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* Copyright (c) 2012, 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
* DO NOT ALTER OR REMOVE COPYRIGHT NOTICES OR THIS FILE HEADER.
*
* This code is free software; you can redistribute it and/or modify it
* under the terms of the GNU General Public License version 2 only, as
* published by the Free Software Foundation. Oracle designates this
* particular file as subject to the "Classpath" exception as provided
* by Oracle in the LICENSE file that accompanied this code.
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* This code is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT
* ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or
* FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU General Public License
* version 2 for more details (a copy is included in the LICENSE file that
* accompanied this code).
*
* You should have received a copy of the GNU General Public License version
* 2 along with this work; if not, write to the Free Software Foundation,
* Inc., 51 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301 USA.
*
* Please contact Oracle, 500 Oracle Parkway, Redwood Shores, CA 94065 USA
* or visit www.oracle.com if you need additional information or have any
* questions.
*/
package java.util.stream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Objects;
import java.util.Spliterator;
import java.util.function.IntFunction;
/**
* Factory methods for transforming streams into sorted streams.
*
* @since 1.8
*/
// 应用在有状态的中间阶段的辅助类,服务于sorted()和sorted(Comparator)方法
final class SortedOps {
private SortedOps() {
}
/**
* Appends a "sorted" operation to the provided stream.
*
* @param <T> the type of both input and output elements
* @param upstream a reference stream with element type T
* @param comparator the comparator to order elements by
*/
// 构造支持"排序"操作的流的中间阶段(引用类型版本),排序规则由外部比较器comparator给出
static <T> Stream<T> makeRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream, Comparator<? super T> comparator) {
return new OfRef<>(upstream, comparator);
}
/**
* Appends a "sorted" operation to the provided stream.
*
* @param <T> the type of both input and output elements
* @param upstream a reference stream with element type T
*/
// 构造支持"排序"操作的流的中间阶段(引用类型版本)
static <T> Stream<T> makeRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream) {
return new OfRef<>(upstream);
}
/**
* Appends a "sorted" operation to the provided stream.
*
* @param <T> the type of both input and output elements
* @param upstream a reference stream with element type T
*/
// 构造支持"排序"操作的流的中间阶段(int类型版本)
static <T> IntStream makeInt(AbstractPipeline<?, Integer, ?> upstream) {
return new OfInt(upstream);
}
/**
* Appends a "sorted" operation to the provided stream.
*
* @param <T> the type of both input and output elements
* @param upstream a reference stream with element type T
*/
// 构造支持"排序"操作的流的中间阶段(long类型版本)
static <T> LongStream makeLong(AbstractPipeline<?, Long, ?> upstream) {
return new OfLong(upstream);
}
/**
* Appends a "sorted" operation to the provided stream.
*
* @param <T> the type of both input and output elements
* @param upstream a reference stream with element type T
*/
// 构造支持"排序"操作的流的中间阶段(double类型版本)
static <T> DoubleStream makeDouble(AbstractPipeline<?, Double, ?> upstream) {
return new OfDouble(upstream);
}
/**
* Specialized subtype for sorting reference streams
*/
// 支持"排序"操作的流的中间阶段(引用类型版本)
private static final class OfRef<T> extends ReferencePipeline.StatefulOp<T, T> {
/**
* Comparator used for sorting
*/
private final boolean isNaturalSort; // 是否遵循自然排序,默认是true
private final Comparator<? super T> comparator; // 外部比较器
/**
* Sort using natural order of {@literal <T>} which must be
* {@code Comparable}.
*/
// 默认遵循自然顺序进行比较
OfRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream) {
super(upstream, StreamShape.REFERENCE, StreamOpFlag.IS_ORDERED | StreamOpFlag.IS_SORTED);
this.isNaturalSort = true;
/*
* 获取“自然顺序”比较器,用于比较实现了Comparable的对象
*
* 注:所谓自然顺序是指顺应对象内部的Comparable排序规则
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
Comparator<? super T> cmp = (Comparator<? super T>) Comparator.naturalOrder();
this.comparator = cmp;
}
/**
* Sort using the provided comparator.
*
* @param comparator The comparator to be used to evaluate ordering.
