- 并行流（Parallel Stream）：Stream 提供了 parallel() 方法，可以将普通的顺序流转换为并行流，以便使用多线程并发执行操作。例如：
list.parallelStream()
.filter(...)
.map(...)
.forEach(...);并行流适用于对大规模数据进行操作，并且可以通过并行计算充分利用多核处理器的能力。
2.自定义收集器（Custom Collector）：Stream 提供了 colle服务器托管网ct() 方法，可以使用预定义的收集器（如 toList、toSet 等），还可以通过 Collector 接口自定义收集器。自定义收集器可以将 Stream 中的元素收集到一个自定义的容器中，以满足特定的需求。
3.分组（Grouping）：Stream 支持根据指定的条件将元素进行分组。可以使用 Collectors.groupingBy() 方法来实现。例如：
Map> tasksByStatus = tasks.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Task::getStatus));上述代码将任务列表按照任务状态进行分组。
4.分区（Partitioning）：与分组类似，但是分区只有两个结果，根据指定的条件将元素分成满足条件和不满足服务器托管网条件的两个部分。可以使用 Collectors.partitioningBy() 方法来实现。例如：
Map> partitionedTasks = tasks.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(task -> task.getPriority() > 5));上述代码将任务列表按照优先级是否大于 5 进行分区。
5.流的延迟计算（Lazy Evaluation）：Stream 提供了延迟计算的特性，只有在终端操作被调用时才会执行中间操作。这意味着可以对大规模数据进行链式操作，而无需立即加载和处理整个数据集。这样可以提高效率并节省内存。
6.多级分组（Multi-level Grouping）：基于前面的分组操作，可以进行多级的分组操作。例如：
Map>> tasksByStatusAndAssignee = tasks.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Task::getStatus,
Collectors.groupingBy(Task::getAssignee)));上述代码将任务列表首先按照状态进行分组，然后再按照负责人进行分组。
服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net
机房租用，北京机房租用，IDC机房托管， http://www.fwqtg.net
相关推荐: 编译器优化记录(Mem2Reg+SSA Destruction)
编译器优化记录(2) Mem2Reg+SSA Destruction 写的时候忽然想起来，这部分的内容恰好是在我十八岁生日的前一天完成的。算是自己给自己的一份成长的纪念吧。 0. 哪些东西可以Mem2Reg 顾名思义，Mem2Reg的意思是我们可以通过维护每个…
