<R> Stream<R>地图(Function<？超级T，？扩展R>映射器)流 - 腾讯云开发者社区

接下来分别从分支控制和循环控制，对R语言中的控制流做简单讲述。...= "r" > switch(t,r='re',g='gr',b='bl',"error") [1] "re" #如果不匹配任何参数名，switch函数不返回任何值，可以添加一个匿名的参数， #当表达式...（exp）匹配不上任意一个命名参数时，switch函数将返回匿名参数的值： > t = "xs" > switch(t,r='re',g='gr',b='bl',"error") [1] "error"...函数（一次编写，多次调用，一劳永逸） 3.1 自定义函数编写 R通过function关键字定义函数，函数主要由函数名称，参数，运行的代码块和返回值组成，函数名称是变量，参数是调用函数时需要传递的形式参数...示例：自定义avgfunction函数并保存到avgfunction.R文档里 #avgfunction代码 avgfunction = function(x){ sum(x)/length(x) }

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一行代码, Java 怎样把List 转成 Map 的方法( Java 8 中的Stream API )

, Map> toMap( FunctionT, ? extends K> keyMapper, // Key 映射器 FunctionT, ?...see #toConcurrentMap(Function, Function) */ public static T, K, U> CollectorT, ?...That is, for any input elements t1 and t2, the results r1 and r2 in the computation below must be equivalent...: A a1 = supplier.get(); accumulator.accept(a1, t1); accumulator.accept(a1, t2); R r1...); A a3 = supplier.get(); accumulator.accept(a3, t2); R r2 = finisher.apply(combiner.apply

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深度探秘 Java 8 函数式编程（上）

文艺青年的代码如下所示： public class FunctionUtil { public static T,R> ListR> multiGetResult(ListFunction...主要有三个核心概念：函数接口(Function) 流(Stream) 聚合器(Collector) 函数接口关于函数接口，需要记住的就是两件事：函数接口是行为的抽象；函数接口是数据转换器。...定义了四个最基础的函数接口： Supplier : 数据提供器，可以提供 T 类型对象；无参的构造器，提供了 get 方法； Function : 数据转换器，接收一个 T 类型的对象，返回一个 R类型的对象...在参数个数上扩展：比如接收双参数的，有 Bi 前缀，比如 BiConsumer , BiFunction ; 在类型上扩展：比如接收原子类型参数的，有 [Int|Double|Long][Function...StreamR> map(Function<?

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流式数据库PipelineDB之BF杂谈

流式数据库 PipelineDB 1.导语 PipelineDB是一个PostgreSQL的一个流式数据库，是pg社区的一个扩展。...只有诸如 SELECT * FROM that_view 查询返回的结果才会被持久化，也就是说，流视图可以被视为高吞吐量、实时的物化视图。创建流视图如下语法，在原生SQL中扩展action行为。...---流转换 CREATE VIEW t WITH (action=transform) AS SELECT t.y FROM some_stream s JOIN some_table t ON...'t'); 当然，这里也可以传递outputfunc，可以自定义，function_name 是一个用户传入的函数，它的返回类型为 trigger，并且会作用到流转换的每一行输出上。...INSERT INTO cont_complex_stream (r) VALUES ((1, 1, 'hello')); INSERT INTO cont_complex_stream (r) VALUES

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用好强大的Stream

消费型接口 void accept(T t) 输入参数为T，没有返回 Supplier供给型接口 T get() 返回R FunctionT, R> 函数型接口 R apply(T t) 输入参数为...而且可扩展性太差，该怎么优化呢？...R FunctionT, R> 函数型接口 R apply(T t) 输入参数为T，返回为R Predicate判断型接口 boolean test(T t) 对象是否满足条件，true为满足，false...，然后将所有流连接成一个流先看这2个方法的定义 R> StreamR> map(FunctionT, ? extends R> mapper); R> StreamR> flatMap(FunctionT, ? extends Stream<?

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跟我学 Java 8 新特性之 Stream 流（二）关键知识点

,就是S必须是扩展自BaseStream的)。...super T> predicate);//line2 R> StreamR> map(FunctionT, ?...super T> mapper); R> StreamR> flatMap(FunctionT, ? extends StreamR>> mapper); IntStream flatMapToInt(FunctionT, ?...(Function mapper); //line3 产生一个新流，对调用流中的元素应用mapper，新流中包含这些元素。

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跟我学 Java 8 新特性之 Stream 流（六）收集

我们先看一看流API给我们提供的方法： public interface StreamT> extends BaseStreamT, StreamT>> {//...忽略那些不重要的东西R> R...super T, A, R> collector);｝流API中给我们提供了两种，我给大家分析一下。...R collect(Collector collector); 其中R指定结果的类型，T指定了调用流的元素类型。内部积累的类型由A指定。...(); FunctionR> finisher();} 其中T、A、R的含义和上面是一样的其中R指定结果的类型，T指定了调用流的元素类型。...Supplier也是 java.util.function包中的一个函数式接口: @FunctionalInterfacepublic interface SupplierT> { T get(

