我在一个项目中发现了这段代码。
public static Integer[] getArrayInt(int size, int numBytes) {
return IntStream
.range(0, size)
.mapToObj(time -> {
return extractValue(getArrayByte(numBytes * size), numBytes, time);
}).collect(Collectors.toList()).toArray(new Integer[0]);
}
public static byte[] getArrayByte(int size) {
byte[] theArray = new byte[size];
new Random().nextBytes(theArray);
return theArray;
}
private static int extractValue(byte[] bytesSamples, int numBytes, int time) {
byte[] bytesSingleNumber = Arrays.copyOfRange(bytesSamples, time * numBytes, (time + 1) * numBytes);
int value = numBytesPerSample == 2
? (Byte2IntLit(bytesSingleNumber[0], bytesSingleNumber[1]))
: (byte2intSmpl(bytesSingleNumber[0]));
return value;
}
public static int Byte2IntLit(byte Byte00, byte Byte08) {
return (((Byte08) << 8)
| ((Byte00 & 0xFF)));
}
public static int byte2intSmpl(byte theByte) {
return (short) (((theByte - 128) & 0xFF)
<< 8);
}
如何使用它?
Integer[] coefficients = getArrayInt(4, 2);
输出。
coefficients: [8473, -12817, 12817, -20623]
这个 回答 对于随机短是有吸引力的,但它只需要一个方法(正和负)。
很明显,用流来获取随机短线的数组是一个很长的代码,我知道如何提出解决方案,用for循环和替代方法。
我知道如何提出一个解决方案,用for循环和替代方法。
问题: 有什么更快更优化的代码来获得它推荐给我?
清楚而简单的解决方案。
public static Integer[] getArrayInteger(int size) {
return IntStream.generate(()
-> ThreadLocalRandom.current().nextInt(Short.MIN_VALUE, -Short.MIN_VALUE))
.limit(size).boxed().toArray(Integer[]::new);
}
public static Short[] getArrayShort(int size) {
return IntStream.generate(()
-> ThreadLocalRandom.current().nextInt(Short.MIN_VALUE, -Short.MIN_VALUE))
.limit(size).boxed().map(i -> i.shortValue())
.toArray(Short[]::new);
}
-Short.MIN_VALUE
像第二个参数一样,为了得到 Short.MAX_VALUE
包容性,因为第二个论点 nextInt
是外延的。