javarandom函数用法 java随机函数怎么写( 二 )

下面 Number 类的实例用 EVEN 或 ODD 表示有奇偶校验的整数值：
public class Number {    enum Parity { EVEN, ODD }    private int value;    public Number(int n) { setValue(n); }    public void setValue(int value) { this.value = https://www.yf-zs.com/shuma/value; } public int getValue() { return this.value; } public Parity getParity() { return ((value & 0x1) == 0) ? Parity.EVEN : Parity.ODD; } public void dump() { System.out.format("Value: %2d (parity: %s)\n", getValue(),                          (getParity() == Parity.ODD ? "odd" : "even"));    }}下面的代码演示了用 Number 流进行 map/reduce 的情形，从而表明流 API 不仅可以处理 int 和 float 等基本类型，还可以处理程序员自定义的类类型。
在下面的代码段中，使用了 parallelStream 而不是 stream 函数对随机整数值列表进行流化处理。与前面介绍的 parallel 函数一样，parallelStream 变体也可以自动执行多线程。
final int howMany = 200;Random r = new Random();Number[] nums = new Number[howMany];for (int i = 0; i < howMany; i++) nums[i] = new Number(r.nextInt(100));List<Number> listOfNums = Arrays.asList(nums);  // 将数组转化为 listInteger sum4All = listOfNums    .parallelStream()           // 自动执行多线程    .mapToInt(Number::getValue) // 使用方法引用，而不是 lambda    .sum();                     // 将流值计算出和值System.out.println("The sum of the randomly generated values is: " + sum4All);高阶的 mapToInt 函数可以接受一个 lambda 作为参数，但在本例中，它接受一个方法引用，即 Number::getValue 。getValue 方法不需要参数，它返回给定的 Number 实例的 int 值。语法并不复杂：类名 Number 后跟一个双冒号和方法名。回想一下先前的例子 System.out::println，它在 System 类中的 static 属性 out 后面有一个双冒号。
方法引用 Number::getValue 可以用下面的 lambda 表达式替换。参数 n 是流中的 Number 实例中的之一：
mapToInt(n -> n.getValue())通常，lambda 表达式和方法引用是可互换的：如果像 mapToInt 这样的高阶函数可以采用一种形式作为参数，那么这个函数也可以采用另一种形式。这两个函数式编程结构具有相同的目的 —— 对作为参数传入的数据执行一些自定义操作。在两者之间进行选择通常是为了方便。例如，lambda 可以在没有封装类的情况下编写，而方法则不能。我的习惯是使用 lambda，除非已经有了适当的封装方法。
当前示例末尾的 sum 函数通过结合来自 parallelStream 线程的部分和，以线程安全的方式进行归约。但是，程序员有责任确保在 parallelStream 调用引发的多线程过程中，程序员自己的函数调用（在本例中为 getValue）是线程安全的。
最后一点值得强调。lambda 语法鼓励编写纯函数(pure function)，即函数的返回值仅取决于传入的参数（如果有）；纯函数没有副作用，例如更新一个类中的 static 字段。因此，纯函数是线程安全的，并且如果传递给高阶函数的函数参数（例如 filter 和 map ）是纯函数，则流 API 效果最佳。
对于更细粒度的控制，有另一个流 API 函数，名为 reduce，可用于对 Number 流中的值求和:
Integer sum4AllHarder = listOfNums    .parallelStream()                           // 多线程    .map(Number::getValue)                      // 每个 Number 的值    .reduce(0, (sofar, next) -> sofar + next);  // 求和此版本的 reduce 函数带有两个参数，第二个参数是一个函数：

第一个参数（在这种情况下为零）是特征值，该值用作求和操作的初始值，并且在求和过程中流结束时用作默认值。
第二个参数是累加器，在本例中，这个 lambda 表达式有两个参数：第一个参数（sofar）是正在运行的和，第二个参数（next）是来自流的下一个值。运行的和以及下一个值相加，然后更新累加器。请记住，由于开始时调用了 parallelStream，因此 map 和 reduce 函数现在都在多线程上下文中执行。
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