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基础篇：JAVA.Stream函数，优雅的数据流操作

StreamR> flatMap(FunctionT, ? extends StreamR>> mapper); IntStream flatMapToInt(FunctionT, ?...extends DoubleStream> mapper); flatMap：将元素为StreamT>类型的流撵平成一个元素类型为T的Stream流示例 public static void main... combiner(); //返回值转化器（最后一步处理，实际返回结果，一般原样返回） FunctionR> finisher(); //流的特性 Set...A,R,RR> CollectorT,A,RR> collectingAndThen(CollectorT,A,R> downstream, FunctionR, RR> finisher);

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跟我学 Java 8 新特性之 Stream 流（五）映射

我们先来看看流API库给我们提供了什么样的支持 public interface StreamT> extends BaseStreamT, StreamT>> { R> StreamR...super T> mapper);//line5 R> StreamR> flatMap(FunctionT, ? extends Stream<?...mapper); 其中，R指定新流的元素类型，T指定调用流的元素类型，mapper是完成映射的Function实例，被称为映射函数，映射函数必须是无状态和不干预的（大家对这二个约束条件应该很熟悉了吧）...Function是 java.util.function包中声明的一个函数式接口，声明如下： @FunctionalInterfacepublic interface FunctionT, R> {...R apply(T t);} 在map()的使有过程中，T是调用流的元素类型，R是映射的结果类型。

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由浅入深体验 Stream 流

(中间操作) Stream map(Function mapper) ,产生一个新流,对调用流中的元素应用 mapper ,新 Stream 流中包含这些元素。...R> StreamR> map(FunctionT, ? extends R> mapper); IntStream mapToInt(ToIntFunctionT> mapper); R> StreamR> flatMap(FunctionT, ? extends StreamR>>> mapper); IntStream flatMapToInt(FunctionT, ?...R, A> R collect(CollectorT, A, R> collector); ... } 其中 R 指定结果的类型, T 指定了调用流的元素类型。

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flatMap

Stream中有这么一个函数：先来看一下源码中的参数构造。 R> StreamR> flatMap(FunctionT, ? extends StreamR>> mapper); 可以看到flatMap里只有一个参数：Function 关键在于Function中的两个泛型，注意不是T和R，而是? super T和?...extends StreamR>> 第一个泛型? super T咱们可以忽略掉? super去看，直接把它认为是泛型T，而这个泛型T，就是我们原来的元素。...extends R>>，咱们也忽略? extends，表示你返回的类型要是StreamR>类型这个R可以和T一样，也可以不一样。...extends T> b) concat()Java中Stream类的方法创建一个延迟串联的流，其元素是第一个流的所有元素，然后是第二个流的所有元素。这里，a是第一流，而b是第二流。

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Java 语言基础（常用设计原则和设计模式，常用 Java 8~11 新特性）

SupplierT>T get()得到一个返回值FunctionT,R>R apply(T t)根据指定的参数执行操作并返回PredicateT>boolean test(T t)判断指定的参数是否满足条件...[] array) 方式三：通过Stream接口的静态方法来获取流，如：static Stream of(T... values) 方式四：通过Stream接口的静态方法来获取流，如：static...super T> predicate)返回一个包含匹配元素的流Stream distinct()返回不包含重复元素的流Stream limit(long maxSize)返回不超过给定元素数量的流Stream...super T,? extends R> mapper)返回每个处理过元素组成的流Stream flatMap(FunctionT,? extends StreamR>> mapper)返回每个被替换过元素组成的流，并将所有流合成一个流排序的常用方法如下：方法声明功能介绍Stream sorted()返回经过自然排序后元素组成的流Stream

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JAVA8 Lambda表达式(下)

T>供给型接口无 T 返回类型为T的对象，包含方法：T get() FunctionT, R>函数型接口 T R 对类型为T的对象应用操作，并返回结果。...结果是R类型的对象。包含方法：R apply(T t) PredicateT>断定型接口 T boolean 确定类型为T的对象是否满足某约束，并返回 boolean 值。...3、函数型 * 抽象方法：有参有返回值 * Interface FunctionT,R>： * R apply(T t) 4、断言型 * 抽象方法：...创建 Stream方式一：通过集合 Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法： l default Stream stream() : 返回一个顺序流 l default...T> StreamT> stream(T[] array): 返回一个流重载形式，能够处理对应基本类型的数组： l public static IntStream stream(int[] array

