Jetzt wo Java 8 auf der Zielgeraden ist, und ich mit keinen API-Änderungen mehr rechnen muss, gehen auch die beiden Insel in die Endphase. Die Neuerungen sind ja im Grunde sehr große Bausteine wie Lambda-Ausdrücke und Stream-API und dann duzend verteilte Änderungen.

Nervig für mich als Autor war die Dynamik, die die API noch in der letzten Phase entwickelte; besonders trat das bei der Stream-API auf. Doch komplett fertig sind nun die großen Kapitel über

• Lambda-Ausdrücke (ca. 30 Word-Seiten)
• java.util.function und funktionale Programmierung (ca. 20 Word-Seiten)
• Stream-API (ca. 30 Word-Seiten)

Alle kleineren Sprachänderungen wie Default-Methoden und statische Schnittstellenmethoden sind ebenfalls komplett fertig und verteilt.

Fast alle kleineren API-Änderungen sind ebenfalls eingeflossen und im Grunde sind damit die beiden neuen Bände fertig. Was noch fehlt — und daran arbeite ich gerade als letztes — ist die neue Date-Time-API. Große Freude bereitet mir das nicht … Vielleicht baue ich das später in der nächsten Auflage weiter aus, wenn der andere Datums-Teil (Date, Calender, …) komprimiert wird. Ebenfalls von meiner Lust abhängig wird sein, wie weit ich JFC (Swing, Java 2D) kürze und die GUI-Themen nach JavaFX bringe.

Die Insel Band 2 greift nicht alle Bibliotheken in hundertprozentiger Tiefe auf, da es Bereiche gibt, die schon sehr speziell sind, und dafür fehlt auch der Platz. Vermutlich werden ich zu folgenden (extrem spannenden Themen) nicht mehr als einen Satz bringen:

• Neuer Typ java.util.concurrent.locks.StampedLock
• Neuer Typ java.util.concurrent.CountedCompleter
• Neuer Typ java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.KeySetView
• Neuer Typ java.util.concurrent.CompletionStage
• Neuer Typ java.util.concurrent.CompletionException
• Neuer Typ java.util.concurrent.CompletableFuture
• Neuer Typ java.util.concurrent.CompletableFuture.AsynchronousCompletionTask
• Änderungen am ForkJoinPool

Bis auf ein paar weiteren Kleinigkeiten (Implementierung vom eigenen Spliterator, Reflection-Kram, Locale-Update, …) ist sonst die Abdeckung der neuen Themen bei 100%.

Kummer macht mir die Java 8 Unterstützung der Eclipse IDE, da es bisher keine Eclipse-Version mit integriertem Java 8 Compiler gibt, nur über ein Update. Luna soll im Juni fertig sein, das wäre eigentlich zu spät. Bei NetBeans haben wir das Problem natürlich nicht.

Haben meine Leser noch spezielle Wünsche an die nächste Auflage?

Die beiden XXXAdder-Klassen haben eine ganz spezielle Aufgabe und das ist Werte zu addieren und aufzusummieren. Allerdings gibt es noch viele weitere Aufgaben, die ähnlich wie die Summation auf ein Endergebnis gebracht werden. Für diesen Anwendungsfall deklariert das Paket java.util.concurrent.atomic weiterhin LongAccumulator und DoubleAccumulator. Im Konstruktor nehmen die Klassen einen XXXBinaryOperator an und die Identität, die beim binären Operator auf nur einem Ergebnis genau das Ergebnis gibt.

· LongAccumulator(LongBinaryOperator accumulatorFunction, long identity)

· DoubleAccumulator(DoubleBinaryOperator accumulatorFunction, double identity)

Die Methoden heißen dann accumulate(long x) bzw. accumulate(double x) und get() verdichtet das Ergebnis zum Schluss. Die Addition der Klassen LongAdder und DoubleAdder lässt sich dann alternativ ausdrücken durch new XXXXAccumulator((x, y) -> x + y, 0).

