随着Java版本的不断更新,每个版本都会带来一些新的特性和改进,Java 10作为Java平台的一个重要的里程碑,引入了许多令人兴奋的新特性,本文将介绍Java 10的一些主要新特性,并通过实例代码演示如何在实际项目中应用这些新特性。
一、局部变量类型推断
在Java 10中,编译器可以自动推断局部变量的类型,这使得我们可以在声明变量时省略类型,这可以减少代码的冗余,提高代码的可读性。
public class LocalVariableTypeInference { public static void main(String[] args) { var list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); for (var item : list) { System.out.println(item); } } }
在上面的代码中,我们使用var
关键字来声明局部变量list
和item
,编译器会自动推断它们的类型为ArrayList<String>
和String
。
二、字符串新增方法
Java 10为字符串类(String
)添加了一些实用的新方法,如strip()
, stripLeading()
, stripTrailing()
, repeat()
等,这些方法可以帮助我们更方便地处理字符串。
public class StringNewMethods { public static void main(String[] args) { String str = " Java 10新特性 "; System.out.println("原始字符串:" + str); System.out.println("去除首尾空格:" + str.strip()); System.out.println("去除首部空格:" + str.stripLeading()); System.out.println("去除尾部空格:" + str.stripTrailing()); System.out.println("重复3次:" + str.repeat(3)); } }
在上面的代码中,我们使用strip()
, stripLeading()
, stripTrailing()
, repeat()
方法对字符串进行处理。
三、并行数组排序
Java 10引入了一个新的Arrays.parallelSort()
方法,该方法可以对数组进行并行排序,这对于大型数组来说,可以提高排序性能。
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class ParallelArraySort { public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[1000]; Random random = new Random(); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr[i] = random.nextInt(1000); } long startTime = System.currentTimeMillis(); Arrays.sort(arr); // 串行排序 long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("串行排序耗时:" + (endTime - startTime) + "ms"); startTime = System.currentTimeMillis(); Arrays.parallelSort(arr); // 并行排序 endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("并行排序耗时:" + (endTime - startTime) + "ms"); } }
在上面的代码中,我们分别使用Arrays.sort()
方法和Arrays.parallelSort()
方法对数组进行排序,并计算它们的耗时,可以看到,对于大型数组,并行排序的性能要优于串行排序。
四、Optional类改进
Java 10对Optional
类进行了一些改进,如增加了or()
, stream()
, ifPresentOrElse()
等方法,这些方法可以帮助我们更方便地处理Optional
对象。
import java.util.Optional; import java.util.stream.Collectors; import java.util.List; import java.util.ArrayList; import java.util.stream.Stream; import java.util.function.Supplier; import java.util.function.Consumer; import java.util.function.Predicate; import java.util.stream.IntStream; import java.util.stream.LongStream; import java.util.stream.DoubleStream; import java.util.stream.StreamSupport; import java.util.stream.StreamSpliterator; import java.util.stream.ReferencePipeline; import java.util.stream.BaseStream; import java.util.stream.CollectorsImpl; import java.util.stream.CollectorsSpliterator; import java.util.stream.Streams; import java.util.stream.MatchOps; import java.util.stream.LongStreamExposed; import java.util.stream.DoubleStreamExposed; import java.util.stream.ReferencePipeline$Head; import java.util.stream.ReferencePipeline$StatelessOp; import java.util.stream.ReferencePipeline$SliceOp; import java.util.stream.ReferencePipeline$MapOp; import java.util.stream.ReferencePipeline$FilterOp; import java.util.stream.ReferencePipeline$FlatMapOp; import java.util.stream.ReferencePipeline$PeekOp; import java.util.stream.ReferencePipeline$CountOp; import java.util.stream.ReferencePipeline$TerminalOp; import java.util
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