java - 对 Java 8 流进行分区

Question

如何在Java 8 Stream上实现“分区”操作？我所说的分区是指将流划分为给定大小的子流。不知何故，它将与 Guava Iterators.partition() 相同方法，只是希望分区是延迟计算的流而不是列表。

Answer 1

不可能将任意源流划分为固定大小的批处理，因为这会破坏并行处理。并行处理时，您可能不知道拆分后第一个子任务中有多少元素，因此在第一个子任务完全处理之前，您无法为下一个子任务创建分区。

但是，可以从随机访问列表创建分区流。例如，我的 StreamEx 中提供了此类功能。图书馆:

List<Type> input = Arrays.asList(...);

Stream<List<Type>> stream = StreamEx.ofSubLists(input, partitionSize);

或者如果你真的想要流的流:

Stream<Stream<Type>> stream = StreamEx.ofSubLists(input, partitionSize).map(List::stream);

如果不想依赖第三方库，可以手动实现这样的ofSubLists方法:

public static <T> Stream<List<T>> ofSubLists(List<T> source, int length) {
    if (length <= 0)
        throw new IllegalArgumentException("length = " + length);
    int size = source.size();
    if (size <= 0)
        return Stream.empty();
    int fullChunks = (size - 1) / length;
    return IntStream.range(0, fullChunks + 1).mapToObj(
        n -> source.subList(n * length, n == fullChunks ? size : (n + 1) * length));
}

此实现看起来有点长，但它考虑了一些极端情况，例如接近 MAX_VALUE 列表大小。

<小时/>

如果您想要无序流的并行友好解决方案(因此您不关心哪些流元素将在单个批处理中组合)，您可以使用这样的收集器(感谢@sibnick的灵感):

public static <T, A, R> Collector<T, ?, R> unorderedBatches(int batchSize, 
                   Collector<List<T>, A, R> downstream) {
    class Acc {
        List<T> cur = new ArrayList<>();
        A acc = downstream.supplier().get();
    }
    BiConsumer<Acc, T> accumulator = (acc, t) -> {
        acc.cur.add(t);
        if(acc.cur.size() == batchSize) {
            downstream.accumulator().accept(acc.acc, acc.cur);
            acc.cur = new ArrayList<>();
        }
    };
    return Collector.of(Acc::new, accumulator,
            (acc1, acc2) -> {
                acc1.acc = downstream.combiner().apply(acc1.acc, acc2.acc);
                for(T t : acc2.cur) accumulator.accept(acc1, t);
                return acc1;
            }, acc -> {
                if(!acc.cur.isEmpty())
                    downstream.accumulator().accept(acc.acc, acc.cur);
                return downstream.finisher().apply(acc.acc);
            }, Collector.Characteristics.UNORDERED);
}

使用示例:

List<List<Integer>> list = IntStream.range(0,20)
                                    .boxed().parallel()
                                    .collect(unorderedBatches(3, Collectors.toList()));

结果:

[[2, 3, 4], [7, 8, 9], [0, 1, 5], [12, 13, 14], [17, 18, 19], [10, 11, 15], [6, 16]]

这样的收集器是完全线程安全的，并为顺序流生成有序批处理。

如果您想对每个批处理应用中间转换，您可以使用以下版本:

public static <T, AA, A, B, R> Collector<T, ?, R> unorderedBatches(int batchSize,
        Collector<T, AA, B> batchCollector,
        Collector<B, A, R> downstream) {
    return unorderedBatches(batchSize, 
            Collectors.mapping(list -> list.stream().collect(batchCollector), downstream));
}

例如，通过这种方式，您可以即时对每个批处理中的数字求和:

List<Integer> list = IntStream.range(0,20)
        .boxed().parallel()
        .collect(unorderedBatches(3, Collectors.summingInt(Integer::intValue), 
            Collectors.toList()));