1 Lambda 表达式(Lambda Expressions)

Lambda 是一个匿名函数,我们可以把 Lambda 表达式理解为是一段可以传递的代码(将代码像数据一样进行传递)。使用它可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格,使Java的语言表达能力得到了提升。

// 匿名内部类
Runnable r = new Runnable(){
    @Override
    public void run(){
        System.out.println("Hello World!");
    }
}

// Lambda表达式
Runnable r = () -> System.out.println("Hello World!");

看着是不是有点牛皮~?再来一个:

//原来使用匿名内部类作为参数传递
TreeSet<String> ts = new TreeSet<>(new Comparator<String>(){
    @Override
    public int compare(String o1,String o2){
        return Integer.compare(o1.length(),o2.length());
    }
});
// Lambda 表达式
TreeSet<String> ts = new TreeSet<>(
    (o1,o2) -> Integer.compare(o1.length(),o2.length());
);

1.1 Lambda表达式语法

Lambda 表达式Java 8 语言中引入的语法元素和操作符。这个操作符为 “->, 该操作符被称为 Lambda 操作符操作符。它将 Lambda 分为两个部分

左侧:指定了 Lambda 表达式需要列表

右侧:指定了 Lambda 是抽象方法的实现逻辑,也Lambda 表达式要执行的功能。

上述 Lambda 表达式中的参数类型都是由编译器推断得出的。Lambda 表达式无需指定类型,程序依然可以编译,这是因为 javac 根据程序的上下文,在后台推断出了参数的类型。Lambda 表达式的类型依赖于上下文环境,是由编译器推断出来。这就是所谓的类型推断

 

2 函数式(Functional)接口

只包含一个抽象方法的接口,称为函数式接口

你可以通过 Lambda 表达式来创建该接口的对象。(若 Lambda 表达式抛出一个受检异常(即:非运行时异常)那么该异常需要在目标接口的抽象方法上进行声明)。

我们可以一个接口上使用 @FunctionalInterface 注解,这样做可以检查它是否是一个函数式接口。同时 javadoc 也会包含一条声明,说明这个接口是一个函数式接口。

java.util.function包下定义了java 8 的丰富的函数式接口。如下代码便是Runnable接口的代码,有@FunctionalInterface注解 

@FunctionalInterface
public interface Runnable {
    /**
     * When an object implementing interface <code>Runnable</code> is used
     * to create a thread, starting the thread causes the object's
     * <code>run</code> method to be called in that separately executing
     * thread.
     * <p>
     * The general contract of the method <code>run</code> is that it may
     * take any action whatsoever.
     *
     * @see     java.lang.Thread#run()
     */
    public abstract void run();
}

Java诞生日起就是一直倡导“一切皆对象”,在java里面面向对象(OOP)编程是一切。但是随着pythonscala等语言的兴起和新技术的挑战,java不得不做出调整以便支持更加广泛的技术要求,也java不但可以支持OOP还可以支持OOF(面向函数编程)

在函数式编程语言当中,函数被当做一等公民对待。在将函数作为一等公民的编程语言中,Lambda表达式的类型是函数。但是Java8中,有所不同。在Java8中,Lambda表达式是对象,而不是函数它们必须依附于一类特别的对象类型——函数式接口

简单的说,Java8中,Lambda表达式就是一个函数式接口的实例这就是Lambda表达式和函数式接口的关系。也就是说只要一个对象是函数式接口的实例,那么该对象就可以用Lambda表达式来表示

所以以前用匿名内部类表示的现在都可以用Lambda表达式来写

@FunctionalInterface
public interface MyInterface1{
   
    public int get();
}

@FunctionalInterface
public interface MyInterface2<T>{
   
    public T get(T t);
}

Java 内置四大核心函数式接口

函数式接口

参数类型

返回类型

用途

Consumer<T>

消费型接口

T

void

对类型为T的对象应用操作,包含方法:

void accept(T t)

Supplier<T>

供给型接口

T

返回类型为T的对象,包含方法:T get()

Function<T, R>

函数型接口

T

R

对类型为T的对象应用操作,并返回结果。结果是R类型的对象。包含方法:R apply(T t)

Predicate<T>

断定型接口

T

boolean

确定类型为T的对象是否满足某约束,并返回 boolean 值。包含方法

boolean test(T t)

其他接口

函数式接口

参数类型

返回类型

用途

BiFunction<T, U, R>

T, U

R

对类型为 T, U 参数应用操作,返回 R 类型的结果。包含方法为 

R apply(T t, U u);

UnaryOperator<T>

(Function子接口)

