java 函数式编程提供了并行扁平化操作，使用 flatmaptoint() 和 flatmaptodouble() 方法可以将嵌套数据结构展开成单个列表，并行执行以提高性能，利用了 fork/join 等底层并行框架，在多核系统上更高效。
Java 函数式编程：并行扁平化操作
介绍
扁平化操作用于将嵌套数据结构展开成单个列表。在 Java 中，可以并行化此操作以提高性能。本文将展示如何使用 Java 中的 Stream API 实现并行扁平化操作。
语法
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
flatMapToInt() 和 flatMapToDouble() 方法是并行扁平化的 Stream API 方法。语法如下：
IntStream flatMapToInt(IntFunction<? super T, ? extends IntStream>) DoubleStream flatMapToDouble(DoubleFunction<? super T, ? extends DoubleStream>)
实战案例
考虑以下嵌套列表：
List<List<Integer>> nestedList = List.of(
List.of(1, 2),
List.of(3, 4),
List.of(5, 6)
);使用并行扁平化
为了并行扁平化此列表，可以使用 flatMapToInt() 方法，如下所示：
int[] flattenedArray = nestedList.stream()
.flatMapToInt(list -> list.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray())
.toArray();此代码将展开嵌套列表，并将所有整数收集到一个一维数组中。
并行性
flatMapToInt() 方法并行执行，利用底层并行框架（例如 Fork/Join）。这使得扁平化操作在多核系统上更高效。
结论
通过使用 Java 中的 flatMapToInt() 方法，我们可以并行扁平化嵌套数据结构，从而提高性能。这在处理大型数据集时特别有用，因为它可以充分利用多核处理器的优势。