*/
// 比较方式由comparator决定
OfRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream, Comparator<? super T> comparator) {
super(upstream, StreamShape.REFERENCE, StreamOpFlag.IS_ORDERED | StreamOpFlag.NOT_SORTED);
this.isNaturalSort = false;
this.comparator = Objects.requireNonNull(comparator);
}
// 构造并返回属于当前流阶段的sink,该sink通常与downSink形成一个链条,以决定如何处理上个流阶段发来的数据
@Override
public Sink<T> opWrapSink(int flags, Sink<T> downSink) {
Objects.requireNonNull(downSink);
/* If the input is already naturally sorted and this operation also naturally sorted then this is a no-op */
// 1.如果上个阶段的流已经有序,且遵循自然顺序,则可以直接返回downSink
if(StreamOpFlag.SORTED.isKnown(flags) && isNaturalSort) {
return downSink;
}
// 2.如果上个阶段的流中元素数量有限,则可以使用支持"有限元素排序"的Sink
if(StreamOpFlag.SIZED.isKnown(flags)) {
return new SizedRefSortingSink<>(downSink, comparator);
}
// 3.如果上个阶段的流中元素数量无限或未知,则需要使用支持"无限元素排序"的Sink
return new RefSortingSink<>(downSink, comparator);
}
/*
* 并行处理helper流阶段输出的元素,返回处理后的结果。
*
* 通常,如果helper流阶段的数据已经满足当前阶段的预期,则会直接返回helper流阶段的数据。
* 否则,会视情形创建终端sink来处理helper流阶段的数据并返回。
* 还可能不经过sink,而是直接处理helper流阶段的数据,并将处理后的数据返回。
*
* helper : 某个流阶段,通常需要在当前终端操作中处理从helper阶段输出的数据
* spliterator: 待处理的数据的源头,该流迭代器属于helper之前的(depth==0)的流阶段(包含helper阶段)
* generator : 必要的时候,创建存储处理结果的定长数组
*
* 不同的中间操作会重写该方法,以在该方法中使用不同的方式处理数据。
* 返回值代表了当前(操作)阶段处理后的数据。
*
* 该方法仅在有状态的中间(操作)阶段上调用,如果某阶段的opIsStateful()返回true,则实现必须重写该方法。
*/
@Override
public <P_IN> Node<T> opEvaluateParallel(PipelineHelper<T> helper, Spliterator<P_IN> spliterator, IntFunction<T[]> generator) {
// 获取helper流阶段的组合参数
int streamAndOpFlags = helper.getStreamAndOpFlags();
// helper流阶段的元素是否已经按自然顺序排好序了
boolean sorted = StreamOpFlag.SORTED.isKnown(streamAndOpFlags) && isNaturalSort;
/*
* 获取helper流阶段的输出元素
*
* 将spliterator中的元素搜集到generator生成的数组中,然后将该数组封装到Node中返回。
* 这个搜集过程会涉及到数据的择取过程,即数据流通常从(相对于helper流阶段的)上一个(depth==1)的流阶段的sink开始,经过整个sink链的筛选后,进入终端阶段的sink。
*
* flatten: 指示在并行操作中,如果中间生成的Node是树状Node,则是否要将其转换为非树状Node后再返回。
*/
Node<T> node = helper.evaluate(spliterator, !sorted, generator);
// 如果helper流阶段的元素已经排好序了,则符合当前流阶段的预期,可以直接将其返回了
if(sorted) {
return node;
}
// 将Node中的元素复制到使用generator构造的数组中后返回
T[] flattenedData = node.asArray(generator);
// 上面得到的元素无序,则此处将数组元素按外部比较器的比较规则进行排序
Arrays.parallelSort(flattenedData, comparator);
// 构造普通"数组"Node(引用类型版本)
return Nodes.node(flattenedData);
}
}
/**
* Specialized subtype for sorting int streams.
