100萬(wàn)條數(shù)據(jù)遍歷，lambda會(huì)比f(wàn)or循環(huán)快嗎？視情況而定。lambda表達(dá)式中有一種流稱為平行流，稱為平行流。與流相比，對(duì)流過(guò)程是并行的，因此效率肯定比簡(jiǎn)單的for-loop要好。然而，并行流存

100萬(wàn)條數(shù)據(jù)遍歷，lambda會(huì)比f(wàn)or循環(huán)快嗎？

視情況而定。

lambda表達(dá)式中有一種流稱為平行流，稱為平行流。與流相比，對(duì)流過(guò)程是并行的，因此效率肯定比簡(jiǎn)單的for-loop要好。然而，并行流存在一個(gè)缺陷，即容易引起并發(fā)安全問(wèn)題。所以要小心使用。

當(dāng)然，流也有自己的優(yōu)勢(shì)。如果有多個(gè)處理操作，例如過(guò)濾集合中具有特定條件的元素、轉(zhuǎn)換它們?nèi)缓蟊闅v輸出，則會(huì)涉及多個(gè)操作。如果您使用傳統(tǒng)的for循環(huán)，它的效率不如stream。因?yàn)樗庋b了對(duì)集合進(jìn)行操作的算法和方法，所以它是從底層處理的。如果只是一個(gè)遍歷操作，它們之間的效率差別并不大。

更重要的是，使用流可以使代碼更簡(jiǎn)潔。雖然它對(duì)老程序員不是很友好，但只要你花點(diǎn)時(shí)間研究，你就會(huì)喜歡這種寫(xiě)作方法。

python如何提高for循環(huán)效率？

這個(gè)答案適用于蟒蛇3。Xpython本身，這確實(shí)是相對(duì)緩慢的。但相對(duì)而言，python的編寫(xiě)方式比directfor循環(huán)更快。例如，循環(huán)的標(biāo)準(zhǔn)編寫(xiě)如下：對(duì)于范圍（10000）中的I:I**2，速度較慢，而標(biāo)準(zhǔn)編寫(xiě)的嵌套循環(huán)速度較慢。它可以重寫(xiě)為一個(gè)列表推理：[I**2 for I in range（10000）]，這比direct for loop的標(biāo)準(zhǔn)編寫(xiě)方法快得多。此外，它還可以使用Python的高級(jí)函數(shù)映射來(lái)執(zhí)行自動(dòng)并行計(jì)算。它也可以寫(xiě)成列表（map（lambda I:I**2，range（10000）））。map函數(shù)幾乎和list推理一樣快。

在java中,新循環(huán)，也就是增強(qiáng)for循環(huán)怎么用?是什么格式？

（Stringstr:設(shè)置){ 系統(tǒng)輸出打印在（STR）}for中，一個(gè)參數(shù)是遍歷集合中的元素類型，第二個(gè)參數(shù)表示集合中的元素，第三個(gè)參數(shù)是集合。增強(qiáng)for循環(huán)的方法：1。要?jiǎng)?chuàng)建整數(shù)數(shù)組，我們需要遍歷它。2然后創(chuàng)建一個(gè)for循環(huán)，但循環(huán)條件與正常的for循環(huán)條件不同。對(duì)于（國(guó)際號(hào)碼：a）3. 然后使用系統(tǒng)打印（Num “”）不換行輸出Num的值。4運(yùn)行以查看結(jié)果?？梢钥吹?，條件中的變量num是數(shù)組中的值，它的底層將幫助我們賦值。5這就完成了遍歷數(shù)組的操作。