在二维数组中查找最小值和最大值

1. 概述

本文将探讨两种在Java中查找二维数组极值（最小值和最大值）的技术。二维数组本质上是网格状的数据结构，可以看作是数组的数组，其中每个内部数组代表网格的一行。

我们将首先分析使用嵌套for循环的传统方法，随后研究如何利用Stream API实现相同目标。两种方法各有优劣，具体选择取决于实际需求。

2. 使用嵌套for循环查找极值

@Test
void givenArrayWhenFindMinAndMaxUsingForLoopsThenCorrect() {
    int[][] array = {{8, 4, 1}, {2, 5, 7}, {3, 6, 9}};

    int min = array[0][0];
    int max = array[0][0];
    for (int[] row : array) {
        for (int currentValue : row) {
            if (currentValue < min) {
                min = currentValue;
            } else if (currentValue > max) {
                max = currentValue;
            }
        }
    }

    assertEquals(1, min);
    assertEquals(9, max);
}

核心逻辑分解：

1. 外层循环遍历二维数组的每一行
2. 内层循环遍历当前行的每个元素
3. 通过比较更新最小值和最大值

✅ 优点：逻辑直观，代码简单
❌ 缺点：处理大型数组时效率较低

3. 使用Stream API查找极值

Java Stream API提供了声明式的数据处理方式。我们可以通过flatMapToInt()方法将二维数组转换为单元素流，再利用summaryStatistics()方法一行搞定极值统计：

@Test
void givenArrayWhenFindMinAndMaxUsingStreamThenCorrect() {
    int[][] array = {{8, 4, 1}, {2, 5, 7}, {3, 6, 9}};

    IntSummaryStatistics stats = Arrays
      .stream(array)
      .flatMapToInt(Arrays::stream)
      .summaryStatistics();

    assertEquals(1, stats.getMin());
    assertEquals(9, stats.getMax());
}

关键步骤解析：

1. Arrays.stream(array)：将二维数组转为流
2. flatMapToInt(Arrays::stream)：扁平化处理，将嵌套结构转为单元素流
3. summaryStatistics()：生成包含极值、平均值、总和等统计信息的对象

⚠️ 注意：如果只需要极值而不需要其他统计信息，可直接使用min()和max()方法更高效

3.1. 并行处理优化

针对大型数组，可使用并行流提升处理效率。通过多线程分发计算负载，显著减少处理时间：

@Test
void givenArrayWhenFindMinAndMaxUsingParallelStreamThenCorrect() {
    int[][] array = {{8, 4, 1}, {2, 5, 7}, {3, 6, 9}};

    IntSummaryStatistics stats = Arrays
      .stream(array)
      .parallel()
      .flatMapToInt(Arrays::stream)
      .summaryStatistics();

    assertEquals(1, stats.getMin());
    assertEquals(9, stats.getMax());
}

✅ 优势：充分利用多核CPU性能
⚠️ 踩坑点：小型数组可能因线程调度开销反而降低性能

4. 总结

本文对比了两种二维数组极值查找方案：

• 嵌套循环：适合追求代码可读性的场景，逻辑直观但性能一般
• Stream API：简洁高效，尤其适合大型数组处理，并行流可进一步优化性能

经验之谈：日常开发中，小型数组用循环更直观，大型数据集果断上Stream。代码示例已上传至GitHub仓库，欢迎参考。