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Similar to きつねさんと学ぶ Lambda式&StreamAPIハンズオン[関ジャバ2015/7/11] #kanjava
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きつねさんと学ぶ Lambda式&StreamAPIハンズオン[関ジャバ2015/7/11] #kanjava
- 2. 2 Who are you? 吉田真也(@bitter_fox, @shinyafox) ● 立命館大学 情報理工学部 情報システム学科 – 高性能計算機ソフトウェアシステム研究室 ● 立命館コンピュータクラブ(RCC) ● http://www.rcc.ritsumei.ac.jp/ ● OpenJDKコミッタ – Project Kulla
- 4. ハンズオンの諸注意
- 10. ラムダ式 ● 関数型インターフェースを実装&インスタンス化 する – メソッドが一つのインターフェース – Runnable, Function<T>, etc... ● (引数) -> {文} ● (引数) -> 式
- 12. 関数型インターフェース ● メソッドが一つのインターフェース interface F { void exec0(); } ● @FunctionalInterfaceアノテーション – コンパイル時に関数型インターフェースかを検査
- 13. Any question?
- 15. Main3 List<Integer>の要素を 一行ずつ出力 for (Integer n : list) { System.out.println(n); }
- 16. 外部イテレーション？ 内部イテレーション？ ● 外部イテレーション – イテレーションをユーザコードが行う – for文，while文 – 並列化が困難 ● ユーザコードの大幅な変更が必要 ● 内部イテレーション – イテレーションをライブラリが行う – イテレーション以外の処理を受け取る – 並列化が容易 ● イテレーションの方法を簡単に切り替えられる ● ユーザコードの変更は最小限
- 20. StreamAPI ● 内部イテレーション&パイプライン化 ● 汎用性高い – あらゆる形式のデータ列に対応可 ● Collection ● 値の範囲 ● 任意の値 – データ列自体は保持していない ● データへのアクセス手段を保持
- 25. 25 StreamAPIで書くポイント ● ソース，中間操作，終端操作を意識する ● forEachで副作用を与えて何でも書こうとしない – forEachを使わずに実現する方法が存在する(はず) – 出力などの副作用はOK
- 27. Main4 List<Integer>の ソース 2で割り切れる filter[中間操作] 要素だけを一行ずつ出力 forEach[終端操作]
- 29. 29 filter[中間] ● filter(T -> boolean) – フィルタリング – 各要素を引数に適用しtrueを返したもののみ残す – filterの引数には欲しい値の条件を書く – s.filter(Objects::nonNull) // nullを除外 Stream<T> IntStream LongStream DoubleStream
- 32. Main5 List<Person>から ソース Personの名前を map[中間操作] 一行ずつ出力 forEach[終端操作]
- 33. 33 map[中間操作] ● map(T -> R) – 写像・変換 – 各要素を引数に適用した結果のStreamを作る – personStream.map(p -> p.getName()) – seq.map(n -> n * 2) Stream<T> IntStream LongStream DoubleStream
- 37. Main6 ある数値の範囲の ソース 総和を求める 終端操作 乱数生成器Randomから ソース 指定された個数の数値の 中間操作 平均を求める 終端操作
- 38. 値の範囲からStream ● IntStream.range(start, end) – start〜end(end含まない)のIntStream – end含める場合はrangeClosed
- 39. 39 reduce[終端] ● Optional<T> reduce((T, T) -> T) ● T reduce(T, (T, T) -> T) ● U reduce(U, (U, T) -> U, (U, U) -> U) – 集約 – s.reduce((n, m) -> n < m ? n : m) ● Optional – 値が無いという状態を表すことができる Stream<T> IntStream LongStream DoubleStream
- 40. 40 reduce[終端]
- 41. 41 reduce[終端]
- 42. 42 reduce[終端]
- 43. 43 reduce[終端]
- 44. 44 reduce[終端]
- 45. 45 reduce[終端]
- 46. 46 並列reduce
- 47. 47 並列reduce
- 48. 48 並列reduce
- 49. 49 並列reduce
- 50. 50 並列reduce
- 51. 51 並列reduce 6
- 52. 52 並列reduce 6
- 53. 53 sum[終端] ● int sum() ● long sum() ● double sum() – 総和を求める ● そのものズバリ – s.sum() Stream<T> IntStream LongStream DoubleStream
- 54. 54 summaryStatistics[終端] ● XxxSummaryStatistics summaryStatistics() – 統計処理 ● 合計，平均，最大，最小，個数 – stream.summaryStatistics().getSum() – 複数の統計的な値を求める場合 Stream<T> IntStream LongStream DoubleStream
- 55. Main6 ある数値の範囲の ソース 総和を求める 終端操作 乱数生成器Randomから ソース 指定された個数の数値の 中間操作 平均を求める 終端操作
- 56. 56 RandomからStream ● Random#doubles() – DoubleStream – 無限のStream – limitと併用 ● Random#doubles(n) – n個の要素のDoubleStream
- 57. 57 Ave, max, min[終端] ● average(), max(), min() – Optional系を返す – 平均，最大，最小値を求める Stream<T> IntStream LongStream DoubleStream
- 59. 59 Change the type of Stream Sequential Stream Parallel Stream parallel() sequential()
- 60. 60 Streamと並列処理 ● 並列化したら早くなるのか – 一概には言えない・・・ ● データ数依存 ● CPU依存 ● 操作依存 – 早くなるものもある – 並列化に際してはベンチマーク必須
- 61. Any question?
