Java 배열의 모든 정수 합계를 찾는 데 문제가 있습니다. Math
클래스 에서 유용한 메소드를 찾을 수 없습니다 .
Java 배열의 모든 정수 합계를 찾는 데 문제가 있습니다. Math
클래스 에서 유용한 메소드를 찾을 수 없습니다 .
답변:
에 자바 -8 스트림을 사용할 수 있습니다 :
int[] a = {10,20,30,40,50};
int sum = IntStream.of(a).sum();
System.out.println("The sum is " + sum);
산출:
합계는 150입니다.
패키지에 있습니다 java.util.stream
import java.util.stream.*;
java.util.stream.DoubleStream.of(a).sum();
Java 8을 사용하는 경우 Arrays
클래스는 지정된 배열 stream(int[] array)
로 순차적을 반환하는 메소드를 제공합니다 . 또한 과부하되었습니다 및 배열.IntStream
int
double
long
int [] arr = {1,2,3,4};
int sum = Arrays.stream(arr).sum(); //prints 10
또한 stream(int[] array, int startInclusive, int endExclusive)
지정된 범위의 배열을 사용할 수 있는 방법 을 제공합니다
(유용 할 수 있음).
int sum = Arrays.stream(new int []{1,2,3,4}, 0, 2).sum(); //prints 3
마지막으로 형식의 배열을 사용할 수 있습니다 T
. 따라서 예를 들어 String
입력으로 숫자가 포함 된를 가질 수 있으며 합산하려면 다음을 수행하십시오.
int sum = Arrays.stream("1 2 3 4".split("\\s+")).mapToInt(Integer::parseInt).sum();
이것은 표준 Java API에 존재하지 않는 간단한 것 중 하나입니다 (AFAIK). 직접 작성하는 것은 쉽습니다.
다른 답변은 완벽하지만 여기에는 각각의 구문 설탕이 있습니다.
int someArray[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
int sum = 0;
for (int i : someArray)
sum += i;
또한 배열 요약의 예 는 Java 7 언어 사양 에도 나와 있습니다. 예제는 10.4 절 – 어레이 액세스 입니다.
class Gauss {
public static void main(String[] args) {
int[] ia = new int[101];
for (int i = 0; i < ia.length; i++) ia[i] = i;
int sum = 0;
for (int e : ia) sum += e;
System.out.println(sum);
}
}
당신은 할 수 없습니다. 다른 언어에는 PHP의 array_sum ()과 같은 일부 메소드가 있지만 Java는 그렇지 않습니다.
다만..
int[] numbers = {1,2,3,4};
int sum = 0;
for( int i : numbers) {
sum += i;
}
System.out.println(sum);
에 Java 8
코드 :
int[] array = new int[]{1,2,3,4,5};
int sum = IntStream.of(array).reduce( 0,(a, b) -> a + b);
System.out.println("The summation of array is " + sum);
System.out.println("Another way to find summation :" + IntStream.of(array).sum());
출력 :
The summation of array is 15
Another way to find summation :15
설명 :
에서 Java 8
축소 개념을 사용하여 추가를 수행 할 수 있습니다.
int sum = 0;
for (int i = 0; i < myArray.length; i++)
sum += myArray[i];
}
imho sum 함수는 fill, sort, search, copy 및 & equals가있는 Arrays 클래스를 확장하는 데 적합합니다. javadocs에는 많은 편리한 메소드가 숨겨져 있으므로 Fortran을 java로 이식 할 때 자체 헬퍼 메소드를 롤링하기 전에 물어볼 때 좋은 질문입니다. 거대한 javadoc 색인에서 "sum", "add"및 생각할 수있는 다른 키워드를 검색하십시오. 누군가 기본 유형 int, float, double, Integer, Float, Double에 대해 이미이 작업을 수행했다고 의심 할 수 있습니다. 아무리 간단해도 항상 확인하는 것이 좋습니다. 코드를 가능한 한 단순하게 유지하고 바퀴를 재발 명하지 마십시오.
다음과 같이 코드를 더 잘 보이게 만들 수 있습니다.
public void someMethod(){
List<Integer> numbers = new ArrayList<Integer>();
numbers.addAll(db.findNumbers());
...
System.out.println("Result is " + sumOfNumbers(numbers));
}
private int sumOfNumbers(List<Integer> numbers){
int sum = 0;
for (Integer i : numbers){
sum += i;
}
return sum;
}
때에 따라 다르지. 당신은 몇 개의 숫자를 더하고 있습니까? 위의 제안 중 다수를 테스트합니다.
import java.text.NumberFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Locale;
public class Main {
public static final NumberFormat FORMAT = NumberFormat.getInstance(Locale.US);
public static long sumParallel(int[] array) {
final long start = System.nanoTime();
int sum = Arrays.stream(array).parallel().reduce(0,(a,b)-> a + b);
final long end = System.nanoTime();
System.out.println(sum);
return end - start;
}
public static long sumStream(int[] array) {
final long start = System.nanoTime();
int sum = Arrays.stream(array).reduce(0,(a,b)-> a + b);
final long end = System.nanoTime();
System.out.println(sum);
return end - start;
}
public static long sumLoop(int[] array) {
final long start = System.nanoTime();
int sum = 0;
for (int v: array) {
sum += v;
}
final long end = System.nanoTime();
System.out.println(sum);
return end - start;
}
public static long sumArray(int[] array) {
final long start = System.nanoTime();
int sum = Arrays.stream(array) .sum();
final long end = System.nanoTime();
System.out.println(sum);
return end - start;
}
public static long sumStat(int[] array) {
final long start = System.nanoTime();
int sum = 0;
final long end = System.nanoTime();
System.out.println(sum);
return end - start;
}
public static void test(int[] nums) {
System.out.println("------");
System.out.println(FORMAT.format(nums.length) + " numbers");
long p = sumParallel(nums);
System.out.println("parallel " + FORMAT.format(p));
long s = sumStream(nums);
System.out.println("stream " + FORMAT.format(s));
long ar = sumArray(nums);
System.out.println("arrays " + FORMAT.format(ar));
long lp = sumLoop(nums);
System.out.println("loop " + FORMAT.format(lp));
}
public static void testNumbers(int howmany) {
int[] nums = new int[howmany];
for (int i =0; i < nums.length;i++) {
nums[i] = (i + 1)%100;
}
test(nums);
}
public static void main(String[] args) {
testNumbers(3);
testNumbers(300);
testNumbers(3000);
testNumbers(30000);
testNumbers(300000);
testNumbers(3000000);
testNumbers(30000000);
testNumbers(300000000);
}
}
8 코어, 16G Ubuntu18 머신을 사용하면 루프가 작은 값 일수록 빠르며 병렬은 큰 것입니다. 그러나 물론 그것은 실행중인 하드웨어에 달려 있습니다.