Die AtomicXXX-Klassen sind gut, wenn es nicht zu viele parallel Threads gibt, die gleichzeitig die AtomicXXX-Exemplare verändern. Der Grund ist einfach: jeder Thread warten muss, bis ein anderer Thread die Veränderung am AtomicXXX vorgenommen hat. Stehen also 100 Threads in der Schlage den AtomicXXX zu verändern, werden sie erst nacheinander abgearbeitet – das geht zwar an schnell, dennoch führt die sequenzielle Verarbeitung zu Wartesituationen.

Wenn es wirkliche viel nebenläufige Threads gibt, sind die AtomicXXX-Klassen nicht optimal und Java biete ab Java 8 zwei neue Klassen LongAdder und DoubleAdder. Ein XXXAdder sieht nach außen wie ein long/double aus (die Klassen erweitern auch Number), doch intern sind sie vielmehr eine Liste von Werten, auf die dann unterschiedliche Thread zugreifen können, ohne zu warten. Um sich das vorzustellen zu können ein Beispiel: Nehmen wir an, mehrere Threads teilen sich einen LongAdder. Ruft ein Thread add(1) auf, so führt das intern zu einem Element in einer Liste[1]. Kommt gleichzeitig add(2) am LongAdder an, muss der Thread nicht auf das Ende vom ersten add(…) warten, sondern fügt einen neuen Knoten an. Kommt später ein dritter und vierter Thread über den Weg und führt add(3) und add(4) aus, können diese ohne Warten an den ersten und zweiten existieren Knoten gehen und die Werte addieren, in den beiden internen Knoten stehen also 4 und 6. Es sind also nur so viele Knoten intern nötig, wie wirklich parallele Threads auftauchen. Eine Summation am Ende mit sum() läuft dann über die internen Knoten und summiert sie auf zu 10, was 1+2+3+4 ist.

---

[1] Genau genommen beim ersten Element noch in einer Variablen, die Liste beginnt erst beim zweiten Element, also beim zweiten parallelen Thread.

Java 8 bekommt eine Optional Klasse und die beiden XXXmap(…)-Methoden sind besonders interessant. Sie ermöglichen einen ganz neuen Programmierstil. Warum soll ein Beispiel zeigen.

Der folgende Zweizeiler gibt auf meinem System „MICROSOFT KERNELDEBUGGER-NETZWERKADAPTER“ aus:

String s = NetworkInterface.getByIndex( 2 ).getDisplayName().toUpperCase();

System.out.println( s );

Allerdings ist der Programmcode alles andere als gut, denn NetworkInterface.getByIndex(int) kann null zurückgeben und getDisplayName() auch. Um ohne eine NullPointerException um die Klippen zu schiffen müssen wir schreiben:

NetworkInterface networkInterface = NetworkInterface.getByIndex( 2 );

if ( networkInterface != null ) {

String displayName = networkInterface.getDisplayName();

if ( displayName != null )

System.out.println( displayName.toUpperCase() );

}

Von der Eleganz des Zweizeilers ist nicht mehr viel geblieben. Integrieren wir Optional (was ja eigentlich ein toller Rückgabetyp für getByIndex() und getDisplayName():

Optional<NetworkInterface> networkInterface = Optional.ofNullable( NetworkInterface.getByIndex( 2 ) );

if ( networkInterface.isPresent() ) {

Optional<String> name = Optional.ofNullable( networkInterface.get().getDisplayName() );

if ( name.isPresent() )

System.out.println( name.get().toUpperCase() );

}

Mit Optional wird es nicht sofort besser, doch statt if können wir ein Lambda-Ausdruck einsetzen und bei ifPresent(…) einsetzen:

Optional<NetworkInterface> networkInterface = Optional.ofNullable( NetworkInterface.getByIndex( 2 ) );

networkInterface.ifPresent( ni -> {

Optional<String> displayName = Optional.ofNullable( ni.getDisplayName() );

displayName.ifPresent( name -> {

System.out.println( name.get().toUpperCase() );

