Java8 函数式编程
1.引言
Java 8的最大变化是引入了Lambda表达式，——一种紧凑的,传递行为的方式。它使开发者在写回调函数和事件处理程序时，不必纠缠于匿名内部类的冗繁和可读性，函数式编程让事件处理系统变得更加简。
Lambda表达式是一个匿名方法，将行为像数据一样传递。
Lambda表达式需要"函数式接口"的支持，
函数式接口：接口中只有一个抽象方法的接口称为函数式接口，可以使用注解@FunctionalInterace修饰。
2.Lambda表达式
2.1 Lambda表达式基本形式
// 1.不包含参数
//使用空括号()表示没有参数，返回类型为void
Runnable thread = () -> System.out.println("hello");
// 2.包含一个参数
// 如下表达式包含且只包含一个参数，可以省略参数的括号
ActionListener one = event -> System.out.println("hello");
// 3.表达式的主体是一段代码块
Runnable thread () -> {
System.out.println("hello");
System.out.println("hello1");
}
// 4.表达式包含多个参数
BinaryOperator add = (x,y) -> x+y;
// 5.显示声明参数类型
BinaryOperator add = (long x,long y) -> x+y;
2.2 java 8 内置四大函数式核心接口
Consumer
void accept(T t);
Supplier
T get();
Function
R apply(T t);
Predicate
boolean test(T t);
2.3 举个例子
- 1.消费型接口
// 消费型接口
@Test
public void test1(){
goHappy(1000.2,(m) -> System.out.println(m));
}
public void goHappy(Double money , Consumer consumer){
consumer.accept(money);
}
- 2.供给型接口
//供给型接口
@Test
public void test2(){
List list = getNumList(10, () -> (int) (Math.random() * 100));
list.stream().forEach(System.out::println);
}
public List getNumList(int num , Supplier supplier){
List list = new ArrayList<>();
for(int i = 0;i< num; i++){
Integer integer = supplier.get();
list.add(integer);
}
return list;
}
- 3.函数型接口
// 函数型接口
@Test
public void test3(){
String handler = Handler("\t\t 可口可乐 \t\t", str -> str.trim());
System.out.println(handler);
}
public String Handler(String str , Function function){
return function.apply(str);
}
- 4.断言型接口
// 断言型接口
@Test
public void test4(){
List list = Arrays.asList("Hadoop" , "hive" , "HBase","Zookeeper" , "Spark");
List filter = filter(list, (str) -> str.length() > 5);
filter.forEach(System.out::println);
}
public List filter(List list , Predicate predicate){
List tmpList = new ArrayList<>();
for (String s : list) {
if(predicate.test(s)){
tmpList.add(s);
}
}
return tmpList;
}
3.Stream
Stream是用函数式编程方式在集合类上进行复杂操作的工具。
Java 开发人员在处理集合时，一个通用的做法是在集合上进迭代，然后处理返回的每一个元素。
如，从ArrayList集合中统计字符"a"的出现次数，传统做法：
Iterator iterator = list.iterator();
int count = 0;
while (iterator.hasNext()){
if(iterator.next().equals("a")){
count++;
}
}
使用Stream:
long count = list.stream().filter(item -> item.equals("a")).count();
是不是很简洁！
3.1 Stream的创建
Stream共有四种创建方式：
/**
* 1.可以通过Collection 系列集合提供的stream()或parallelStream()
*/
ArrayList list = new ArrayList<>();
Stream stream1 = list.stream();
/**
* 2.通过Arrays中的静态方法stream()获取数组流
*/
Stream stream2 = Arrays.stream(new String[]{"a", "b", "c"});
/**
* 3.通过Stream类中的静态方法 of()
*/
Stream stream3 = Stream.of("a", "b", "c");
/**
* 4.创建无限流
*/
Stream stream4 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);
3.2 Stream的筛选与切片操作
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| filter(Predicate p) | 接收lambda,从中间排除某些元素 |
| distinct() | 筛选，通过流所生成的元素的hashCode()和equles()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，则返回一个空值。与limit(n)互补 |
- 1.filter
List employees = Arrays.asList(
new Employee("zhangsan", 19, 1000.0),
new Employee("lisi", 20, 1002.0),
new Employee("wangwu", 21, 1003.0),
new Employee("xiaohong", 22, 1004.0),
new Employee("xiaoming", 23, 1005.0)
);
@Test
public void test1(){
employees.stream()
.filter(e -> e.getAge()>=21)
.forEach(System.out::println);
}
- 2.limit
@Test
public void test2(){
employees.stream()
.limit(2)
.forEach(System.out::println);
}
- 3.skip
@Test
public void test3(){
employees.stream()
.skip(2)
.forEach(System.out::println);
}
3.3 Stream的映射操作
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| map(Function f) | 接收一个函数作为参数，该函数回被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素 |
| mapToDouble(ToDoubleFunction mapper) | 接收一个函数作为参数，该函数回被应用到每个元素上，产生一个新的DoubleStream |
| mapToInt(ToIntFunction mapper) | 接收一个函数作为参数，该函数回被应用到每个元素上，产生一个新的IntStream |
| mapToLong(ToLongFunction mapper) | 接收一个函数作为参数，该函数回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，将流中的每一个值都转换成另一个流，然后把所有流都连接成一个流 |
- 1.map
@Test
public void test5(){
List list = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd");
list.stream()
.map(str -> str.toUpperCase())
.forEach(System.out::println);
}
3.4 Stream的排序操作
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| sorted() | 产生一个新的流，其中按自然顺序排序 |
| sorted(Comparator comp) | 产生一个新的流，其中按比较器定义的规则排序 |
- 1.sorted
@Test
public void test6(){
List list = Arrays.asList("eee","aaa", "bbb", "ccc", "ddd");
list.stream()
.sorted()
.forEach(System.out::println);
}
- 2.sorted(Compare comp)
@Test
public void test7(){
employees.stream()
.sorted((e1,e2) -> {
return e1.getName().compareTo(e2.getName());
})
.forEach(System.out::println);
}
3.5 Stream的查找与匹配操作
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| allMatch(Predicate p) | 检查是否匹配所有元素 |
| anyMatch(Predicate p) | 检查是否至少匹配其中一个元素 |
| 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 |
- 1.allMatch
@Test
public void test8(){
boolean b = employees.stream()
.allMatch(e -> e.getName().equals("lisi"));
System.out.println(b);
}
- 2.anyMatch
@Test
public void test9(){
boolean b = employees.stream()
.anyMatch(e -> e.getName().equals("lisi"));
System.out.println(b);
}
- 3.noneMatch
@Test
public void test10(){
boolean b = employees.stream()
.noneMatch(e -> e.getName().equals("lisi"));
System.out.println(b);
}
- 4.findFirst
@Test
public void test11(){
Employee employee = employees.stream()
.findFirst()
.get();
System.out.println(employee.toString());
}
3.6 Stream的规约与收集操作
- T reduce(T identity, BinaryOperator
accumulator);
将流中的元素反复结合起来，得到一个值。
@Test
public void test12(){
List integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Integer num = integers.stream()
.reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println(num);
}
- collect
将流转换为其他式，接收一个Collector接口的实现。
@Test
public void test13(){
List list = employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);
}