面试题：Java Stream API深度优化及自定义收集器

Java Stream API底层实现机制

数据源：Stream 可以从多种数据源获取数据，如集合、数组、I/O 通道等。数据源为 Stream 提供数据序列。
中间操作：
- 中间操作返回一个新的 Stream，且是惰性求值的。例如 filter、map 等操作，它们不会立即执行，而是将操作记录下来。
- 底层实现时，中间操作会构建一个操作链，这些操作会在终端操作触发时依次执行。
终端操作：
- 终端操作会触发整个 Stream 操作链的执行，是及早求值的。例如 forEach、collect 等操作。
- 执行时，会从数据源开始，依次执行中间操作链，最后执行终端操作，并返回结果。

在复杂业务场景下的深度优化

避免重复计算 - 中间结果复用：
- 使用 peek 操作在不改变流元素的情况下记录中间结果。例如，如果有多个 map 和 filter 操作，且某些中间结果需要复用，可以在合适位置使用 peek。
- 示例代码：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
AtomicReference<List<Integer>> intermediateResult = new AtomicReference<>();
List<Integer> result = numbers.stream()
       .peek(list -> intermediateResult.set(new ArrayList<>(list)))
       .map(n -> n * 2)
       .filter(n -> n > 5)
       .collect(Collectors.toList());
// 这里可以复用 intermediateResult 中的数据

- 还可以使用 `collect` 操作提前收集中间结果，然后在后续操作中复用。例如，先收集成 `List`，再对这个 `List` 进行其他 Stream 操作。

2. 自定义收集器： - 实现 Collector 接口，该接口有五个方法：supplier、accumulator、combiner、finisher 和 characteristics。 - 统计元素出现频率并按频率降序排列：

import java.util.*;
import java.util.stream.Collector;
import java.util.stream.Collectors;

public class FrequencyCollector<T> implements Collector<T, Map<T, Integer>, Map<T, Integer>> {

    @Override
    public Supplier<Map<T, Integer>> supplier() {
        return HashMap::new;
    }

    @Override
    public BiConsumer<Map<T, Integer>, T> accumulator() {
        return (map, element) -> map.put(element, map.getOrDefault(element, 0) + 1);
    }

    @Override
    public BinaryOperator<Map<T, Integer>> combiner() {
        return (map1, map2) -> {
            map2.forEach((key, value) -> map1.put(key, map1.getOrDefault(key, 0) + value));
            return map1;
        };
    }

    @Override
    public Function<Map<T, Integer>, Map<T, Integer>> finisher() {
        return map -> map.entrySet().stream()
               .sorted(Map.Entry.<T, Integer>comparingByValue().reversed())
               .collect(Collectors.toMap(
                        Map.Entry::getKey,
                        Map.Entry::getValue,
                        (oldValue, newValue) -> oldValue, LinkedHashMap::new
                ));
    }

    @Override
    public Set<Characteristics> characteristics() {
        return Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Characteristics.IDENTITY_FINISH));
    }
}

- 使用自定义收集器示例：

List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "apple", "cherry", "banana");
Map<String, Integer> frequencyMap = words.stream().collect(new FrequencyCollector<>());
System.out.println(frequencyMap);

通过以上方式，可以深入理解并优化 Java Stream API 在复杂业务场景中的应用。

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面试题答案

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在复杂业务场景下的深度优化