} );

} );

Wenn wir nun die lokale Variablen entfernen, kommen wir aus bei:

Optional.ofNullable( NetworkInterface.getByIndex( 2 ) ).ifPresent( ni -> {

Optional.ofNullable( ni.getDisplayName() ).ifPresent( name -> {

System.out.println( name.get().toUpperCase() );

} );

} );

Von der Struktur ist das mit der if-Afrage identisch und über die Einrückungen auch zu erkennen. Fallunterscheidungen mit Optional und ifPresent(…) umzuschreiben bringt also keinen Vorteil.

In Fallunterscheidungen zu denken hilft hier nicht weiter. Was wir uns bei NetworkInterface.getByIndex( 2 ).getDisplayName().toUpperCase() vor Augen halten müssen ist eine Kette von Abbildungen. NetworkInterface.getByIndex(int) bildet auf NetworkInterface ab, getDisplayName() von NetworkInterface bildet auf String ab, und toUpperCase()bildet von einem String auf einen anderen String ab. Wir verketten also drei Abbildungen und müssten ausdrücken können: Wenn eine Abbildung fehlschlägt, dann höre mit der Abbildung auf. Und genau hier kommt Optional und map(…) ins Spiel. In Code:

Optional<String> s = Optional.ofNullable( NetworkInterface.getByIndex( 2 ) )

. map( ni -> ni.getDisplayName() )

. map( name -> name.toUpperCase() );

s.ifPresent( System.out::println );

Die Klasse Optional hilft uns bei zwei Dingen: Erstes wird map(…) beim Empfangen einer null-Referenz auf ein Optional.empty() abbilden. Und zweitens ist das Verketten von leeren Optionals kein Problem, es passiert einfach nichts – Optional.empty().map(…) führt nichts aus und die Rückgabe ist einfach nur ein leeres Optional.

Umgeschrieben mit Methoden-Referenzen und weiter verkürzt ist das Code sehr gut lesbar.

Optional.ofNullable( NetworkInterface.getByIndex( 2 ) )

. map( NetworkInterface::getDisplayName )

. map( String::toUpperCase )

.ifPresent( System.out::println );

Die Logik kommt ohne externe Fallunterscheidungen aus und arbeitet nur mit optionalen Abbildungen. Das ist ein schönes Beispiel für funktionale Programmierung.

Nicht jedes Java-Programm braucht den vollen Satz von 4000 Typen, sondern oftmals reicht eine kleine Teilmenge. Eine Teilmenge der Java-Bibliothek wiederum ermöglicht es, kleinere Laufzeitumgebung zu bauen, was es erlaubt, Java auch für Geräte mit weniger Ressourcen einzusetzen. Eine kleine Java-Version für Embedded-Systeme braucht kein CORBA, AWT oder JavaFX und kann so viel kleiner als das Standard-JRE sein.

In Java 8[1] wurde die Bibliothek in 4 Gruppen eingeteilt, auf der einen Seite stehen drei kompakte aufsteigende Teilmengen der Standardbibliothek, genannt Compact-Profile, und auf der anderen Seite das vollständige System. Das Profil contact1 ist das kleinste, compact2 enthält contact1, contact3 enthält compact2 und das Gesamt-JRE compact3.

Welche Typen zu welchem Profil gehören dokumentiert die Java-API auf der Startseite sowie gibt jeder Typ in der Javadoc sein Profil an; die grobe Einteilung ist:

Profil	Größe	Pakete
compact1	10 MiB	java.io, java.math, java.net, java.nio, java.security, java.time, java.util (inklusive Stream-API), javax.crypto, javax.script, javax.security
compact2	17 MiB	java.sql, java.rmi, javax.rmi, javax.transaction, javax.xml, org.xml, org.w3c
compact3	24 MiB	java.lang.instrument, java.lang.management, java.util.prefs, java.lang.model, javax.management, javax.naming, javax.sql.rowset, javax.tools, javax.xml.crypto, org.ieft.jgss, Kerberos, SASL
JRE/JDK	140 MiB	Alles weitere: java.beans, AWT, Swing, JavaFX, CORBA, java.awt.print, Sound, SOAP, Web-Service, …

Inhalt der verschiedenen Profile mit Speicherbedarf[2]

Weiterhin ist die Anzahl verschiedener Provider minimiert worden, es gilt zum Beispiel nur Englisch als verpflichtende Sprache.