------
3 numbers
6
parallel 4,575,234
6
stream 209,849
6
arrays 251,173
6
loop 576
------
300 numbers
14850
parallel 671,428
14850
stream 73,469
14850
arrays 71,207
14850
loop 4,958
------
3,000 numbers
148500
parallel 393,112
148500
stream 306,240
148500
arrays 335,795
148500
loop 47,804
------
30,000 numbers
1485000
parallel 794,223
1485000
stream 1,046,927
1485000
arrays 366,400
1485000
loop 459,456
------
300,000 numbers
14850000
parallel 4,715,590
14850000
stream 1,369,509
14850000
arrays 1,296,287
14850000
loop 1,327,592
------
3,000,000 numbers
148500000
parallel 3,996,803
148500000
stream 13,426,933
148500000
arrays 13,228,364
148500000
loop 1,137,424
------
30,000,000 numbers
1485000000
parallel 32,894,414
1485000000
stream 131,924,691
1485000000
arrays 131,689,921
1485000000
loop 9,607,527
------
300,000,000 numbers
1965098112
parallel 338,552,816
1965098112
stream 1,318,649,742
1965098112
arrays 1,308,043,340
1965098112
loop 98,986,436
밑줄-자바 라이브러리 에는 sum () 메소드가 있습니다.
코드 예 :
import com.github.underscore.lodash.U;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int sum = U.sum(java.util.Arrays.asList(1, 2, 3, 4));
System.out.println(sum);
// -> 10
}
}
class Addition {
public static void main() {
int arr[]={5,10,15,20,25,30}; //Declaration and Initialization of an Array
int sum=0; //To find the sum of array elements
for(int i:arr) {
sum += i;
}
System.out.println("The sum is :"+sum);//To display the sum
}
}
사용자 정의 함수를 사용할 수 있습니다. 처음에 합계 변수를 0으로 초기화하십시오. 그런 다음 배열을 순회하고 sum을 사용하여 요소를 추가하십시오. 그런 다음 합계 변수를 업데이트하십시오.
코드 스 니펫 :
import java.util.*;
import java.lang.*;
import java.io.*;
class Sum
{
public static int sum(int arr[])
{
int sum=0;
for(int i=0; i<arr.length; i++)
{
sum += arr[i];
}
return sum;
}
public static void main (String[] args)
{
int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};
int total = sum(arr);
System.out.printf("%d", total);
}
}
위의 답변 중 어느 것도 스레드 풀을 사용하여 여러 배 더 빠를 수 있다고 생각하지 않습니다. 여기 parallel
에서는 포크 조인 스레드 풀을 사용하고 여러 부분에서 스트림을 자동으로 나누고 병렬로 실행 한 다음 병합합니다. 다음 코드 줄만 기억한다면 여러 곳에서 사용할 수 있습니다.
가장 짧고 달콤한 코드에 대한상은 다음과 같습니다.
int[] nums = {1,2,3};
int sum = Arrays.stream(nums).parallel().reduce(0, (a,b)-> a+b);
하고 싶고 sum of squares
Arrays.stream (nums) .parallel (). map (x-> x * x) .reduce (0, (a, b)-> a + b)한다고 가정 해 봅시다. 아이디어는 맵 없이도 여전히 Reduce를 수행 할 수 있다는 것입니다.
public class Num1
{
public static void main ()
{
//Declaration and Initialization
int a[]={10,20,30,40,50}
//To find the sum of array elements
int sum=0;
for(int i=0;i<a.length;i++)
{
sum=sum+i;
}
//To display the sum
System.out.println("The sum is :"+sum);
}
}
public class AddDemo {
public static void main(String[] args) {
ArrayList <Integer>A = new ArrayList<Integer>();
Scanner S = new Scanner(System.in);
System.out.println("Enter the Numbers: ");
for(int i=0; i<5; i++){
A.add(S.nextInt());
}
System.out.println("You have entered: "+A);
int Sum = 0;
for(int i=0; i<A.size(); i++){
Sum = Sum + A.get(i);
}
System.out.println("The Sum of Entered List is: "+Sum);
}
}
Java 8부터 람다 식 사용이 가능해졌습니다.
이것 좀 봐:
int[] nums = /** Your Array **/;
콤팩트:
int sum = 0;
Arrays.asList(nums).stream().forEach(each -> {
sum += each;
});
취하다:
int sum = 0;
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
for (int each : nums) { //refer back to original array
list.add(each); //there are faster operations…
}
list.stream().forEach(each -> {
sum += each;
});
합계를 반환하거나 인쇄하십시오.