什么是lambda表达式
在聊起lambda表达式之前，我们不得不提起函数式接口：一个接口只包含唯一的方法，那么它就是函数式接口。例如：
public class LambdaTest {
public static void main(String[] args) {
Lambda lambda=new SonLambda();
lambda.say();
}
}
//1.一个接口只包含一个方法就是函数式接口
interface Lambda {
void say();
}
//2.一个类实现接口，要重写这个接口的所有方法
class SonLambda implements Lambda {
@Override
public void say() {
System.out.println("i love lambda");
}
}有时候太懒的话我们会直接写一个匿名内部类。
public class LambdaTest {
public static void main(String[] args) {
//2.匿名内部类: 没有子类，必须借助接口或者父类
Lambda lambda=new Lambda() {
@Override
public void say() {
System.out.println("i like lambda");
}
};
lambda.say();
}
}
//1.一个接口只包含一个方法就是函数式接口
interface Lambda {
void say();
}但是我们写代码肯定是越懒(简单)越好，这个时候Lambda表达式闪亮登场。
Lambda表达式是Java8发布的最重要的新特性，它的出现就是为了解决匿名内部类那一坨坨代码的问题，让代码看起来更简洁。
lambda 表达式的语法格式如下：
(parameters) -> expression
或者
(parameters) ->{ statements;}parameters是参数，expression是表达式。
对于上面例子中的匿名内部类，我们用Lambda表达式该怎样表示呢？
因为上面例子中匿名内部类只有一个方法，所以我们可以省略掉它的接口名和方法名。
又因为没有参数，所以我们直接可以用一个中括号表示它的方法名，然后用->指向它的方法体。如下所示：() -> {}替代了匿名内部类。
public class LambdaTest {
public static void main(String[] args) {
Lambda lambda=()->{
System.out.println("i like lombda");
};
lambda.say();
}
}
//1.一个接口只包含一个方法就是函数式接口
interface Lambda {
void say();
}那么你可能会问，带有参数的接口用lambda表达式该怎样表示呢？如下所示：
public static void main(String[] args) {
Lambda lambda=(a,b)->{
System.out.println("a="+a+" b="+b);
};
lambda.say(1,2);
}
}
//1 一个接口只包含一个方法就是函数式接口
interface Lambda {
void say(int a,int b);
}Lambda表达式常用方法
- forEach 遍历集合中的元素
List fruits= Arrays.asList("apple", "orange", "banana");
fruits.forEach(fruit->{
System.out.println("水果："+fruit);
}); 
2. stream流
Java8中的stream 是对集合功能的增强，它专注于对集合进行各种非常便利、高效的聚合操作,或者大批量数据操作。
3. map()
获取集合中的某一个元素，返回新的集合。记住使用map之前首先要获得集合的stream流。
public class LambdaTest {
public static void main(String[] args) {
//新增三个人的信息
ArrayList list = new ArrayList<>();
list.add(new User(1,"张无忌",25));
list.add(new User(2,"张无忌",24));
list.add(new User(3,"周芷若",23));
//获取这三个人的所有名字
Set set = list.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toSet());
//遍历所有人的名字
set.forEach(name->{
System.out.println("不重复的名字："+name);
});
}
} 
5. distinct() 去重
public class LambdaTest {
public static void main(String[] args) {
//新增三个人的信息
ArrayList list = new ArrayList<>();
list.add(new User(1,"张无忌01",25));
list.add(new User(2,"张无忌01",24));
list.add(new User(3,"赵敏",23));
//获取这三个人的所有名字
List nameList = list.stream().map(User::getName).distinct().collect(Collectors.toList());
//遍历所有人的名字
nameList.forEach(name->{
System.out.println("去重之后的名字："+name);
});
}
} 
6. reduce()：将元素中的值以某种方式连接起来，SQL中类似 sum()、avg() 或者 count() 的聚集函数，实际上就是 reduce 操作，因为它们接收多个值并返回一个值。
public class LambdaTest {
public static void main(String[] args) {
//新增三个人的信息
ArrayList list = new ArrayList<>();
list.add(new User(1,"张无忌",25));
list.add(new User(2,"周芷若",24));
list.add(new User(3,"赵敏",23));
//1.获取这三个人的年龄之和
//2.map(w -> w.getAge()) 获取每一个人的年龄
//3.reduce((x, y) -> x + y) 将他们的年龄相加
//4.get() 获取最后的结果