T

T

对类型为T的对象进行一元运算,并返回T类型的结果。包含方法为

T apply(T t);

BinaryOperator<T>

(BiFunction 子接口)

T, T

T

对类型为T的对象进行二元运算,并返回T类型的结果。包含方法为 

T apply(T t1, T t2);

BiConsumer<T, U>

T, U

void

对类型为T, U 参数应用操作。包含方法为  void accept(T t, U u)

BiPredicate<T,U>

T,U

boolean

包含方法为  boolean test(T t,U u)

ToIntFunction<T>

ToLongFunction<T>

ToDoubleFunction<T>

T

int

long

double

分别计算int、long、double、值的函数

IntFunction<R>

LongFunction<R>

DoubleFunction<R>

int

long

double

R

参数分别为int、long、double 类型的函数

 

3 方法引用与构造器引用

3.1 方法引用(Method References)

当要传递Lambda体的操作,已经有实现的方法了,可以使用方法引用

方法引用就是Lambda表达式,就是函数式接口的一个实例,通过方法的名字来指向一个方法,可以认为是Lambda表达式的一个语法糖。

要求:实现抽象方法的参数列表和返回值类型,必须与方法引用的方法的参数列表和返回值类型保持一致!

方法引用:使用操作符 “::将类(对象) 与 方法名分隔开来。

如下三种主要使用情况

对象::实例方法名

::静态方法名

::实例方法名

注意:函数式接口方法的第一参数需要引用方法的调用并且第二个参数是需要引用方法的参数(或无参数)ClassName::methodName。

3.2 构造器引用

格式:   ClassName::new

函数式接口相结合,自动与函数式接口中方法兼容

可以把构造器引用赋值给定义的方法,要求构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致!且方法的返回值即为构造器对应类的对象。

3.3 数组引用

格式: type[] :: new

 

4 Stream API

Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充,因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

Stream Java8 中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。 使用Stream API 对集合数据进行操作,就类似于使用 SQL 执行的数据库查询也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式

Stream是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。“集合讲的是数据Stream的是计算!”。其特点如下:

1)Stream 不是集合,自己不会存储元素。

2)Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream

3)Stream 操作是延迟执行的。必须搞清楚有哪些数据才能往下执行,这意味着他们会等到需要结果的时候才执行

4)Stream只能“消费”一次,如果想继续做其他操作,需要重新获取stream对象

5)更像一个高级的iterator,单向,不可往复,数据只能遍历一次,遍历过一次后即用尽了,但是可以并行化数据!

4.1 Stream 的操作三个步骤

1- 创建 Stream

一个数据源(如:集合、数组),获取一个流

2- 中间操作

一个中间操作链,对数据源的数据进行处理

3- 终止操作(终端操作)

执行终止操作执行中间操作链,并产生结果。之后,不会再被使用

4.2 创建Stream 的方式

1) 通过集合

Java8 中的 Collection 接口被扩展,提供了两个获取流的方法

default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流

default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流

2) 通过数组

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流:

static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流

重载形式,能够处理对应基本类型的数组:

public static IntStream stream(int[] array)

public static LongStream stream(long[] array)

public static DoubleStream stream(double[] array)

3)通过Streamof()

可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

public static<T> Stream<T> of(T... values) : 返回一个流

4)创建无限

可以使用静态方法 Stream.iterate() Stream.generate(), 创建无限流。

迭代

public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)

生成

public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

4.3 Stream 的中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水线上触发终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理!而终止操作时一次性全部处理,称为“惰性求值”

1-筛选与切片

方  法

描  述

filter(Predicate p)

接收 Lambda , 从流中排除某些元素

distinct()

筛选,通过流所生成元素的 hashCode() equals() 去除重复元素

limit(long maxSize)

截断流,使其元素不超过给定数量

skip(long n)

跳过元素,返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个,则返回一个空流。与 limit(n) 互补

filter(Predicate p)——接收 Lambda , 从流中排除某些元素。

limit(n)——截断流,使其元素不超过给定数量。

skip(n) —— 跳过元素,返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个,则返回一个空流。与 limit(n) 互补

distinct()——筛选,通过流所生成元素的 hashCode() equals() 去除重复元素

2-映 射

方法

描述

map(Function f)

接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。

mapToDouble(ToDoubleFunction f)

接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,产生一个新的 DoubleStream

mapToInt(ToIntFunction f)

接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,产生一个新的 IntStream

mapToLong(ToLongFunction f)

接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,产生一个新的 LongStream

flatMap(Function f)

接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流

map(Function f)——接收一个函数作为参数,将元素转换成其他形式或提取信息,该函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。

flatMap(Function f)——接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流。

3-排序

方法

描述

sorted()