Werkzeug-Unterstützung für Profile

Die Werkzeuge javac, javadoc und jdeps aus dem JDK sind für die Profile aktualisiert worden, etwa dass sie prüfen können, ob ein Typ/Eigenschaft zum Profil gehört oder nicht. Der Schalter –profile gibt dabei das gewünschte Profil an.

Beispiel

Versuche die Klasse T mit der Deklaration class T extends java.awt.Point {} mit dem Profile compact3 zu übersetzen:

$ javac -profile compact3 T.java

T.java:2: error: Point is not available in profile ‚compact3‘

class T extends java.awt.Point { }

^

1 error

Obwohl Point eine nützliche Klasse ist, und keine plattformspezifischen Eigenschaften hat, ist das gesamte Paket java.awt gesperrt und kein Teil vom Compact-Profile.

---

[1] Beschrieben erstmalig unter http://openjdk.java.net/jeps/161

[2] Zahlen von JavaOne Konferenz 2013.

Im Endeffekt haben Entwickler es zu tun mit

1. der offiziellen Java-API,

2. der API aus JSR-Erweiterungen, wie der Java Enterprise API und

3. nicht-offiziellen Bibliotheken, wie quelloffenen Lösungen etwa zum Zugriff auf PDF-Dateien oder Bankautomaten.

Allerdings gibt es noch weitere Typen, die nicht im java bzw. javax-Paket liegen, die von jeder Java SE-Implementierung unterstützt werden müssen. Dazu zählen

· HTTP Server API (com.sun.net.httpserver)

· Java Debug Interface (com.sun.jdi)

· Attach API (com.sun.tools.attach)

· SCTP API (com.sun.nio.sctp)

· Management Extensions (com.sun.management)

· JConsole Plugin API (com.sun.tools.jconsole)

und ein paar Typen aus dem Sicherheits-Paket, com.sun.security.auth und com.sun.security.jgss.

Um zugängliche öffentliche bzw. protected Typen und Eigenschaften zu markieren, tragen sie eine spezielle Annotation @jdk.Exported – am dem Paket jdk lässt sich schon ablesen, dass die Annotation selbst schon sehr speziell ist, und auch nicht zur Standard-Bibliothek gehört. Alternative Java SE-Implementierungen müssen diese Typen also bereitstellen, da jedoch Oracle mit dem JDK (beziehungsweise das OpenJDK) so präsent sind, ist diese Markierung eher etwas für die Plattformentwickler, weniger für die normalen Entwickler.

Während keySet() nur die eindeutigen Schlüssel in einer Menge liefert und die assoziierten Elemente in einem zweiten Schritt geholt werden müssten, gibt entrySet() ein Set von Elementen typisiert mit Map.Entry zurück. Entry ist eine innere Schnittstelle von Map, die eine API zum Zugriff auf Schlüssel-Werte-Paare deklariert. Die wichtigen Operationen dieser Schnittstelle sind getKey(), getValue() und setValue(), wobei die letzte Methode optional ist, aber etwa von HashMap angeboten wird. Neben diesen Methoden überschreibt Entry auch hashCode() und equals(…).