Integer sumAge = list.stream().map(w -> w.getAge()).reduce((x, y) -> x + y).get();
System.out.println("这三个人的年龄之和："+sumAge);
}
} 
7. match用法
allMatch()：检查是否匹配所有元素
anyMatch(): 检查是否匹配任意元素
noneMatch(): 检查是否没有匹配元素
public class LambdaTest {
public static void main(String[] args) {
//新增三个人的信息
ArrayList list = new ArrayList<>();
list.add(new User(1,"张无忌",25));
list.add(new User(2,"周芷若",24));
list.add(new User(3,"赵敏",23));
boolean result01 = list.stream().allMatch(w->w.getAge()>23);
boolean result02= list.stream().anyMatch(w->w.getAge()>23);
boolean result03= list.stream().noneMatch(w->w.getAge()>23);
System.out.println("所有人都大于23岁吗？："+result01);
System.out.println("有大于23岁的吗？："+result02);
System.out.println("他们没有大于23岁的吗？："+result03);
}
} 
8. filter() 条件过滤
public static void main(String[] args) {
//新增三个人的信息
ArrayList list = new ArrayList<>();
list.add(new User(1,"张无忌",25));
list.add(new User(2,"周芷若",24));
list.add(new User(3,"赵敏",23));
//1.filter(w -> w.getAge() > 23) 年龄大于23
//2.map(w -> w.getName()) 获取人的名字
//3.获取这三个人中年龄大于23岁的人的名字的集合
List nameList = list.stream().filter(w -> w.getAge() > 23).map(w -> w.getName()).collect(Collectors.toList());
nameList.forEach(name->{
System.out.println("年龄大于23岁的人："+name);
});
} 
9. sorted() 排序
public static void main(String[] args) {
//新增三个人的信息
ArrayList list = new ArrayList<>();
list.add(new User(1,"张无忌",25));
list.add(new User(2,"周芷若",24));
list.add(new User(3,"赵敏",23));
//1.sorted(Comparator.comparing(User::getAge)) 根据某个字段排序
//2.reversed() 从大到小排序
List users1 = list.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("-------------年龄从小到大排序");
users1.forEach(user->{
System.out.println(user.getName()+" "+user.getAge());
});
System.out.println("-------------年龄从大到小排序");
List users2 = list.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge).reversed()).collect(Collectors.toList());
users2.forEach(user->{
System.out.println(user.getName()+" "+user.getAge());
});
} 
Lambda表达式常见案例
案例一：获取所有用户的ID。
List ids = list.stream().map(w -> w.getId()).collect(Collectors.toList()); 案例二：将所有用户的ID作为key,name作为value放到一个map里面。
Map userMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,User::getName)); 案例三 ：使用stream转换为集合，我们再也不用一个个去add了。
List users = Stream.of(user1, user2, user3).collect(Collectors.toList()); 案例四：map对象转换，我们一般从数据库查数据为PO对象，返回给web端时一般为VO对象，那么这其中就涉及对象转换返回，map就提供了便利的操作。
List userVos = userList.stream().map(user -> {
UserVo userVo = new UserVo();
BeanUtils.copyProperties(user, userVo);
return userVo;
}).collect(Collectors.toList()); 案例五：按照某一个属性进行分组，比如这里我们按照用户性别进行分组。
Map> genderGroup = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSex, Collectors.toList())); 案例六：求最小、最大、平均值、求和。
int min = userList.stream().mapToInt(User::getAge).min().orElse(-1);
int max = userList.stream().mapToInt(User::getAge).max().orElse(-1);
int sum = userList.stream().mapToInt(User::getAge).sum();
double average = userList.stream().mapToInt(User::getAge).average().orElse(-1);写到最后
注意：lambda表达式有个限制，那就是只能引用final或final局部变量，这就是说不能在lambda内部修改定义在域外的变量,不然会报错。