我想创建一个方法来创建元素流,这些元素是多个给定流的笛卡尔积(由二元运算符在末尾聚合到相同类型)。请注意,参数和结果都是流,不是集合。
例如,对于两个 {A,B} 和 {X,Y} 的流,我希望它生成值 {AX,AY ,BX,BY} (简单串联用于聚合字符串)。到目前为止,我已经提出了这个代码:
private static <T> Stream<T> cartesian(BinaryOperator<T> aggregator, Stream<T>... streams) {
Stream<T> result = null;
for (Stream<T> stream : streams) {
if (result == null) {
result = stream;
} else {
result = result.flatMap(m -> stream.map(n -> aggregator.apply(m, n)));
}
}
return result;
}
这是我想要的用例:
Stream<String> result = cartesian(
(a, b) -> a + b,
Stream.of("A", "B"),
Stream.of("X", "Y")
);
System.out.println(result.collect(Collectors.toList()));
预期结果:AX, AY, BX, BY
。
另一个例子:
Stream<String> result = cartesian(
(a, b) -> a + b,
Stream.of("A", "B"),
Stream.of("K", "L"),
Stream.of("X", "Y")
);
预期结果:AKX, AKY, ALX, ALY, BKX, BKY, BLX, BLY
。
但是,如果我运行代码,我会收到此错误:
IllegalStateException:流已经被操作或关闭
流消耗在哪里?通过 flatMap ?可以轻松修复吗?
答案 0 :(得分:9)
传递示例中的流绝不比传递列表更好:
private static <T> Stream<T> cartesian(BinaryOperator<T> aggregator, List<T>... lists) {
...
}
并像这样使用它:
Stream<String> result = cartesian(
(a, b) -> a + b,
Arrays.asList("A", "B"),
Arrays.asList("K", "L"),
Arrays.asList("X", "Y")
);
在这两种情况下,您都会从varargs创建一个隐式数组并将其用作数据源,因此懒惰是虚构的。您的数据实际存储在数组中。
在大多数情况下,产生的笛卡尔积产品流比输入长得多,因此实际上没有理由使输入变得懒惰。例如,有五个元素的列表(总共25个),您将得到3125个元素的结果流。因此在存储器中存储25个元素不是很大的问题。实际上,在大多数实际情况中,它们已经存储在内存中。
为了生成笛卡尔积的流,您需要不断地“回放”所有流(第一个除外)。要回放,流应该能够一次又一次地检索原始数据,或者以某种方式缓冲它们(你不喜欢它们)或者从源中再次抓取它们(colleciton,数组,文件,网络,随机数等)。并且一次又一次地执行所有中间操作。如果您的源和中间操作很慢,那么延迟解决方案可能比缓冲解决方案慢得多。如果您的源无法再次生成数据(例如,随机数生成器无法生成之前生成的相同数字),则您的解决方案将不正确。
然而,完全懒惰的解决方案是可能的。只是使用不是流,而是流供应商:
private static <T> Stream<T> cartesian(BinaryOperator<T> aggregator,
Supplier<Stream<T>>... streams) {
return Arrays.stream(streams)
.reduce((s1, s2) ->
() -> s1.get().flatMap(t1 -> s2.get().map(t2 -> aggregator.apply(t1, t2))))
.orElse(Stream::empty).get();
}
解决方案很有意思,因为我们创建并减少供应商流以获得最终供应商并最终调用它。用法:
Stream<String> result = cartesian(
(a, b) -> a + b,
() -> Stream.of("A", "B"),
() -> Stream.of("K", "L"),
() -> Stream.of("X", "Y")
);
result.forEach(System.out::println);
答案 1 :(得分:4)
stream
在第二次迭代中的flatMap
操作中使用。因此,每次map
结果时都必须创建新流。因此,您必须提前收集stream
以在每次迭代中获得新流。
private static <T> Stream<T> cartesian(BiFunction<T, T, T> aggregator, Stream<T>... streams) {
Stream<T> result = null;
for (Stream<T> stream : streams) {
if (result == null) {
result = stream;
} else {
Collection<T> s = stream.collect(Collectors.toList());
result = result.flatMap(m -> s.stream().map(n -> aggregator.apply(m, n)));
}
}
return result;
}
甚至更短:
private static <T> Stream<T> cartesian(BiFunction<T, T, T> aggregator, Stream<T>... streams) {
return Arrays.stream(streams).reduce((r, s) -> {
List<T> collect = s.collect(Collectors.toList());
return r.flatMap(m -> collect.stream().map(n -> aggregator.apply(m, n)));
}).orElse(Stream.empty());
}
答案 2 :(得分:0)
您可以创建一个方法,该方法返回一个对象的List<T>
流,并且不聚合它们。算法是一样的:在每一步,将第二个流的元素收集到一个列表中,然后将它们附加到第一个流的元素中。
聚合器在方法之外。
@SuppressWarnings("unchecked")
public static <T> Stream<List<T>> cartesianProduct(Stream<T>... streams) {
// incorrect incoming data
if (streams == null) return Stream.empty();
return Arrays.stream(streams)
// non-null streams
.filter(Objects::nonNull)
// represent each list element as SingletonList<Object>
.map(stream -> stream.map(Collections::singletonList))
// summation of pairs of inner lists
.reduce((stream1, stream2) -> {
// list of lists from second stream
List<List<T>> list2 = stream2.collect(Collectors.toList());
// append to the first stream
return stream1.flatMap(inner1 -> list2.stream()
// combinations of inner lists
.map(inner2 -> {
List<T> list = new ArrayList<>();
list.addAll(inner1);
list.addAll(inner2);
return list;
}));
}).orElse(Stream.empty());
}
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream1 = Stream.of("A", "B");
Stream<String> stream2 = Stream.of("K", "L");
Stream<String> stream3 = Stream.of("X", "Y");
@SuppressWarnings("unchecked")
Stream<List<String>> stream4 = cartesianProduct(stream1, stream2, stream3);
// output
stream4.map(list -> String.join("", list)).forEach(System.out::println);
}
String.join
在这种情况下是一种聚合器。
输出:
AKX
AKY
ALX
ALY
BKX
BKY
BLX
BLY
另见:Stream of cartesian product of other streams, each element as a List?