Beispiel: Laufe die Elemente HashMap als Menge von Map.Entry-Objekten ab:

for ( Map.Entry<String, String> e : h.entrySet() )
System.out.println( e.getKey() + „=“ + e.getValue() );

Map.Entry ist eher ein Interna und die Objekte dienen nicht der langfristen Speicherung. Ein entrySet() ist eine Momentaufnahme und das Ergebnis sollte nicht referenziert werden, denn ändert sich der darunterliegende Assoziativspeicher, ändern sich auch die Entry-Objekt und das Set<Map.Entry> als ganzes ist vielleicht nicht mehr gültig. Entry-Objekt sind nur gültig im Moment der Iteration, was den Nutzen eingeschränkt. Daher ist die Rückgabe von entrySet() mit Set<Map.Entry<K,V>> auch relativ unspezifisch, um was für eine Art von Set es sich genau handelt; ob HashSet oder vielleicht NavigableSet spielt keine Rolle.

Auch wenn die Map.Entry-Objekte nicht für die Speicherung gedacht sind, können Sie in Java 8 in einem Strom von Daten verarbeitet und in einer zustandsbehafteten Operation sortiert werden. Der Bonus der Entry-Objekte im Strom ist einfach, dass es von Vorteil ist, Schüssel und Wert in einem Objekte gekapselt zu sehen. Aber was ist, wenn jetzt der Strom sortiert werden soll, etwa nach dem Schlüssel, oder dem Wert? Hier kommen neue Methoden von Java 8 ins Spiel, die den nötigen Comparator liefern.

Beispiel: Erfrage eine Menge von Entry-Objekten und sortiere sie nach dem assoziierten Wert:

map.entrySet()

.stream()

.sorted( Map.Entry.<String, String>comparingByValue() )

.forEach( System.out::println );

 

static interface Map.Entry<K,V>

§ static <K extends Comparable<? super K>,V> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByKey()

§ static <K,V extends Comparable<? super V>> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByValue()

§ static <K,V> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByKey(Comparator<? super K> cmp)

§ static <K,V> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByValue(Comparator<? super V> cmp)

toString() auf Assoziativspeichern liefert eine Zeichenkette, die den Inhalt der Sammlung aufzeigt. Die Stringrepräsentation liefert jeden enthaltenen Schlüssel, gefolgt von einem Gleichheitszeichen und dem zugehörigen Wert. Entwickler sollten nie diese Zeichenkennung parsen bzw. irgendwelche Annahmen über die Formatierung machen.

Beispiel: Ein Assoziativspeicher soll die Zahlen 1, 2, 3 jeweils mit ihrem Quadrat assoziieren. Zum Aufbau benutzen wir eine fortgeschrittene Technik aus Java 8.

Map<Integer, Integer> map = Arrays.asList( 1, 2, 3 )

.stream()

.collect( Collectors.<Integer, Integer, Integer>toMap( id -> id, id -> id*id) );

System.out.println( map/*.toString*/ ); // {1=1, 2=4, 3=9}

Aus Object überschreiben die Standardimplementierungen die Methoden equals(…) und hashCode().

Die Klassen HashMap (und Unterklasse LinkedHashMap), IdentityHashMap, TreeMap, ConcurrentSkipListMap und EnumMap deklarieren eine öffentliche clone()-Methode, die eine Kopie eines Assoziativspeichers erzeugt. Die Kopie bezieht sich allerdings nur auf den Assoziativspeicher selbst; die Schlüssel- und Wert-Objekte teilen sich Original und Klon. Diese Form der Kopie nennt sich auch flache Kopie (engl. shallow copy). Eine Veränderung an den enthaltenen Schlüssel-Werte-Objekten betrifft also immer beide Datenstrukturen, und eine unsachgemäße Modifikation kann zu Unregelmäßigkeiten im Original führen. Eine ConcurrentHashMap oder WeakHashMap unterstützt kein clone(), und eigentlich ist clone() überhaupt nicht nötig, denn die Konstrukturen der Datenstrukturen können immer eine andere Datenstruktur als Vorlage nehmen, etwa clone = new ConcurrentHashMap(existingMap).

