注:本文是B站“三更草堂“博主的Lambda表达式课程的学习笔记
面向对象思想需要关注用什么对象完成什么事情。而函数式编程思想就类似于我们数学中的函数。他主要关注的是对数据进行了什么操作。
可推导可省略
(参数列表)-> {代码}
下面的举例,方法的参数都是一个接口,且该接口只有一个抽象类。
我们在创建线程并启动时可以使用匿名内部类的写法
可以使用Lambda的格式对其进行修改。修改后如下:lambda表达式不关注你的匿名内部类的类名、也不关注方法名,它关注的是参数。即“让我们不用关注是什么对象。而是更关注我们对数据进行了什么操作。”
现有方法定义如下,其中IntBinaryOperator是一个接口。先试用匿名内部类的写法调用该方法。
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public static void test2(){
int i = calculateNum(new IntBinaryOperator() {
@Override
public int applyAsInt(int left, int right) {
return left + right;
}
});
System.out.println(i);
}
使用Lambda表达式简化后的样子:
public static void test2_lambda(){
int i = calculateNum((int left, int right)-> {
return left + right;
}
);
System.out.println("lambda:"+i);
}
现有方法定义如下,其中Intpredicate是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法。
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);
}
}
}
public static void test3(){
printNum(new IntPredicate() {
@Override
public boolean test(int value) {
return value%2==0;
}
});
}
lambda表达式的方式:
public static void test3_lambda(){
printNum((int value)-> {
return value%2==0;
}
);
}
现有方法定义如下,其中Function是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法。
public static <R> R typeconver (Function<String,R> function){
String str = "1235";
R result = function.apply(str);
return result;
}
public static void test4(){
Integer typeconver = typeconver(new Function<String, Integer>() {
@Override
public Integer apply(String s) {
return Integer.valueOf(s);
}
});
System.out.println("test4:"+typeconver);
}
Lambda写法
public static void test4_lambda(){
Integer typeconver = typeconver((String s)-> {
return Integer.valueOf(s);
});
System.out.println("test4_lambda:"+typeconver);
}
现有方法定义如下,其中IntConsumer是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法。
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);
}
}
public static void test5(){
foreachArr(new IntConsumer() {
@Override
public void accept(int value) {
System.out.println("test5:"+value);
}
});
}
lambda表达式
public static void test5_lambda(){
foreachArr((int value)-> {
System.out.println("test5:"+value);
});
}
Java8的Stream使用的是函数式编程模式,如同它的名字一样,它可以被用来对集合或数组进行链状流式的操作。可以更方便的让我们对集合或数组操作。
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.projectlombokgroupId>
<artifactId>lombokartifactId>
<version>1.18.24version>
dependency>
dependencies>
@Data//(新版本Data已经包含@EqualsAndHashCode)
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
//@EqualsAndHashCode//用于后期的去重使用
public class Author {
//id
private Long id;
//姓名
private String name;
//年龄
private Integer age;
//简介
private String intro;
//作品
private List<Book> books ;
}
@Data//(新版本Data已经包含@EqualsAndHashCode)
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
//@EqualsAndHashCode //用于后期的去重使用
public class Book {
//id
private Long id;
//书名
private String name ;
//分类
private String category;
//评分
private Integer score;
//简介
private String intro;
}
public class StreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Author> authors = getAuthors();
System.out.println(authors);
}
private static List<Author> getAuthors(){
//数据初始化
Author author = new Author ( 1L,"蒙多", 33, "一个从菜刀中明悟哲理的祖安人", null);
Author author2 = new Author( 2L,"亚拉索", 15,"狂风也追逐不上:他的思考速度",null);
Author author3 = new Author( 3L,"易",14,"是这个世界在限制他的思维", null);
Author author4 = new Author( 3L,"易", 14,"是这个世界在限制他的思维",null);
List<Book> books1 = new ArrayList<>();
List<Book> books2 = new ArrayList<>();
List<Book> books3 = new ArrayList<>();
books1.add(new Book(1L, "刀的两侧是光明与黑暗", "哲学,爱情" ,88, "用一把刀划分了爱恨"));
books1.add(new Book(2L,"一个人不能死在同一把刀下","个人成长,爱情" ,99, "讲述如何从失败中明悟真理"));
books2.add(new Book(3L, "那风吹不到的地方" ,"哲学",85, "带你用思维去领略世界的尽头"));
books2.add(new Book(3L,"那风吹不到的地方", "哲学",85, "带你用思维去领略世界的尽头"));
books2.add(new Book(4L , "吹或不吹" ,"爱情,个人传记" ,56,"一个哲学家的恋爱观注定很难把他所在的时代理解"));
books3.add(new Book(5L , "你的剑就是我的剑", "爱情",56,"无法想象一个武者能对他的伴侣这么的宽容"));
books3.add(new Book(6L, "风与剑" ,"个人传记",100,"两个哲学家灵魂和肉体的碰撞会激起怎么样的火花呢?"));
books3.add(new Book(6L,"风与剑","个人传记" ,100,"两个哲学家灵魂和肉体的碰撞会激起怎么样的火花呢?"));
