Question

我有一个整数数组，想要对它的所有元素求和。只要sum小于或等于int max value（2147483647），它就能正常工作，但是当sum超过int max value时它会失败。以下是示例 - ：

int [] iArr = new int[]{2147483646 , 1 , 1};
    System.out.println(Arrays.stream(iArr).sum());

结果 - ：-2147483648

我们可以看到上面的结果不正确。我知道如果使用int数组，可以通过使用long数组来解决它。

long [] iArr = new long[]{2147483646 , 1 , 1};
    System.out.println(Arrays.stream(iArr).sum());

结果 - ：2147483648

但我不想使用长数组，因为我知道数组元素的最大大小限制在int max value（2147483647）中。因此我不想浪费记忆。有没有其他方法可以使用Array Stream对整数数组求和（数组元素之和）超过int max value（2147483647）？

Answer 1

您不需要long[]数组，只需将值处理为long s。解决方案就像人们想象的那样简单：

int[] iArr = new int[]{2147483646 , 1 , 1};
System.out.println(Arrays.stream(iArr).asLongStream().sum());

它不可能超过long范围，因为即使所有元素都与Integer.MAX_VALUE一样大，您也需要4294967298个流元素才能到达Long.MAX_VALUE。但是如果你有这么大的流和很多时间，或者LongStream是你的起点，你可以按照以下方式求助BigInteger：

long[] lArr={ Long.MAX_VALUE, Long.MAX_VALUE, 42 };
System.out.println(Arrays.stream(lArr).mapToObj(BigInteger::valueOf)
                         .reduce(BigInteger.ZERO, BigInteger::add));

请注意，这也适用于IntStream，因为从int到long的促销会在调用BigInteger.valueOf(long)时自动发生，但如上所述，这很少需要

Answer 2

这个问题已经得到解答，但我找到了另一种最佳完成上述任务的方法。这就是我想与执行时间统计分享的原因。流的 asLongStream 方法最佳地将整数流转换为long。

int[] iArr = new int[10000000];
Arrays.fill(iArr , 3132);   

long iStart = System.nanoTime();
long  lSum1 = Arrays.stream(iArr).mapToLong(Long::valueOf).sum();
long iEnd = System.nanoTime();

System.out.println("Sum-: " + lSum1);
System.out.println("Time in nanoseconds-: " + (iEnd - iStart) + "ns using \"mapToLong\"\n");

long iStart1 = System.nanoTime();
long lSum2 = Arrays.stream(iArr).asLongStream().sum();
long iEnd1 = System.nanoTime();

System.out.println("Sum-: " + lSum2);
System.out.println("Time in nanoseconds-: " + (iEnd1 - iStart1) + "ns using \"asLongStream\"\n");

long iStart2 = System.nanoTime();
long lSum3 = Arrays.stream(iArr).boxed().collect(Collectors.summingLong(Integer::longValue));
long iEnd2 = System.nanoTime();

System.out.println("Sum-: " + lSum3);
System.out.println("Time in nanoseconds-: " + (iEnd2 - iStart2) + "ns using \"Collectors\"\n");

输出 - ：

总和 - ：31320000000
以纳秒为单位的时间 - ：230369419ns，使用“mapToLong”

总和 - ：31320000000
以纳秒为单位的时间 - ：109999469ns，使用“asLongStream”

总和 - ：31320000000
以纳秒为单位的时间 - ：188769476ns使用“收藏家”

Answer 3

如果long足够大以保持结果，那么你可以使用收集器将值加总为long：

Arrays.stream(is).boxed()
      .collect(Collectors.summingLong(Integer::longValue));

如果你需要更长的时间，你可能需要使用BigInteger，如下所示：

Arrays.stream(is).boxed()
      .map(Integer::longValue)
      .collect(Collectors
      .reducing(new BigInteger("0"), BigInteger::valueOf, (b1, b2) -> b1.add(b2)));

Answer 4

问题是sum的返回类型与流的类型匹配。如果先将它映射到Longs流，那么可以正确返回总和。

int [] iArr = new int[]{2147483646 , 1 , 1};
Long sum = Arrays.stream(iArr)
        .mapToLong(Long::valueOf)
        .sum();
System.out.println(sum);

如果使用Arrays Stream，整数数组的总和是否超过int max value（2147483647）？

4 个答案: