在操作sorted(comparator)
之前在流上使用时collect
,流必须缓冲整个流内容才能对其进行排序,并且与之后对组的较小列表进行排序相比,排序可能涉及该缓冲区内的更多数据移动。因此,性能不如对各个组进行排序,但如果启用了并行处理,则实现将使用多个内核。
但请注意 usingsortedListsByGender.values().forEach(…)
不是可并行化的操作,即使 usingsortedListsByGender.values().parallelStream().forEach(…)
也仅允许并行处理组,而每个排序操作仍然是顺序的。
在收集器中执行排序操作时,如
static <T> Collector<T,?,List<T>> toSortedList(Comparator<? super T> c) {
return Collectors.collectingAndThen(
Collectors.toCollection(ArrayList::new), l->{ l.sort(c); return l; } );
}
Map<Gender, List<Person>> sortedListsByGender = roster.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getGender, toSortedList(Person::compareByAge)));
排序操作的行为相同(感谢 Tagir Valeev 纠正我),但您可以轻松检查插入时排序策略的执行情况。只需将收集器实现更改为:
static <T> Collector<T,?,List<T>> toSortedList(Comparator<? super T> c) {
return Collectors.collectingAndThen(
Collectors.toCollection(()->new TreeSet<>(c)), ArrayList::new);
}
为了完整起见,如果您想要一个首先插入排序的收集器ArrayList
以避免最后的复制步骤,您可以使用更详细的收集器,如下所示:
static <T> Collector<T,?,List<T>> toSortedList(Comparator<? super T> c) {
return Collector.of(ArrayList::new,
(l,t) -> {
int ix=Collections.binarySearch(l, t, c);
l.add(ix<0? ~ix: ix, t);
},
(list1,list2) -> {
final int s1=list1.size();
if(list1.isEmpty()) return list2;
if(!list2.isEmpty()) {
list1.addAll(list2);
if(c.compare(list1.get(s1-1), list2.get(0))>0)
list1.sort(c);
}
return list1;
});
}
它对于顺序使用很有效,但它的合并功能不是最佳的。底层排序算法将受益于预先排序的范围,但必须首先找到这些范围,尽管我们的合并函数实际上知道这些范围。不幸的是,JRE 中没有公共 API 允许我们使用这些信息(有效;我们可以将subList
s 传递给binarySearch
但为每个元素创建一个新的子列表list2
可能会变得太昂贵)。如果我们想进一步提高并行执行的性能,我们必须重新实现排序算法的合并部分:
static <T> Collector<T,?,List<T>> toSortedList(Comparator<? super T> c) {
return Collector.of(ArrayList::new,
(l,t) -> l.add(insertPos(l, 0, l.size(), t, c), t),
(list1,list2) -> merge(list1, list2, c));
}
static <T> List<T> merge(List<T> list1, List<T> list2, Comparator<? super T> c) {
if(list1.isEmpty()) return list2;
for(int ix1=0, ix2=0, num1=list1.size(), num2=list2.size(); ix2<num2; ix2++, num1++) {
final T element = list2.get(ix2);
ix1=insertPos(list1, ix1, num1, element, c);
list1.add(ix1, element);
if(ix1==num1) {
while(++ix2<num2) list1.add(list2.get(ix2));
return list1;
}
}
return list1;
}
static <T> int insertPos(
List<? extends T> list, int low, int high, T t, Comparator<? super T> c) {
high--;
while(low <= high) {
int mid = (low+high)>>>1, cmp = c.compare(list.get(mid), t);
if(cmp < 0) low = mid + 1;
else if(cmp > 0) high = mid - 1;
else {
mid++;
while(mid<=high && c.compare(list.get(mid), t)==0) mid++;
return mid;
}
}
return low;
}
请注意,与基于简单binarySearch
的插入不同,最后一个解决方案是一种稳定的排序实现,即在您的情况下,如果源流具有已定义的遇到顺序,则Person
s 具有相同的年龄并且不会更改它们的相对顺序。Gender