*/
// 支持"排序"操作的流的中间阶段(int类型版本)
private static final class OfInt extends IntPipeline.StatefulOp<Integer> {
OfInt(AbstractPipeline<?, Integer, ?> upstream) {
super(upstream, StreamShape.INT_VALUE, StreamOpFlag.IS_ORDERED | StreamOpFlag.IS_SORTED);
}
// 构造并返回属于当前流阶段的sink,该sink通常与downSink形成一个链条,以决定如何处理上个流阶段发来的数据
@Override
public Sink<Integer> opWrapSink(int flags, Sink<Integer> downSink) {
Objects.requireNonNull(downSink);
// 1.如果上个阶段的流已经有序,则可以直接返回downSink
if(StreamOpFlag.SORTED.isKnown(flags)) {
return downSink;
}
// 2.如果上个阶段的流中元素数量有限,则可以使用支持"有限元素排序"的Sink
if(StreamOpFlag.SIZED.isKnown(flags)) {
return new SizedIntSortingSink(downSink);
}
// 3.如果上个阶段的流中元素数量无限或未知,则需要使用支持"无限元素排序"的Sink
return new IntSortingSink(downSink);
}
/*
* 并行处理helper流阶段输出的元素,返回处理后的结果。
*
* 通常,如果helper流阶段的数据已经满足当前阶段的预期,则会直接返回helper流阶段的数据。
* 否则,会视情形创建终端sink来处理helper流阶段的数据并返回。
* 还可能不经过sink,而是直接处理helper流阶段的数据,并将处理后的数据返回。
*
* helper : 某个流阶段,通常需要在当前终端操作中处理从helper阶段输出的数据
* spliterator: 待处理的数据的源头,该流迭代器属于helper之前的(depth==0)的流阶段(包含helper阶段)
* generator : 必要的时候,创建存储处理结果的定长数组
*
* 不同的中间操作会重写该方法,以在该方法中使用不同的方式处理数据。
* 返回值代表了当前(操作)阶段处理后的数据。
*
* 该方法仅在有状态的中间(操作)阶段上调用,如果某阶段的opIsStateful()返回true,则实现必须重写该方法。
*/
@Override
public <P_IN> Node<Integer> opEvaluateParallel(PipelineHelper<Integer> helper, Spliterator<P_IN> spliterator, IntFunction<Integer[]> generator) {
// 获取helper流阶段的组合参数
int streamAndOpFlags = helper.getStreamAndOpFlags();
// helper流阶段的元素是否已经按自然顺序排好序了
boolean sorted = StreamOpFlag.SORTED.isKnown(streamAndOpFlags);
/*
* 获取helper流阶段的输出元素
*
* 将spliterator中的元素搜集到generator生成的数组中,然后将该数组封装到Node中返回。
* 这个搜集过程会涉及到数据的择取过程,即数据流通常从(相对于helper流阶段的)上一个(depth==1)的流阶段的sink开始,经过整个sink链的筛选后,进入终端阶段的sink。
*
* flatten: 指示在并行操作中,如果中间生成的Node是树状Node,则是否要将其转换为非树状Node后再返回。
*/
Node.OfInt node = (Node.OfInt) helper.evaluate(spliterator, !sorted, generator);
// 如果helper流阶段的元素已经排好序了,则符合当前流阶段的预期,可以直接将其返回了
if(sorted) {
return node;
}
// 将Node中的元素存入基本类型数组后返回
int[] flattenedData = node.asPrimitiveArray();
// 上面得到的元素无序,则此处将数组元素按外部比较器的比较规则进行排序
Arrays.parallelSort(flattenedData);
// 构造普通"数组"Node(int类型版本)
return Nodes.node(flattenedData);
}
}
/**
* Specialized subtype for sorting long streams.
*/
// 支持"排序"操作的流的中间阶段(long类型版本)
private static final class OfLong extends LongPipeline.StatefulOp<Long> {
OfLong(AbstractPipeline<?, Long, ?> upstream) {
super(upstream, StreamShape.LONG_VALUE, StreamOpFlag.IS_ORDERED | StreamOpFlag.IS_SORTED);
}
// 构造并返回属于当前流阶段的sink,该sink通常与downSink形成一个链条,以决定如何处理上个流阶段发来的数据
@Override
public Sink<Long> opWrapSink(int flags, Sink<Long> downSink) {
Objects.requireNonNull(downSink);
// 1.如果上个阶段的流已经有序,且遵循自然顺序,则可以直接返回downSink
if(StreamOpFlag.SORTED.isKnown(flags)) {
return downSink;
}
// 2.如果上个阶段的流中元素数量有限,则可以使用支持"有限元素排序"的Sink
if(StreamOpFlag.SIZED.isKnown(flags)) {
return new SizedLongSortingSink(downSink);
}
// 3.如果上个阶段的流中元素数量无限或未知,则需要使用支持"无限元素排序"的Sink
return new LongSortingSink(downSink);
}
/*
* 并行处理helper流阶段输出的元素,返回处理后的结果。
*
* 通常,如果helper流阶段的数据已经满足当前阶段的预期,则会直接返回helper流阶段的数据。
* 否则,会视情形创建终端sink来处理helper流阶段的数据并返回。
* 还可能不经过sink,而是直接处理helper流阶段的数据,并将处理后的数据返回。
*
* helper : 某个流阶段,通常需要在当前终端操作中处理从helper阶段输出的数据
* spliterator: 待处理的数据的源头,该流迭代器属于helper之前的(depth==0)的流阶段(包含helper阶段)
* generator : 必要的时候,创建存储处理结果的定长数组
*
* 不同的中间操作会重写该方法,以在该方法中使用不同的方式处理数据。
* 返回值代表了当前(操作)阶段处理后的数据。
*
* 该方法仅在有状态的中间(操作)阶段上调用,如果某阶段的opIsStateful()返回true,则实现必须重写该方法。
*/
@Override
public <P_IN> Node<Long> opEvaluateParallel(PipelineHelper<Long> helper, Spliterator<P_IN> spliterator, IntFunction<Long[]> generator) {
// 获取helper流阶段的组合参数
int streamAndOpFlags = helper.getStreamAndOpFlags();
// helper流阶段的元素是否已经按自然顺序排好序了
boolean sorted = StreamOpFlag.SORTED.isKnown(streamAndOpFlags);
/*
* 获取helper流阶段的输出元素
*
* 将spliterator中的元素搜集到generator生成的数组中,然后将该数组封装到Node中返回。
* 这个搜集过程会涉及到数据的择取过程,即数据流通常从(相对于helper流阶段的)上一个(depth==1)的流阶段的sink开始,经过整个sink链的筛选后,进入终端阶段的sink。
*
* flatten: 指示在并行操作中,如果中间生成的Node是树状Node,则是否要将其转换为非树状Node后再返回。
*/
Node.OfLong node = (Node.OfLong) helper.evaluate(spliterator, !sorted, generator);
// 如果helper流阶段的元素已经排好序了,则符合当前流阶段的预期,可以直接将其返回了
if(sorted) {
return node;
}
// 将Node中的元素存入基本类型数组后返回
long[] flattenedData = node.asPrimitiveArray();
// 上面得到的元素无序,则此处将数组元素按外部比较器的比较规则进行排序
Arrays.parallelSort(flattenedData);
// 构造普通"数组"Node(int类型版本)
return Nodes.node(flattenedData);
}
}
/**
* Specialized subtype for sorting double streams.
*/
// 支持"排序"操作的流的中间阶段(double类型版本)
private static final class OfDouble extends DoublePipeline.StatefulOp<Double> {
OfDouble(AbstractPipeline<?, Double, ?> upstream) {
super(upstream, StreamShape.DOUBLE_VALUE, StreamOpFlag.IS_ORDERED | StreamOpFlag.IS_SORTED);
}
// 构造并返回属于当前流阶段的sink,该sink通常与downSink形成一个链条,以决定如何处理上个流阶段发来的数据
@Override
public Sink<Double> opWrapSink(int flags, Sink<Double> downSink) {
Objects.requireNonNull(downSink);
// 1.如果上个阶段的流已经有序,且遵循自然顺序,则可以直接返回downSink
if(StreamOpFlag.SORTED.isKnown(flags)) {
return downSink;
}
// 2.如果上个阶段的流中元素数量有限,则可以使用支持"有限元素排序"的Sink
if(StreamOpFlag.SIZED.isKnown(flags)) {
return new SizedDoubleSortingSink(downSink);
}
// 3.如果上个阶段的流中元素数量无限或未知,则需要使用支持"无限元素排序"的Sink
return new DoubleSortingSink(downSink);
}
/*
* 并行处理helper流阶段输出的元素,返回处理后的结果。
*
* 通常,如果helper流阶段的数据已经满足当前阶段的预期,则会直接返回helper流阶段的数据。
* 否则,会视情形创建终端sink来处理helper流阶段的数据并返回。
* 还可能不经过sink,而是直接处理helper流阶段的数据,并将处理后的数据返回。
*
* helper : 某个流阶段,通常需要在当前终端操作中处理从helper阶段输出的数据
* spliterator: 待处理的数据的源头,该流迭代器属于helper之前的(depth==0)的流阶段(包含helper阶段)
* generator : 必要的时候,创建存储处理结果的定长数组
*
* 不同的中间操作会重写该方法,以在该方法中使用不同的方式处理数据。
* 返回值代表了当前(操作)阶段处理后的数据。
*
