[java8] 5回目：ラムダ式とStreamAPI

[前回：ラムダ式とStreamAPI]
(http://qiita.com/yuusuke_s/items/04d86e32fc55a9a1719c)

さて、前回はStream APIを使って、

• 対象データの集計とソート
• 最大値の取得

のサンプルを紹介しました。引き続き、他のサンプルを見てみましょう。

StreamAPI

指定した地域、店舗名の売り上げを集計する

public class SampleSalesMain {

	/**
	 * 売り上げデータ用のクラスです。
	 */
	private static class Item {
		public String cityName;
		public int sale;
		public String storeName;
		public Item(String cityName, String storeName, int sale) {
			this.cityName = cityName;
			this.sale = sale;
			this.storeName = storeName;
		}
	}

	private static List<Item> items;

	/**
	 * 売り上げのサンプルデータ投入用の静的コンストラクタです。
	 */
	static
	{
		items = new ArrayList<>();
		for(int i = 0; i < 2000000; ++i) {
			items.add(new Item("Tokyo", "shinagawa", 150));
			items.add(new Item("Tokyo", "shinagawa", 200));
			items.add(new Item("Oosaka", "oosaka", 100));
			items.add(new Item("Tokyo", "shinagawa", 300));
			items.add(new Item("Tokyo", "shinagawa", 400));
			items.add(new Item("Oosaka", "oosaka", 100));
			items.add(new Item("Chiba", "kashiwa", 100));
		}
	}


	public static void main(String[] args) {

		// Tokyo、shinagawaの売り上げを集計する
		System.out.println("Tokyo sales is " + ramdaSampleSales("Tokyo", "shinagawa");
	}

	/**
	 * ラムダ式のサンプルです。
	 * 指定された地域の売り上げ集計を返します。
	 */
	public static int ramdaSampleSales(String cityName, String storeName) {
		return items.stream()
			.filter(e -> e.cityName.equals(cityName))
			.filter(e -> e.storeName.equals(storeName))
			.mapToInt(e -> e.sale).sum();
	}
}

結果

Tokyo sales is 2100000000

指定した地域、店舗名の売り上げを集計する（パラレル処理）

上記の処理を、parallelStreamを使って、パラレル処理を行い、
処理時間の比較をしてみます。
売り上げデータに関しては、上記と同様のため、省略しています。

	public static void main(String[] args) {

		// Tokyo、shinagawaの売り上げを集計する
		long start = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("Tokyo sales is " + ramdaSampleSales("Tokyo", "shinagawa"));
		long time = (System.currentTimeMillis() - start);
		System.out.println("time(s):" + time);

		// Tokyo、shinagawaの売り上げを集計する(パラレル)
		start = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("Oosaka sales is " + ramdaSampleSales("Tokyo", "shinagawa"));
		time = (System.currentTimeMillis() - start);
		System.out.println("time(s):" + time);
	}

	/**
	 * ラムダ式のサンプルです。
	 * 指定された地域の売り上げ集計を返します。
	 */
	public static int ramdaSampleSales(String cityName, String storeName) {
		return items.stream()
			.filter(e -> e.cityName.equals(cityName))
			.filter(e -> e.storeName.equals(storeName))
			.mapToInt(e -> e.sale).sum();
	}

	/**
	 * パラレル実行のサンプルです。
	 * データ量が少ない場合は、逆に遅くなるので注意が必要です。
	 */
	public static int ramdaSmapleSalesPara(String cityName, String storeName) {
		return items.parallelStream()
			.filter(e -> e.cityName.equals(cityName))
			.filter(e -> e.storeName.equals(storeName))
			.mapToInt(e -> e.sale).sum();
	}

結果

Tokyo sales is 2100000000
time(msec):656
Tokyo sales is 2100000000
time(msec):512

微妙ですが、パラレル処理の方が早いです。

最後に

Stream APIの紹介はこれで終わりになります。
他にも色々ありますので、どんどん調べてみてください！

次回は、インタフェースのデフォルト実装について紹介します。