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:在Java 8 语言中引入的一种新的语法元素和操作符。这个操作符为 “->” , 该操作符被称为 Lambda 操作符或箭头操作符。它将 Lambda 分为两个部分:
左侧:指定了 Lambda 表达式需要的参数列表
右侧:指定了 Lambda 体,是抽象方法的实现逻辑,也即 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 表达式中无需指定类型,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的。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)。
我们可以在一个接口上使用 @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。
在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从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python、scala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,也即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。但是在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,在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 | 无 | 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)
当要传递给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(或对象) 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
类::静态方法名
类::实例方法名
注意:当函数式接口方法的第一个参数是需要引用方法的调用者,并且第二个参数是需要引用方法的参数(或无参数)时:ClassName::methodName。
3.2 构造器引用
格式: ClassName::new
与函数式接口相结合,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 是 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讲的是计算!”。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)
一旦执行终止操作,就执行中间操作链,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Stream的of()
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)创建无限流
可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 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!而在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() 和 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() 和 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:List、Integer,甚至是 void 。
•流进行了终止操作后,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 T
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true或false进行分区 |
Map<Boolean,List<Emp>> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage)); |
并行流与串行流
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() 与 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
5 Optional 类
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null。Optional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> 类(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):若 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):与 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());