相关疑难解决方法(0)

使用Java 8和lambdas,可以很容易地将集合作为流进行迭代,并且易于使用并行流.来自docs的两个例子,第二个使用parallelStream:

myShapesCollection.stream()
    .filter(e -> e.getColor() == Color.RED)
    .forEach(e -> System.out.println(e.getName()));

myShapesCollection.parallelStream() // <-- This one uses parallel
    .filter(e -> e.getColor() == Color.RED)
    .forEach(e -> System.out.println(e.getName()));

只要我不关心顺序,使用并行是否总是有益的？人们会认为将更多核心的工作划分得更快.

还有其他考虑因素吗？什么时候应该使用并行流？什么时候应该使用非并行？

^{(这个问题被要求引发关于如何以及何时使用并行流的讨论,而不是因为我认为总是使用它们是一个好主意.)}

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我有一个非常大的数据集(超过500万件),我需要从中获得N个最大的项目.最自然的方法是使用堆/优先级队列,只存储前N个项目.JVM(Scala/Java)的优先级队列有几个很好的实现,即:

• scala.collection.mutable.PriorityQueue
• java.util.PriorityQueue中
• lucene.util.PriorityQueue

前2个很好,但它们存储了所有项目,在我的情况下会产生关键的内存开销.第三个(Lucene实现)没有这样的缺点,但正如我从文档中看到的那样,它也不支持自定义比较器,这对我来说没用.

所以,我的问题是:是否有PriorityQueue实现与固定容量和自定义比较？

UPD.最后,根据Peter的回答,我创建了自己的实现:

public class FixedSizePriorityQueue<E> extends TreeSet<E> {

    private int elementsLeft;

    public FixedSizePriorityQueue(int maxSize) {
        super(new NaturalComparator());
        this.elementsLeft = maxSize;
    }

    public FixedSizePriorityQueue(int maxSize, Comparator<E> comparator) {
        super(comparator);
        this.elementsLeft = maxSize;
    }


    /**
     * @return true if element was added, false otherwise
     * */
    @Override
    public boolean add(E e) {
        if (elementsLeft == 0 && …