* 该方法仅在有状态的中间(操作)阶段上调用,如果某阶段的opIsStateful()返回true,则实现必须重写该方法。
*/
@Override
public <P_IN> Node<Double> opEvaluateParallel(PipelineHelper<Double> helper, Spliterator<P_IN> spliterator, IntFunction<Double[]> generator) {
// 获取helper流阶段的组合参数
int streamAndOpFlags = helper.getStreamAndOpFlags();
// helper流阶段的元素是否已经按自然顺序排好序了
boolean sorted = StreamOpFlag.SORTED.isKnown(streamAndOpFlags);
/*
* 获取helper流阶段的输出元素
*
* 将spliterator中的元素搜集到generator生成的数组中,然后将该数组封装到Node中返回。
* 这个搜集过程会涉及到数据的择取过程,即数据流通常从(相对于helper流阶段的)上一个(depth==1)的流阶段的sink开始,经过整个sink链的筛选后,进入终端阶段的sink。
*
* flatten: 指示在并行操作中,如果中间生成的Node是树状Node,则是否要将其转换为非树状Node后再返回。
*/
Node.OfDouble node = (Node.OfDouble) helper.evaluate(spliterator, !sorted, generator);
// 如果helper流阶段的元素已经排好序了,则符合当前流阶段的预期,可以直接将其返回了
if(sorted) {
return node;
}
// 将Node中的元素存入基本类型数组后返回
double[] flattenedData = node.asPrimitiveArray();
// 上面得到的元素无序,则此处将数组元素按外部比较器的比较规则进行排序
Arrays.parallelSort(flattenedData);
// 构造普通"数组"Node(int类型版本)
return Nodes.node(flattenedData);
}
}
/**
* Abstract {@link Sink} for implementing sort on reference streams.
*
* <p>
* Note: documentation below applies to reference and all primitive sinks.
* <p>
* Sorting sinks first accept all elements, buffering then into an array
* or a re-sizable data structure, if the size of the pipeline is known or
* unknown respectively. At the end of the sink protocol those elements are
* sorted and then pushed downstream.
* This class records if {@link #cancellationRequested} is called. If so it
* can be inferred that the source pushing source elements into the pipeline
* knows that the pipeline is short-circuiting. In such cases sub-classes
* pushing elements downstream will preserve the short-circuiting protocol
* by calling {@code downstream.cancellationRequested()} and checking the
* result is {@code false} before an element is pushed.
* <p>
* Note that the above behaviour is an optimization for sorting with
* sequential streams. It is not an error that more elements, than strictly
* required to produce a result, may flow through the pipeline. This can
* occur, in general (not restricted to just sorting), for short-circuiting
* parallel pipelines.
*/
// "排序"Sink的抽象实现(引用类型版本)
private abstract static class AbstractRefSortingSink<T> extends Sink.ChainedReference<T, T> {
// 外部比较器,只有引用类型版本支持
protected final Comparator<? super T> comparator;
/**
* could be a lazy final value, if/when support is added
* true if cancellationRequested() has been called
*/
// 是否收到了取消请求
protected boolean cancellationRequestedCalled;
AbstractRefSortingSink(Sink<? super T> downstream, Comparator<? super T> comparator) {
super(downstream);
this.comparator = comparator;
}
/**
* Records is cancellation is requested so short-circuiting behaviour
* can be preserved when the sorted elements are pushed downstream.
*
* @return false, as this sink never short-circuits.
*/
/*
* 判断是否应当停止接收数据。
* 在一些短路操作中,可以在达到某个目标后取消后续的操作。
*/
@Override
public final boolean cancellationRequested() {
/*
* If this method is called then an operation within the stream
* pipeline is short-circuiting (see AbstractPipeline.copyInto).
* Note that we cannot differentiate between an upstream or downstream operation
*/
cancellationRequestedCalled = true;
return false;
}
}
/**
* Abstract {@link Sink} for implementing sort on int streams.