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Java8 Stream的总结

Stream的特性 Stream是Java 8新增的接口，Stream可以认为是一个高级版本的 Iterator。它代表着数据流，流中的数据元素的数量可以是有限的，也可以是无限的。...Java 8函数式接口第二种分类.png 2.1 Function Function是从T到R的一元映射函数。将参数T传递给一个函数，返回R。...即R = Function(T) @FunctionalInterface public interface FunctionT, R> { /** * Applies this...* * @param t the function argument * @return the function result */ R apply(...并行流在创建Stream时，默认是创建串行流。但是可以使用parallelStream()来创建并行流或者parallel()将串行流转换成并行流。

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Akka（17）： Stream：数据流基础组件-Source,Flow,Sink简介

2、scalaz-sstream和akka-stream的数据流都是一种申明式的数据处理流程描述，属于一种运算方案，最终都需要某种运算器来对数据流按运算方案进行具体的运算，得出运算结果和产生副作用。...by function parameter. */ def cycle[T](f: () ⇒ Iterator[T]): Source[T, NotUsed] = { val iterator...对通过输入端口输入数据流的元素进行转变处理（transform）后经过输出端口输出。FlowShape有一个输入端和一个输出端。在akka-stream里数据流组件一般被称为数据流图（graph）。...我们可以用许多数据流图组成更大的stream-graph。 akka-stream最简单的完整（或者闭合）线性数据流（linear-stream）就是直接把一个Source和一个Sink相接。...意思是选择左边数据流图的运算结果。我们上面提过akka-stream是在actor系统里处理数据流元素的。在这个过程中同时可以用actor内部状态来产生运算结果。

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Java8新特性

T, R> 说明：接收参数对象T，返回结果对象R //源码 @FunctionalInterface public interface FunctionT, R> { /\*\*...to apply to each element \* @return the new stream \*/ R> StreamR> map(FunctionR> mapper); map()方法的参数为Function（函数式接口）对象，map()方法将流中的所有元素用Function对象进行运算，生成新的流对象（流的元素类型可能改变）。...extends R>类型，而不是R类型，即Function函数返回一个Stream流，这样flatMap()能够将一个二维的集合映射成一个一维的集合，比map()方法拥有更高的映射深度 //源码...R> StreamR> flatMap(Function<?

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Java核心技术卷2 高级特性学习笔记（1）

// 产生一个元素为给定值的流 static T> StreamT> of(T… values) // 产生一个不包含任何元素的流 static T> StreamT> empty() /...super T> predicate) //产生一个流，它包含将mapper应用于当前流中所有元素所产生的结果 R> StreamR> map(FunctionT, ?...extends R> mapper) //产生一个流，它是通过将mapper应用于当前流中所有元素所产生的结果连接到一起而获得的 R> StreamR> flatMap(FunctionR>> mapper) 调用stream.limit(n)会返回一个新的流，它在n个元素之后结束（如果原来的流更短，那么就会在流结束时结束）。...,R> mapping(FunctionT,? extends U> mapper, Collector<?

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024：用Java实现shell命令cat 1.log | grep a | sort | uniq -c | sort -rn的功能

; import java.io.*; import java.util.*; import java.util.function.Function; import java.util.stream.Collectors...这里我整理了自己在工作中常用的流操作：操作类型返回类型使用的类型/函数式接口函数描述符 filter 中间 StreamT> PredicateT> T -> boolean distinct...中间 StreamT> skip 中间 StreamT> long limit 中间 StreamT> long map 中间 StreamR> FunctionT, R> T ->...R flatMap 中间 StreamR> FunctionT, StreamR>> T -> StreamR> sorted 中间 StreamT> ComparatorT> (T, T...终端 void ConsumerT> T -> void collect 终端 R CollectorT, A, R> reduce 终端 OptionalT> BinaryOperator<

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使用Stream流完成并集、交集和差集

使用Stream流完成并集、交集和差集一、介绍本文将进行介绍使用Stream流的方式，来完成对象集合的并集、交集和差集。...R> concat(ListT> list1, ListT> list2, FunctionT, R> function) { return Stream.concat(list1...* @return 结果对象集合 */ public static T1, T2, R> ListR> union(ListT1> list1, ListT2> list2,...BiPredicateT1, T2> predicate, FunctionT1, R> function) { return list1.stream()..., BiPredicateT1, T2> predicate, FunctionT1, R> function) { return list1.stream()

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kotlin和java语言_我希望Java可以从Kotlin语言中窃取的10个功能

2.默认参数您会重载API多少次，如下所示： interface StreamT> { StreamT> sorted(); StreamT> sorted(Comparator...API封装为jOOλ类型来扩展Java 8 Stream API（另一个此类库是StreamEx ，重点稍有不同）。...，扩展方法甚至允许绕过将所有内容显式地包装在stream() 。...考虑Stream ： R> StreamR> flatMap(FunctionT, ? extends StreamFunction或Stream的更好定义是： interface FunctionT, out R> {} interface

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R语言控制流：for、while、ifelse和自定义函数function

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flatMap

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