产生一个新流,其中按自然顺序排序

sorted(Comparator com)

产生一个新流,其中按比较器顺序排序

sorted()——自然排序

sorted(Comparator com)——定制排序

4.4 Stream 的终止操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值,例如:ListInteger,甚至是 void

进行了终止操作后,不能再次使用

1-匹配与查找

方法

描述

allMatch(Predicate p)

检查是否匹配所有元素

anyMatch(Predicate p)

检查是否至少匹配一个元素

noneMatch(Predicate  p)

检查是否没有匹配所有元素

findFirst()

返回第一个元素

findAny()

返回当前流中的任意元素

allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素

anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素

noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素

findFirst——返回第一个元素

findAny——返回当前流中的任意元素

count——返回流中元素的总个数

max(Comparator c)——返回流中最大值

min(Comparator c)——返回流中最小值

forEach(Consumer c)——内部迭代

方法

描述

count()

返回流中元素总数

max(Comparator c)

返回流中最大值

min(Comparator c)

返回流中最小值

forEach(Consumer c)

内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代,称为外部迭代。相反,Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)

2-归约

方法

描述

reduce(T iden, BinaryOperator b)

可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 T

reduce(BinaryOperator b)

可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Optional<T>

reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回

reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Optional<T>

3-收集

方  法

描  述

collect(Collector c)

将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法

collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法

方法

返回类型

作用

toList

List<T>

把流中元素收集到List

List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList());

toSet

Set<T>

把流中元素收集到Set

Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());

toCollection

Collection<T>

把流中元素收集到创建的集合

Collection<Employee> emps =list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

counting

Long

计算流中元素的个数

long count = list.stream().collect(Collectors.counting());

summingInt

Integer

对流中元素的整数属性求和

int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));

averagingInt

Double

计算流中元素Integer属性的平均值

double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));

summarizingInt

IntSummaryStatistics

收集流中Integer属性的统计值。如:平均值

int SummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));

joining

String

连接流中每个字符串

String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());

maxBy

Optional<T>

根据比较器选择最大值

Optional<Emp>max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));

minBy

Optional<T>

根据比较器选择最小值

Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));

reducing

归约产生的类型

从一个作为累加器的初始值开始,利用BinaryOperator与流中元素逐个结合,从而归约成单个值

int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));

collectingAndThen

转换函数返回的类型

包裹另一个收集器,对其结果转换函数

int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));

groupingBy

Map<K, List<T>>

根据某属性值对流分组,属性为K,结果为V

Map<Emp.Status, List<Emp>> map= list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));

partitioningBy

Map<Boolean, List<T>>

根据truefalse进行分区

Map<Boolean,List<Emp>> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));

并行流与串行

并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流。

Java 8 中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel() sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。

 

Optional

到目前为止,臭名昭著的空指针异常是导致Java应用程序失败的最常见原因。以前,为了解决空指针异常,Google公司著名的Guava项目引入了Optional类,Guava通过使用检查空值的方式来防止代码污染,它鼓励程序员写更干净的代码。受到Google Guava的启发,Optional类已经成为Java 8类库的一部分

Optional实际上是个容器:它可以保存类型T的值,或者仅仅保存nullOptional提供很多有用的方法,这样我们就不用显式进行空值检测

Optional类的Javadoc描述如下:这是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true,调用get()方法会返回该对象

Optional<T> (java.util.Optional) 是一个容器类,代表一个值存在或不存在原来用 null 表示一个值不存在,现在 Optional 可以更好的表达这个概念。并且可以避免空指针异常

常用方法:

Optional.empty() : 创建一个空的 Optional 实例

Optional.of(T t) : 创建一个 Optional 实例

Optional.ofNullable(T t):t 不为 null,创建 Optional 实例,否则创建空实例

isPresent() : 判断是否包含值

T get(): 如果调用对象包含值,返回该值,否则抛异常

orElse(T t) :  如果调用对象包含值,返回该值,否则返回t

orElseGet(Supplier s) :如果调用对象包含值,返回该值,否则返回 s 获取的值

map(Function f): 如果有值对其处理,并返回处理后的Optional,否则返回 Optional.empty()

flatMap(Function mapper):map 类似,要求返回值必须是Optional

Optional<Employee> op = Optional.of(new Employee(101, "张三", 18, 9999.99));

Optional<String> op2 = op.map(Employee::getName);

System.out.println(op2.get());

Optional<String> op3 = op.flatMap((e) -> Optional.of(e.getName()));

System.out.println(op3.get());