*/
// "排序"Sink的抽象实现(int类型版本)
private abstract static class AbstractIntSortingSink extends Sink.ChainedInt<Integer> {
/** true if cancellationRequested() has been called */
// 是否收到了取消请求
protected boolean cancellationRequestedCalled;
AbstractIntSortingSink(Sink<? super Integer> downstream) {
super(downstream);
}
/*
* 判断是否应当停止接收数据。
* 在一些短路操作中,可以在达到某个目标后取消后续的操作。
*/
@Override
public final boolean cancellationRequested() {
cancellationRequestedCalled = true;
return false;
}
}
/**
* Abstract {@link Sink} for implementing sort on long streams.
*/
// "排序"Sink的抽象实现(long类型版本)
private abstract static class AbstractLongSortingSink extends Sink.ChainedLong<Long> {
/** true if cancellationRequested() has been called */
// 是否收到了取消请求
protected boolean cancellationRequestedCalled;
AbstractLongSortingSink(Sink<? super Long> downstream) {
super(downstream);
}
/*
* 判断是否应当停止接收数据。
* 在一些短路操作中,可以在达到某个目标后取消后续的操作。
*/
@Override
public final boolean cancellationRequested() {
cancellationRequestedCalled = true;
return false;
}
}
/**
* Abstract {@link Sink} for implementing sort on long streams.
*/
// "排序"Sink的抽象实现(double类型版本)
private abstract static class AbstractDoubleSortingSink extends Sink.ChainedDouble<Double> {
/** true if cancellationRequested() has been called */
// 是否收到了取消请求
protected boolean cancellationRequestedCalled;
AbstractDoubleSortingSink(Sink<? super Double> downstream) {
super(downstream);
}
/*
* 判断是否应当停止接收数据。
* 在一些短路操作中,可以在达到某个目标后取消后续的操作。
*/
@Override
public final boolean cancellationRequested() {
cancellationRequestedCalled = true;
return false;
}
}
/**
* {@link Sink} for implementing sort on SIZED reference streams.
*/
// 支持"有限元素排序"的Sink(引用类型版本)
private static final class SizedRefSortingSink<T> extends AbstractRefSortingSink<T> {
private T[] array; // 存储上游发来的数据
private int offset; // 记录存储的元素数量
SizedRefSortingSink(Sink<? super T> sink, Comparator<? super T> comparator) {
super(sink, comparator);
}
/*
* 激活sink链上所有sink,完成一些初始化工作,准备接收数据。
*
* 对于终端阶段的sink,通常在begin()里初始化接收数据的容器。
* 对于有状态的中间阶段的sink,通常在begin()里初始化相关的状态信息。
*
* 该方法应当在处理所有数据之前被调用。
*
* size: 上游发来的元素数量;如果数据量未知或无限,该值通常是-1
*/
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public void begin(long size) {
if(size >= Nodes.MAX_ARRAY_SIZE) {
throw new IllegalArgumentException(Nodes.BAD_SIZE);
}
array = (T[]) new Object[(int) size];
}
/*
* 对上游发来的引用类型的值进行择取。
* 如果上游存在多个元素,该方法通常会被反复调用。
*/
@Override
public void accept(T t) {
array[offset++] = t;
}
/*
* 关闭sink链,结束本轮计算。
*
* 如果所有目标元素已经处理完了(不一定要处理全部元素),则需要调用此方法,
* 在当前方法中,通常需要清除一些有状态中间操作的状态信息,或者释放终端阶段的一些相关资源。
*
* 该方法应当在已经得到目标数据之后被调用。
*/
@Override
public void end() {
// 在收尾阶段进行了排序
Arrays.sort(array, 0, offset, comparator);
// 将元素数量传递给了下游
downstream.begin(offset);
// 如果没有收到取消信号,则一切照旧,将当前阶段的元素传递到下游
if(!cancellationRequestedCalled) {
for(int i = 0; i<offset; i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
// 如果收到了取消申请,则需要将该申请向下游传递,如果下游反馈说可以取消,则停止向下游传输数据
} else {
for(int i = 0; i<offset && !downstream.cancellationRequested(); i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
}
// 结束流
downstream.end();
// 释放数组资源
array = null;
}
}
/**
* {@link Sink} for implementing sort on SIZED int streams.