- 65. Main7 ファイルから ソース “{“か”}”で終わる行を 中間操作 出力する 終端操作 ファイルから ソース “{“か”}”で終わる行を 中間操作 リストに入れる 終端操作
- 66. ファイルからStream<String> ● BufferedReader#lines() ● j.nio.file.Files#lines(Path) – 一行ずつのStream – Closeしなければいけない ● twr利用可 try (Stream<String> lines = Files.lines(path)) { }
- 67. Main7 ファイルから ソース “{“か”}”で終わる行を 中間操作 出力する 終端操作 ファイルから ソース “{“か”}”で終わる行を 中間操作 リストに入れる 終端操作
- 68. 68 collect ● R collect(() -> R, (R, T) -> R, (R, R) -> void) ● R collect(Collector<T, ?, R>) – 集約処理 – R：集約先のオブジェクト – () -> R：集約先のオブジェクトの生成 – (R, T) -> R：集約先のオブジェクトRに要素Tを集約 – (R, R) -> void：集約先のオブジェクトR同士のcombine ● 並列処理用
- 69. 69 Collectors#toXxx ● toCollection() ● toList() ● toSet() – リストなどへの集約をするCollectorの生成
- 72. Main8 List<Campany>から ソース List<Car>を取得し 中間操作 すべての車のうちの 軽自動車のみの filter 車名の map リストを作る collect(toList())
- 73. Streamを返すmap H e l l H e l l o H e l l o , W H e l Stream<Stream<R>>Stream<T>
- 74. flatMap H e l l H e l l o H e l l o , W H e l Stream<R>Stream<T>
- 75. flatMap ● flatMap(T -> Stream<R>) – 写像・変換 + 平坦化 – 平坦化されたStream<R> – companieStream.flatMap(c → c.getList().stream())
- 76. Main9 文字列の連結
- 79. 79 Collectors#joining ● joining() ● joining(delimiter) ● joining(delimiter, prefix, suffix) – 文字列の連結をするCollectorを返す – 単なる連結だけでなく，デリミタなども指定可
- 80. Main10 同じ値でグループ化
- 82. 82 Collectors#groupingBy ● groupingBy(T -> K) – Kの同じ値でグループ化 – Map<K, List<T>>にする
- 83. 83 Collectors#groupingBy ● groupingBy(T -> K, Collector) – 第二引数はMapの値へのCollector – groupingBy(..., toSet()) : Map<K, Set<T>>
- 84. 84 Collectors#mapping ● mapping(T -> U, Collector) – 値の変換を行って集約するCollector
- 85. Main10_1 並列グループ化
- 86. groupingBy vs. groupingByConcurrent ● groupingByでも並列化できる – 分割統治法 – Map<K, List<V>>同士の連結が起きる ● 逐次よりも遅くなる可能性 ● groupingByConcurrent – 一つのMap<K, List<V>>にマルチスレッドでアクセス – 中間操作は並列 ● 中間操作があれば逐次よりも高速に ● どちらが良いかは，場合による
- 87. 87 Parallel groupingBy H e l l o , W o r l d !
- 90. 90 Parallel groupingBy Map Map Map MapMap Map
- 93. 93 H e l o , W o r l d ! Map parallel groupingByConcurrent
- 94. Any question?