Lambda 表达式
Lambda 表达式是 JDK8 的一个新特性，可以取代大部分的匿名内部类，写出更优雅的 Java 代码，尤其在集合的遍历和其他集合操作中，可以极大地优化代码结构。
JDK 也提供了大量的内置函数式接口供我们使用，使得 Lambda 表达式的运用更加方便、高效。
可以对某些匿名内部类的写法进行简化，它是函数式编程思想的一个重要体现，不用关注是什么对象，而是更关注对数据进行了什么操作。
基本格式
(参数列表)->{代码}
范例
范例一：
在创建线程并启动时可以使用匿名内部类的写法；
- 匿名内部类方式：
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread());
}
}).start();
- Lambda方式：
new Thread(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread());
}).start();
范例二：
IntBinaryOperator是一个接口，使用匿名内部类的写法调用该方法；
- 匿名内部类方式：
public static int calculateNum(IntBinaryOperator operator) {
int a = 10;
int b = 20;
return operator.applyAsInt(a, b);
}
@Test
public void testLambda2() {
int i = calculateNum(new IntBinaryOperator() {
@Override
public int applyAsInt(int left, int right) {
return left + right;
}
});
System.out.println(i);
}
- Lambda方式：
public static int calculateNum(IntBinaryOperator operator) {
int a = 10;
int b = 20;
return operator.applyAsInt(a, b);
}
@Test
public void testLambda2() {
int i = calculateNum((int left, int right) -> {
return left + right;
});
System.out.println(i);
}
范例三：
IntPredicate是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法；
- 匿名内部类方式：
public static void printNum(IntPredicate predicate) {
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
for (int i : arr) {
if (predicate.test(i)) {
System.out.println(i);
}
}
}
@Test
public void testLambda3() {
printNum(new IntPredicate() {
@Override
public boolean test(int value) {
return value % 3 == 0;
}
});
}
- Lambda方式：
public static void printNum(IntPredicate predicate) {
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
for (int i : arr) {
if (predicate.test(i)) {
System.out.println(i);
}
}
}
@Test
public void testLambda3() {
printNum((int value) -> {
return value % 3 == 0;
});
}
范例四：
Function是一个接口，先使用匿名内部类的写法调用该方法；
- 匿名内部类方式：
public static R typeConver(Function function) {
String str = "1235";
R result = function.apply(str);
return result;
}
@Test
public void testLambda4() {
Integer result = typeConver(new Function() {
@Override
public Integer apply(String s) {
return Integer.valueOf(s);
}
});
System.out.println(result);
}
- Lambda方式：
public static R typeConver(Function function) {
String str = "1235";
R result = function.apply(str);
return result;
}
@Test
public void testLambda4() {
Integer result = typeConver((String s) -> {
return Integer.valueOf(s);
});
System.out.println(result);
}
范例五：
IntConsumer是一个接口，先使用匿名内部类的写法调用该方法；
- 匿名内部类方式：
public static void foreachArr(IntConsumer consumer) {
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
for (int i : arr) {
consumer.accept(i);
}
}
@Test
public void testLambda5() {
foreachArr(new IntConsumer() {
@Override
public void accept(int value) {
System.out.println(value);
}
});
- Lambda方式：
public static void foreachArr(IntConsumer consumer) {
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
for (int i : arr) {
consumer.accept(i);
}
}
@Test
public void testLambda5() {
foreachArr((int value) -> {
System.out.println(value);
});
}
省略规则
- 参数类型可以省略；
public static void foreachArr(IntConsumer consumer) {
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
for (int i : arr) {
consumer.accept(i);
}
}
@Test
public void testLambda5() {
foreachArr((value) -> {
System.out.println(value);
});
}
- 方法体只有一句代码时大括号return和唯一一句代码的分号可以省略；
public static void foreachArr(IntConsumer consumer) {
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
for (int i : arr) {
consumer.accept(i);
}
}
@Test
public void testLambda5() {
foreachArr((value) -> System.out.println(value));
}
- 方法只有一个参数时小括号可以省略；
public static void foreachArr(IntConsumer consumer) {
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
for (int i : arr) {
consumer.accept(i);
}
}
@Test
public void testLambda5() {
foreachArr(value -> System.out.println(value));
}
- 以上这些规则都记不住也可以省略不记，可通过idea的replaceLambda表达式快速生成lambda表达式；
Stream 流
Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作。
Stream - 特性
Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：
- 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个；
- 终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。
Stream特性：
-
stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果；
-
stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值；
-
stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。
Stream - 创建方式
Stream创建方式有三种：
-
通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流；
-
使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流；
-
使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;
/**
* @author hos
* @Createdate 2022/3/21 14:40
*/
public class StreamCreateType {
public static void main(String[] args) {
/**
* Stream 流的创建有3种方式
* 1. Collection.stream（）方法用集合创建
* 2. Arrays.stream(T[] array) 方法用数组创建
* 3. 使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()
*/
//方式一: Collection.stream（）方法用集合创建
List list = Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9");
// 创建一个顺序流
Stream stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream stringStream = list.parallelStream();
List collect = stringStream.collect(Collectors.toList());
//方式二: Arrays.stream(T[] array) 方法用数组创建
int[] array = {1, 2, 3, 4, 5};
IntStream stream1 = Arrays.stream(array);
System.out.println(stream1.max().getAsInt());
//方式三: 使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()
Stream intStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);
// 0 3 6 9
stream2.forEach(System.out::println);
AtomicInteger m = new AtomicInteger(10);
Stream stream3 = Stream.generate(()-> m.getAndIncrement()).limit(3);
//10 11 12
stream3.forEach(System.out::println);
}
}
Stream - 使用
中间操作
map
map，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中；
map，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。
filter
filter，对流中的元素进行条件过滤，符合过滤条件的才能继续留在流中；
filter，按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。
distinct
distinct，去除流中的重复元素；
sorted
sorted()，自然排序，流中元素需实现Comparable接口；
sorted(Comparator com)，Comparator排序器自定义排序。
limit
limit，可以设置流的最大长度，超出的部分将被抛弃；
skip
skip，跳过流中的前n个元素，返回剩下的元素；
flatMap
flatMap，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只能把一个对象转换成另一个对象来作为流中的元素。而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素。
终结操作
forEach
forEach方法，通过 lambda 表达式的方式遍历集合中的元素；
forEach，对流中的元素进行遍历操作，通过传入的参数去指定对遍历到的元素进行什么具体操作。
count
count，用来获取当前流中元素的个数；
max&min
max&min，可以用来或者流中的最值。
collect
collect，把当前流转换成一个集合；
collect，把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合；流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。
reduce
reduce，把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作；
reduce，对流中的数据按照你指定的计算方式计算出一个结果。