*/
// 支持"有限元素排序"的Sink(int类型版本)
private static final class SizedIntSortingSink extends AbstractIntSortingSink {
private int[] array; // 存储上游发来的数据
private int offset; // 记录存储的元素数量
SizedIntSortingSink(Sink<? super Integer> downstream) {
super(downstream);
}
/*
* 激活sink链上所有sink,完成一些初始化工作,准备接收数据。
*
* 对于终端阶段的sink,通常在begin()里初始化接收数据的容器。
* 对于有状态的中间阶段的sink,通常在begin()里初始化相关的状态信息。
*
* 该方法应当在处理所有数据之前被调用。
*
* size: 上游发来的元素数量;如果数据量未知或无限,该值通常是-1
*/
@Override
public void begin(long size) {
if(size >= Nodes.MAX_ARRAY_SIZE) {
throw new IllegalArgumentException(Nodes.BAD_SIZE);
}
array = new int[(int) size];
}
/*
* 对上游发来的int类型的值进行择取。
* 如果上游存在多个元素,该方法通常会被反复调用。
*/
@Override
public void accept(int t) {
array[offset++] = t;
}
/*
* 关闭sink链,结束本轮计算。
*
* 如果所有目标元素已经处理完了(不一定要处理全部元素),则需要调用此方法,
* 在当前方法中,通常需要清除一些有状态中间操作的状态信息,或者释放终端阶段的一些相关资源。
*
* 该方法应当在已经得到目标数据之后被调用。
*/
@Override
public void end() {
// 在收尾阶段进行了排序
Arrays.sort(array, 0, offset);
// 将元素数量传递给了下游
downstream.begin(offset);
// 如果没有收到取消信号,则一切照旧,将当前阶段的元素传递到下游
if(!cancellationRequestedCalled) {
for(int i = 0; i<offset; i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
// 如果收到了取消申请,则需要将该申请向下游传递,如果下游反馈说可以取消,则停止向下游传输数据
} else {
for(int i = 0; i<offset && !downstream.cancellationRequested(); i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
}
// 结束流
downstream.end();
// 释放数组资源
array = null;
}
}
/**
* {@link Sink} for implementing sort on SIZED long streams.
*/
// 支持"有限元素排序"的Sink(long类型版本)
private static final class SizedLongSortingSink extends AbstractLongSortingSink {
private long[] array; // 存储上游发来的数据
private int offset; // 记录存储的元素数量
SizedLongSortingSink(Sink<? super Long> downstream) {
super(downstream);
}
/*
* 激活sink链上所有sink,完成一些初始化工作,准备接收数据。
*
* 对于终端阶段的sink,通常在begin()里初始化接收数据的容器。
* 对于有状态的中间阶段的sink,通常在begin()里初始化相关的状态信息。
*
* 该方法应当在处理所有数据之前被调用。
*
* size: 上游发来的元素数量;如果数据量未知或无限,该值通常是-1
*/
@Override
public void begin(long size) {
if(size >= Nodes.MAX_ARRAY_SIZE) {
throw new IllegalArgumentException(Nodes.BAD_SIZE);
}
array = new long[(int) size];
}
/*
* 对上游发来的long类型的值进行择取。
* 如果上游存在多个元素,该方法通常会被反复调用。
*/
@Override
public void accept(long t) {
array[offset++] = t;
}
/*
* 关闭sink链,结束本轮计算。
*
* 如果所有目标元素已经处理完了(不一定要处理全部元素),则需要调用此方法,
* 在当前方法中,通常需要清除一些有状态中间操作的状态信息,或者释放终端阶段的一些相关资源。
*
* 该方法应当在已经得到目标数据之后被调用。
*/
@Override
public void end() {
// 在收尾阶段进行了排序
Arrays.sort(array, 0, offset);
// 将元素数量传递给了下游
downstream.begin(offset);
// 如果没有收到取消信号,则一切照旧,将当前阶段的元素传递到下游
if(!cancellationRequestedCalled) {
for(int i = 0; i<offset; i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
// 如果收到了取消申请,则需要将该申请向下游传递,如果下游反馈说可以取消,则停止向下游传输数据
} else {
for(int i = 0; i<offset && !downstream.cancellationRequested(); i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
}
// 结束流
downstream.end();
// 释放数组资源
array = null;
}
}
/**
* {@link Sink} for implementing sort on SIZED double streams.