author.setBooks(books1);
author2.setBooks (books2);
author3.setBooks (books3);
author4.setBooks(books3);
List<Author> authorList = new ArrayList<>(Arrays.asList(author,author2,author3,author4));
return authorList;
}
}
我们可以调用getAuthors方法获取到作家的集合。现在需要打印所有年龄小于18的作家的名字,并且要注意去重。
public static void main(String[] args) {
List<Author> authors = getAuthors();
// 打印所有年龄小于18的作家的名字,并且要注意去重。
authors.stream()//把集合转换成stream流
.distinct()//先去除重复的作家
.filter(new Predicate<Author>() {//筛选年龄小于18的
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getAge()<18;
}
})//
.forEach(new Consumer<Author>() {//遍历打印名称
@Override
public void accept(Author author) {
System.out.println("年龄小于18的作家的名字:"+author.getName());
}
});
}
public static void main(String[] args) {
List<Author> authors = getAuthors();
// 打印所有年龄小于18的作家的名字,并且要注意去重。
authors.stream()//把集合转换成stream流
.distinct()//先去除重复的作家
.filter(author -> author.getAge()<18) //筛选年龄小于18的
.forEach(author -> System.out.println("年龄小于18的作家的名字:"+author.getName()));//遍历打印名称
}
集合对象.stream()
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> stream = authors.stream();
Arrays.stream(数组)
或者使用Stream.of(数组)
来创建Integer[] arr = {1,2,3,4,5};
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(arr);
Stream<Integer> stream2= Stream.of(arr);
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
map.put("蜡笔小新",19);
map.put("黑子",17);
map.put("日向翔阳",16);
//使用entrySet()方法将map集合->set集合
Stream<Map.Entry<String,Integer>> stream = map.entrySet().stream();
可以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。
例如:打印所有姓名长度大于1的作家的姓名
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.filter(author -> author.getName().length()>1)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()))
可以把对流中的元素进行计算或转换。(map可以调用多次:比如我先转换再计算,把对象转换成年龄,在计算年龄)
例如:打印所有作家的姓名
//(1)利用forEach直接打印
authors.stream()
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
//(2)利用map转换类型后再打印
//lambda表达式
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.forEach(s -> System.out.println(s));
//匿名类的方式
authors.stream()
.map(new Function<Author, String>() {
@Override
public String apply(Author author) {
return author.getName();
}
})
.forEach(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(String s) {
System.out.println(s);
}
});
例如:将所有作家用map转换成年龄后,再将年龄+10,并打印出来
//lambda的方式
authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.map(age -> age+10)
.forEach(age -> System.out.println(age));
//匿名类的方式
authors.stream()
.map(new Function<Author, Integer>() {
@Override
public Integer apply(Author author) {
return author.getAge();
}
})
.map(new Function<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer apply(Integer age) {
return age + 10;
}
})
.forEach(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer age) {
System.out.println(age);
}
});
可以去除流中的重复元素。
例如:打印所有作家的姓名,并且要求其中不能有重复元素
authors.stream()
.distinct()
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
注意:distinct方法是依赖Object的equals方法来判断是否是相同对象的。所以需要注意重新equals方法。(lombok注解@Data中已经包含重写)
可以对流中的元素进行排序
例如:对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素
//(1)sorted()使用无参的方式,比较的对象的实体类(Author)需要实现Comparable接口
//public class Author implements Comparable{}
authors.stream()
.distinct()
.sorted()
.forEach(author -> System.out.println(author));
//(2)sorted()使用有参的方式
authors.stream()
.distinct()
.sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge())
.forEach(author -> System.out.println(author));
注意:如果调用空参的sorted()方法,需要流中的元素是实现了comparable接口。
可以设置流的最大长度,超出的部分将被抛弃
例如:对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素,然后打印出年龄最大的两个作家的姓名。
authors.stream()
.distinct()
.sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge())
.limit(2)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
跳过流中的前n个元素,返回剩下的元素
例如:打印除了年龄最大的作家外的其他作家,要求不能有重复元素,并且按照年龄降序排序。
authors.stream()
.distinct()
.sorted((a1,a2)->a2.getAge()-a1.getAge())
.skip(1)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
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。
例一:打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重
