Java Stream limit
最后修改于 2025 年 5 月 25 日
本文探讨 Java Stream 中的 limit 方法，展示如何有效地限制 Stream 中处理的元素数量。
limit 方法是一个中间操作，它会截断 Stream，以确保它包含不超过指定数量的元素。 当处理无限 Stream 或从大型数据集中提取可管理的子集时，此功能特别有用。
基本 limit 语法
limit 方法将 Stream 中的元素数量限制为指定的最大值，并返回一个最多包含那么多元素的新 Stream。
$ java Main.java Stream<T> limit(long maxSize)
参数 maxSize 是 Stream 应包含的最大元素数量。如果 Stream 中的元素少于 maxSize，则它保持不变。
限制有限 Stream
您可以将 limit 与有限 Stream 结合使用，以仅处理前 n 个元素并丢弃其余元素。
void main() {
Stream.of("A", "B", "C", "D", "E", "F")
.limit(3)
.forEach(System.out::println);
}
此示例将 Stream 限制为前 3 个元素（“A”、“B”、“C”），丢弃其余元素。
$ java Main.java A B C
处理无限 Stream
limit 方法对于使无限 Stream 变为有限且可管理至关重要，它通过将它们截断为固定数量的元素来实现。
void main() {
Stream.generate(() -> (int)(Math.random() * 100))
.limit(5)
.forEach(System.out::println);
}
此示例生成一个无限的随机数 Stream，但将其限制为 5 个元素，从而可以进行处理。
与 skip 结合使用进行分页
结合使用 skip 和 limit 可以通过从 Stream 中选择特定范围的元素来实现有效的分页。
void main() {
int pageSize = 4;
int pageNumber = 1; // zero-based
IntStream.rangeClosed(1, 20)
.skip(pageNumber * pageSize)
.limit(pageSize)
.forEach(System.out::println);
}
这种常见的模式会跳过之前页面的元素，并限制为当前页面大小（在本例中为元素 5-8）。
$ java Main.java 5 6 7 8
与 filter 结合使用
limit 和 filter 操作的顺序决定了包含哪些元素，因为 limit 在过滤后应用。
void main() {
IntStream.rangeClosed(1, 100)
.filter(n -> n % 3 == 0)
.limit(5)
.forEach(System.out::println);
}
此示例查找能被 3 整除的数字，但将结果限制为前 5 个匹配项（3、6、9、12、15）。
前 N 个结果
limit 的一个常见用例是从处理后的 Stream 中检索前 N 个结果，例如最高值或最相关的项目。
record Product(String name, BigDecimal price) {
}
void main() {
Stream.of(
new Product("Laptop", new BigDecimal("999.99")),
new Product("Phone", new BigDecimal("699.99")),
new Product("Tablet", new BigDecimal("349.99")),
new Product("Monitor", new BigDecimal("249.99")),
new Product("Keyboard", new BigDecimal("49.99"))
)
.sorted((p1, p2) -> p2.price().compareTo(p1.price())) // BigDecimal sorting
.limit(3)
.forEach(p -> System.out.println(p.name() + ": $" + p.price()));
}
这种常见的模式按价格（降序）对产品进行排序，并限制为前 3 个最昂贵的商品。
$ java Main.java Laptop: $999.99 Phone: $699.99 Tablet: $349.99
来源
在本文中，我们探讨了 Java Stream 的 limit 方法。 它是控制 Stream 大小的重要工具，可以通过限制处理的元素数量来实现对无限 Stream 和大型数据集的有效处理。
作者
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