*/
// 支持"有限元素排序"的Sink(double类型版本)
private static final class SizedDoubleSortingSink extends AbstractDoubleSortingSink {
private double[] array; // 存储上游发来的数据
private int offset; // 记录存储的元素数量
SizedDoubleSortingSink(Sink<? super Double> downstream) {
super(downstream);
}
/*
* 激活sink链上所有sink,完成一些初始化工作,准备接收数据。
*
* 对于终端阶段的sink,通常在begin()里初始化接收数据的容器。
* 对于有状态的中间阶段的sink,通常在begin()里初始化相关的状态信息。
*
* 该方法应当在处理所有数据之前被调用。
*
* size: 上游发来的元素数量;如果数据量未知或无限,该值通常是-1
*/
@Override
public void begin(long size) {
if(size >= Nodes.MAX_ARRAY_SIZE) {
throw new IllegalArgumentException(Nodes.BAD_SIZE);
}
array = new double[(int) size];
}
/*
* 对上游发来的double类型的值进行择取。
* 如果上游存在多个元素,该方法通常会被反复调用。
*/
@Override
public void accept(double t) {
array[offset++] = t;
}
/*
* 关闭sink链,结束本轮计算。
*
* 如果所有目标元素已经处理完了(不一定要处理全部元素),则需要调用此方法,
* 在当前方法中,通常需要清除一些有状态中间操作的状态信息,或者释放终端阶段的一些相关资源。
*
* 该方法应当在已经得到目标数据之后被调用。
*/
@Override
public void end() {
// 在收尾阶段进行了排序
Arrays.sort(array, 0, offset);
// 将元素数量传递给了下游
downstream.begin(offset);
// 如果没有收到取消信号,则一切照旧,将当前阶段的元素传递到下游
if(!cancellationRequestedCalled) {
for(int i = 0; i<offset; i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
// 如果收到了取消申请,则需要将该申请向下游传递,如果下游反馈说可以取消,则停止向下游传输数据
} else {
for(int i = 0; i<offset && !downstream.cancellationRequested(); i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
}
// 结束流
downstream.end();
// 释放数组资源
array = null;
}
}
/**
* {@link Sink} for implementing sort on reference streams.
*/
// 支持"无限元素排序"的Sink(引用类型版本)
private static final class RefSortingSink<T> extends AbstractRefSortingSink<T> {
private ArrayList<T> list; // 存储上游发来的数据
RefSortingSink(Sink<? super T> sink, Comparator<? super T> comparator) {
super(sink, comparator);
}
/*
* 激活sink链上所有sink,完成一些初始化工作,准备接收数据。
*
* 对于终端阶段的sink,通常在begin()里初始化接收数据的容器。
* 对于有状态的中间阶段的sink,通常在begin()里初始化相关的状态信息。
*
* 该方法应当在处理所有数据之前被调用。
*
* size: 上游发来的元素数量;如果数据量未知或无限,该值通常是-1
*/
@Override
public void begin(long size) {
if(size >= Nodes.MAX_ARRAY_SIZE) {
throw new IllegalArgumentException(Nodes.BAD_SIZE);
}
list = (size >= 0) ? new ArrayList<>((int) size) : new ArrayList<>();
}
/*
* 对上游发来的引用类型的值进行择取。
* 如果上游存在多个元素,该方法通常会被反复调用。
*/
@Override
public void accept(T t) {
list.add(t);
}
/*
* 关闭sink链,结束本轮计算。
*
* 如果所有目标元素已经处理完了(不一定要处理全部元素),则需要调用此方法,
* 在当前方法中,通常需要清除一些有状态中间操作的状态信息,或者释放终端阶段的一些相关资源。
*
* 该方法应当在已经得到目标数据之后被调用。
*/
@Override
public void end() {
// 在收尾阶段进行了排序
list.sort(comparator);
// 将元素数量传递给了下游
downstream.begin(list.size());
// 如果没有收到取消信号,则一切照旧,将当前阶段的元素传递到下游
if(!cancellationRequestedCalled) {
list.forEach(downstream::accept);
// 如果收到了取消申请,则需要将该申请向下游传递,如果下游反馈说可以取消,则停止向下游传输数据
} else {
for(T t : list) {
if(downstream.cancellationRequested()) {
break;
}
downstream.accept(t);
}
}
// 结束流
downstream.end();
// 释放缓存
list = null;
}
}
/**
* {@link Sink} for implementing sort on int streams.
*/
// 支持"无限元素排序"的Sink(int类型版本)
private static final class IntSortingSink extends AbstractIntSortingSink {
private SpinedBuffer.OfInt buffer; // 存储上游发来的数据
IntSortingSink(Sink<? super Integer> sink) {