamboa-感谢您的评论。我不确定“默认情况下有限的并行性”是什么意思-您是否有指向某些文档的链接?
Doradus


5

使用最新的Guava库(针对该Streams课程),您应该可以

final Map<String, String> result = 
    Streams.zip(
        collection1.stream(), 
        collection2.stream(), 
        AbstractMap.SimpleEntry::new)
    .collect(Collectors.toMap(e -> e.getKey(), e  -> e.getValue()));

2

这对您有用吗?这是一个简短的函数,它懒惰地评估正在压缩的流,因此您可以为它提供无限的流(它不需要占用被压缩的流的大小)。

如果流是有限的,则流之一会在元素用完时停止。

import java.util.Objects;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.stream.Stream;

class StreamUtils {
    static <ARG1, ARG2, RESULT> Stream<RESULT> zip(
            Stream<ARG1> s1,
            Stream<ARG2> s2,
            BiFunction<ARG1, ARG2, RESULT> combiner) {
        final var i2 = s2.iterator();
        return s1.map(x1 -> i2.hasNext() ? combiner.apply(x1, i2.next()) : null)
                .takeWhile(Objects::nonNull);
    }
}

这是一些单元测试代码(比代码本身长得多!)

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.params.ParameterizedTest;
import org.junit.jupiter.params.provider.Arguments;
import org.junit.jupiter.params.provider.MethodSource;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;

class StreamUtilsTest {
    @ParameterizedTest
    @MethodSource("shouldZipTestCases")
    <ARG1, ARG2, RESULT>
    void shouldZip(
            String testName,
            Stream<ARG1> s1,
            Stream<ARG2> s2,
            BiFunction<ARG1, ARG2, RESULT> combiner,
            Stream<RESULT> expected) {
        var actual = StreamUtils.zip(s1, s2, combiner);

        assertEquals(
                expected.collect(Collectors.toList()),
                actual.collect(Collectors.toList()),
                testName);
    }

    private static Stream<Arguments> shouldZipTestCases() {
        return Stream.of(
                Arguments.of(
                        "Two empty streams",
                        Stream.empty(),
                        Stream.empty(),
                        (BiFunction<Object, Object, Object>) StreamUtilsTest::combine,
                        Stream.empty()),
                Arguments.of(
                        "One singleton and one empty stream",
                        Stream.of(1),
                        Stream.empty(),
                        (BiFunction<Object, Object, Object>) StreamUtilsTest::combine,
                        Stream.empty()),
                Arguments.of(
                        "One empty and one singleton stream",
                        Stream.empty(),
                        Stream.of(1),
                        (BiFunction<Object, Object, Object>) StreamUtilsTest::combine,
                        Stream.empty()),
                Arguments.of(
                        "Two singleton streams",
                        Stream.of("blah"),
                        Stream.of(1),
                        (BiFunction<Object, Object, Object>) StreamUtilsTest::combine,
                        Stream.of(pair("blah", 1))),
                Arguments.of(
                        "One singleton, one multiple stream",
                        Stream.of("blob"),
                        Stream.of(2, 3),
                        (BiFunction<Object, Object, Object>) StreamUtilsTest::combine,
                        Stream.of(pair("blob", 2))),
                Arguments.of(
                        "One multiple, one singleton stream",
                        Stream.of("foo", "bar"),
                        Stream.of(4),
                        (BiFunction<Object, Object, Object>) StreamUtilsTest::combine,
                        Stream.of(pair("foo", 4))),
                Arguments.of(
                        "Two multiple streams",
                        Stream.of("nine", "eleven"),
                        Stream.of(10, 12),
                        (BiFunction<Object, Object, Object>) StreamUtilsTest::combine,
                        Stream.of(pair("nine", 10), pair("eleven", 12)))
        );
    }

    private static List<Object> pair(Object o1, Object o2) {
        return List.of(o1, o2);
    }

    static private <T1, T2> List<Object> combine(T1 o1, T2 o2) {
        return List.of(o1, o2);
    }

