使用 Java 8 流的两个 int 数组的笛卡尔积答案

【问题标题】：Cartesian product of two int arrays using Java 8 streams使用 Java 8 流的两个 int 数组的笛卡尔积
【发布时间】：2018-06-29 15:08:49
【问题描述】：

我有两个 int 数组，a = {10,20,30} 和 {1,2,3}。

我想得到这两个数组的Cartesian product。

当我使用List 或Integers 时，逻辑工作正常：

    List<Integer> intList = Arrays.asList(10,20,30);
    List<Integer> intList1 = Arrays.asList(1,2,3);
    intList.stream().flatMap(i -> intList1.stream().map(j -> new int[]{i,j})).collect(Collectors.toList());

但是，当我使用 int[] 时，我遇到了编译错误。

错误:(16, 79) java: 不兼容的类型: lambda 中的返回类型错误表达不存在 U 类型变量的实例，因此 java.util.stream.Stream 符合 java.util.stream.IntStream

    int[] intArray = {10,20,30};
    int[] intArray1 = {1,2,3};
    Arrays.stream(intArray).flatMap(i -> Arrays.stream(intArray1).mapToObj(j -> new int[]{j,i})).collect(Collectors.toList());

请帮助我理解这里出了什么问题。

P。 S.

Arrays.stream(intArray).mapToObj(i -> new int[]{i,i+1}).collect(Collectors.toList());

生成输出为{(10,11),(20,21),(30,31)}。

【问题讨论】：

标签： java integer java-stream

【解决方案1】：

在第二种情况下，Arrays.stream(intArray) 返回一个IntStream。
所以flatMap() 期望作为参数的流兼容：

Arrays.stream(intArray)
      .flatMap(i -> Arrays.stream(intArray1)
                     .mapToObj(j -> new int[] { j, i }))

但是 flatMap() 的 lambda 会产生 Stream<int[]>，并且您不能将 IntStream 隐式映射到 Stream。
而编译错误。
所以首先将你的 IntStream 映射到 Stream<Integer> ：

List<int[]> collect = 
Arrays.stream(intArray)
      .boxed()
      .flatMap(i -> Arrays.stream(intArray1)
                          .mapToObj(j -> new int[] { j, i }))
      .collect(Collectors.toList());

它的效率低于您最初的意图（因为整数装箱），但它会起作用。
请注意，通常，您必须避免创建 List 的数组。这些设计不能很好地协同工作。
一般情况下都是如此，对于流也是如此。

编辑

作为注释提供的 Holger 解决方案可以防止拳击：

List<int[]> collect = Arrays.stream(intArray)
                                  .mapToObj(i -> Arrays.stream(intArray1)
                                                       .mapToObj(j -> new int[] { j, i }))
                                  .flatMap(Function.identity())
                                  .collect(Collectors.toList());

它首先将IntStream 映射到Stream<Stream<int[]>>，然后调用flatMap() 将其合并为<Stream<int[]>。

【讨论】：