Die Map-API hat seit Java 8 einige clevere Methoden, die mehrere Operationen zusammenfassen, wobei die Funktionsweise folgendem Bauplan entspricht: ist ein assoziierter Wert zu einem Schlüssel (nicht) vorhanden, dann tue dies, sonst das.

interface java.util.Map<K,V>

§ default V putIfAbsent(K key, V value)
Testet zuerst, ob es zu dem gegeben Schlüssel key einen assoziierten Wert existiert und wenn ja, gibt es keine Änderung an der Datenstruktur, nur der alte assoziierte Wert wird zurückgegeben. Existiert kein assoziierter Wert, speichert die Datenstruktur zum Schlüssel den value. Die Rückgabe von putIfAbsent(…) ist null, falls es vorher keinen alten assoziierten Wert gab, andernfalls die Referenz vom alten Objekt (was auch null ein kann, wenn die Map auch null-Werte erlaubt), was jetzt durch den neuen Wert überschreiben wurde. Falls null als Wert in der Map erlaubt ist – wie etwa in HashMap – so gilt eine Besonderheit: ist ein existierender Schlüssel mit null assoziiert, dann würde putIfAbsent(…) den Wert null mit etwas anderem überschreiben.

§ default V computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction)
Vergleichbar mit putIfAbsent(…), nur nutzt diese Methode eine Berechnungsmethode statt einen festen Wert. Ein wichtiger Punkt ist, dass wenn die Berechnungsfunktion null zurückgibt, nichts an dem Assoziativspeicher verändert wird und der alte Wert bleibt. Der Rückgabewert ist immer entweder der letzte assoziierter Wert oder der neue Eintrag, es sein denn, die mappingFunction lieferte null. Die Methode lässt sich damit perfekt in einer Methodenkaskadierung verwenden der Art map.computeIfAbsent(…).methodeVonV(…).

§ default V computeIfPresent(K key, BiFunction<? super K, ? super V,? extends V> remappingFunction)
Überschreibt den assoziierten Wert mit einem von der Funktion berechneten neuen Wert, wenn das Schlüssel/Werte-Paar existiert. Dann liefert die Methode denen neuen Wert zurück. Zwei Sonderfälle sind zu unterscheiden. Falls es zu dem Schlüssel key keinen Wert gibt macht computeIfPresent(…) nichts und die Rückgabe ist null. Gibt es einen assoziierten Wert, doch die auf den Wert angewendete Funktion liefert null, wird das Schlüssel/Werte-Paar gelöscht und die Rückgabe ist ebenfalls null.

Beispiel. Java bietet von Haus aus keine Datenstruktur, die wie ein Assoziativspeicher arbeitetet, aber einen Schlüssel mit einer Sammlung von Werten assoziieren kann. Doch so eine Klasse ist schnell geschrieben:

class Multimap<K, V> {

private final Map<K, Collection<V>> map = new HashMap<>();

public Collection<V> get( K key ) {

return map.getOrDefault( key, Collections.<V> emptyList() );

}

public void put( K key, V value ) {

map.computeIfAbsent( key, k -> new ArrayList<>() )

.add( value );

}

}

Ein kleines Beispiel:

Multimap<Integer, String> mm = new Multimap<>();

System.out.println( mm.get( 1 ) ); // []

mm.put( 1, „eins“ );

System.out.println( mm.get( 1 ) ); // [eins]

mm.put( 1, „one“ );