    @Test
    void shouldLazilyEvaluateInZip() {
        final var a = new AtomicInteger();
        final var b = new AtomicInteger();
        final var zipped = StreamUtils.zip(
                Stream.generate(a::incrementAndGet),
                Stream.generate(b::decrementAndGet),
                (xa, xb) -> xb + 3 * xa);

        assertEquals(0, a.get(), "Should not have evaluated a at start");
        assertEquals(0, b.get(), "Should not have evaluated b at start");

        final var takeTwo = zipped.limit(2);

        assertEquals(0, a.get(), "Should not have evaluated a at take");
        assertEquals(0, b.get(), "Should not have evaluated b at take");

        final var list = takeTwo.collect(Collectors.toList());

        assertEquals(2, a.get(), "Should have evaluated a after collect");
        assertEquals(-2, b.get(), "Should have evaluated b after collect");
        assertEquals(List.of(2, 4), list);
    }
}

我不得不takeWhile在结尾处放掉它,因为它似乎不在java8中,但这不是问题,因为被调用者可以过滤出压缩后的流大小不同时发生的任何null。我认为这个答案应该是第一答案,因为它是一目了然且可以理解的。辛苦了,再次感谢。
simbo1905 '19

1
public class Tuple<S,T> {
    private final S object1;
    private final T object2;

    public Tuple(S object1, T object2) {
        this.object1 = object1;
        this.object2 = object2;
    }

    public S getObject1() {
        return object1;
    }

    public T getObject2() {
        return object2;
    }
}


public class StreamUtils {

    private StreamUtils() {
    }

    public static <T> Stream<Tuple<Integer,T>> zipWithIndex(Stream<T> stream) {
        Stream<Integer> integerStream = IntStream.range(0, Integer.MAX_VALUE).boxed();
        Iterator<Integer> integerIterator = integerStream.iterator();
        return stream.map(x -> new Tuple<>(integerIterator.next(), x));
    }
}

1

我贡献的AOL的cyclops-react还通过扩展的Stream实现(还实现了react-streams接口ReactiveSeq)以及StreamUtils提供了压缩功能,该StreamUtils通过静态方法为标准Java Streams提供了许多相同的功能。

 List<Tuple2<Integer,Integer>> list =  ReactiveSeq.of(1,2,3,4,5,6)
                                                  .zip(Stream.of(100,200,300,400));


  List<Tuple2<Integer,Integer>> list = StreamUtils.zip(Stream.of(1,2,3,4,5,6),
                                                  Stream.of(100,200,300,400));

它还提供了更通用的基于Applicative的拉链。例如

   ReactiveSeq.of("a","b","c")
              .ap3(this::concat)
              .ap(of("1","2","3"))
              .ap(of(".","?","!"))
              .toList();

   //List("a1.","b2?","c3!");

   private String concat(String a, String b, String c){
    return a+b+c;
   }

甚至能够将一个流中的每个项目与另一个流中的每个项目配对

   ReactiveSeq.of("a","b","c")
              .forEach2(str->Stream.of(str+"!","2"), a->b->a+"_"+b);

   //ReactiveSeq("a_a!","a_2","b_b!","b_2","c_c!","c2")

0

如果有人需要它,streamex库中有StreamEx.zipWith功能:

StreamEx<String> givenNames = StreamEx.of("Leo", "Fyodor")
StreamEx<String> familyNames = StreamEx.of("Tolstoy", "Dostoevsky")
StreamEx<String> fullNames = givenNames.zipWith(familyNames, (gn, fn) -> gn + " " + fn);

fullNames.forEach(System.out::println);  // prints: "Leo Tolstoy\nFyodor Dostoevsky\n"

-1

这很棒。我不得不将两个流压缩到一个Map中,其中一个流是键,另一个是值

Stream<String> streamA = Stream.of("A", "B", "C");
Stream<String> streamB  = Stream.of("Apple", "Banana", "Carrot", "Doughnut");    
final Stream<Map.Entry<String, String>> s = StreamUtils.zip(streamA,
                    streamB,
                    (a, b) -> {
                        final Map.Entry<String, String> entry = new AbstractMap.SimpleEntry<String, String>(a, b);
                        return entry;
                    });

System.out.println(s.collect(Collectors.toMap(e -> e.getKey(), e -> e.getValue())));

输出:{A = Apple,B =香蕉,C =胡萝卜}

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