System.out.println( mm.get( 1 ) ); // [eins, one]

interface java.util.Map<K,V>

§ default V merge(K key, V value, BiFunction<? super V, ? super V,? extends V> remappingFunction)
Setzt einen neuen Eintrag in die Map oder verschmilzt einen existierenden Eintrag mit der angegebenen Funktion. Von der Semantik her ist das die komplexeste Methode. Der erste Fall einfach, denn wenn es zum Schlüssel kein Wert gibt; dann wird das Schlüssel-/Werte Paar in die Map gesetzt und merge(…) liefert als Rückgabe den value. Gibt es schon einen assoziierten Wert, wird die Funktion mit dem alten Wert und value auf aufgerufen (eine BiFunction hat zwei Parameter) und der alte assoziierte Wert mit diesem neuen Wert überschrieben und die Rückgabe von merge(…) liefert diesen neuen Wert. Jetzt gibt es noch zwei Sonderfälle, und die hängen damit zusammen wenn das Argument value gleich null oder die Funktion null liefert. In beiden Fällen wird das Schlüssel/Wert-Paar gelöscht und die Rückgabe von merge(…) ist null.

Beispiel: Zu einer ID soll ein Punkt assoziiert werden. Neue hinzugefügte Punkte zu dieser ID sollen die Koordinate des ursprünglichen Punktes verschieben.

Map<Integer, Point> map = new HashMap<>();

BiFunction<? super Point, ? super Point, ? extends Point> remappingFunc =

(oldVal, val) -> { val.translate( oldVal.x, oldVal.y ); return val; };

map.merge( 1, new Point( 12, 3 ), remappingFunc );

System.out.println( map.get( 1 ) ); // java.awt.Point[x=12,y=3]

map.merge( 1, new Point( -2, 2 ), remappingFunc );

System.out.println( map.get( 1 ) ); // java.awt.Point[x=10,y=5]

map.merge( 1, new Point( 0, 5 ), remappingFunct );

System.out.println( map.get( 1 ) ); // java.awt.Point[x=10,y=10]

Sind mehrere Zufallszahlen nötig, ist eine Schleife mit wiederholten Aufrufen von nextXXX() nicht nötig; stattdessen gibt es in Random zwei Sorten von Methoden, die ein Bündel von Zufallszahlen liefern. Als erstes:

§ void nextBytes(byte[] bytes)
Füllt das Feld bytes mit Zufallsbytes auf.

Neu ab Java 8 sind Methoden, die einen Stream von Zufallszahlen liefern:

§ IntStream ints(…)

§ LongStream longs(…)

§ DoubleStream doubles(…)

Beispiel: Liefere 10 zufällige Zahlen, die vermutlich Primzahlen sind:

LongStream stream = new Random().longs()

.filter( v -> BigInteger.valueOf( v ).isProbablePrime(5) );

stream.limit( 10 ).forEach( System.out::println );

Die Methoden ints(…), longs(…) und doubles(…) gibt es in drei Spielarten.

Parametrisierung	Erklärung
IntSteam ints()	Liefert unendlichen Strom von Zufallszahlen im kompletten Wertebereich der Primitiven
LongStream longs()
DoubleStream doubles()
ints(long streamSize)	Liefert einen Strom mit streamSize Zufallszahlen
longs(long streamSize)
double(long streamSize)
ints(int randomNumberOrigin, int randomNumberBound) longs(long randomNumberOrigin, long randomNumberBound) doubles(double randomNumberOrigin, double randomNumberBound)	Liefert einen unendlichen Strom vom Zufallszahlen mit Werten im Bereich randomNumberOrigin (inklusiv) bis randomNumberBound (exklusiv)
ints(int randomNumberOrigin, int randomNumberBound)
longs(long randomNumberOrigin, long randomNumberBound)
doubles(double randomNumberOrigin, double randomNumberBound)
ints(long streamSize, int randomNumberOrigin, int randomNumberBound)	Liefert einen Strom mit streamSize Zufallszahlen an der Zahl mit Werten im Bereich randomNumberOrigin (inklusiv) bis randomNumberBound (exklusiv)
longs(long streamSize, long randomNumberOrigin, long randomNumberBound)
doubles(long streamSize, double randomNumberOrigin, double randomNumberBound)

Stream-Methoden der Random-Klasse

Beispiel: Gib 5 Fließkomma-Zufallszahlen im Bereich von 10 bis 20 aus.

new Random().doubles(5, 10, 20).forEach( System.out::println );