//作者实体类中包含List books作品集合。flatMap的作用就是将一个authors.stream()转换成多个books.stream()的形式。
authors.stream()
.flatMap(new Function<Author, Stream<Book>>() {
@Override
public Stream<Book> apply(Author author) {
return author.getBooks().stream();
}
})
.distinct()
.forEach(book -> System.out.println(book.getName()));
例二:打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。(不能出现这种格式:哲学,爱情)
对流中的元素进行遍历操作,我们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。
例子:输出所有作家的名字
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.distinct()
.forEach(name -> System.out.println(name));
可以用来获取当前流中元素的个数。
例子:打印这些作家的所出书籍的数目,注意删除重复元素。
long count = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.distinct()
.count();
System.out.println("这些作家的所出书籍的数目为:"+count);
可以用来获取流中的最值
例子:分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印
Optional<Integer> max = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getScore())
.max((score1, score2) -> score1 - score2);
System.out.println("最高分:"+max.get());
Optional<Integer> min = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getScore())
.min((score1, score2) -> score1 - score2);
System.out.println("最低分:"+min.get());
把当前流转化为一个集合。
例子1:获取一个存放所有作者名字的List集合
List<String> nameList = authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(nameList) ;
例子2:获取一个所有书名的Set集合
Set<String> bookNameList = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getName())
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(bookNameList);
例子3:获取一个map集合,map的key为作者名,value为List
Map<String, List<Book>> authorMap = authors.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(author -> author.getName(),
author -> author.getBooks()));
System.out.println(authorMap);
关于Collectors.toMap()参数有三个的情况
详细信息请查看java 8 lamda Stream的Collectors.toMap 参数
使用toMap()函数之后,返回的就是一个Map了,自然会需要key和value。
toMap()的第一个参数就是用来生成key值的,
第二个参数就是用来生成value值的。
第三个参数用在key值冲突的情况下:如果新元素产生的key在Map中已经出现过了,第三个参数就会定义解决的办法。
可以用来判断是否有任意符合匹配条件的元素,结果为boolean类型。
例子:判断是否有年龄在29以上的作家
boolean b = authors.stream()
.anyMatch(author -> author.getAge() > 29);
System.out.println(b);
可以用来判断是否都符合匹配条件,结果为boolean类型。如果都符合结果为true,否则结果为false。
例子:判断是否所有的作家都是成年人
boolean b = authors.stream()
.allMatch(author -> author.getAge() >= 18);
System.out.println(b);
可以判断流中的元素是否都不符合匹配条件。如果都不符合结果为true,否则结果为false。
例子:判断作家是否都没有超过100岁
boolean b = authors.stream()
.noneMatch(author -> author.getAge() > 100);
System.out.println(b);
获取流中的任意一个元素。该方法没有办法保证获取的一定是流中的第一个元素。
例子:获取任意一个年龄大于18的作家,如果存在就输出他的名字
Optional<Author> optionalAuthor = authors.stream()
.filter(author -> author.getAge() > 18)
.findAny();
optionalAuthor.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
获取流中的第一个元素。
例子:获取一个年龄最小的作家,并输出他的姓名。
Optional<Author> first = authors.stream()
.sorted((author1, author2) -> author1.getAge() - author2.getAge())
.findFirst();
first.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
对流中的数据按照你指定的计算方式计算出一个结果。(缩减操作)
reduce的作用是把stream中的元素给组合起来,我们可以传入一个初始值,它会按照我们的计算方式依次的拿流中的元素和初始化值进行计算,计算结果再和后面的元素计算。
reduce俩个参数的重载形式内部的计算方式如下:
其中identity就是我们可以通过方法参数传入的初始值,accumulator的apply具体进行什么计算也是我们通过方法参数来确定的。
例子1:使用reduce求所有作者年龄的和
//匿名内部类的方式
Integer result = authors.stream()
.distinct()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(0, new BinaryOperator<Integer>() {
@Override
public Integer apply(Integer result, Integer element) {
return result + element;
}
});
System.out.println(result);
//lambda表达式
Integer result = authors.stream()
.distinct()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(0, (result1, element) -> result1 + element);
System.out.println(result);
例子2:使用reduce求所有作者中年龄的最大值。
//注:求最大值,那么我们的初始化值就要是Integer.MIN_VALUE最小值。
Integer reduce = authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(Integer.MIN_VALUE,
(result, element) -> result > element ? result : element);
System.out.println(reduce);
例子3:使用reduce求所有作者中年龄的最小值。
//注:求最小值,那么我们的初始化值就要是Integer.MAX_VALUE最大值。
Integer reduce = authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(Integer.MAX_VALUE,
(result, element) -> result > element ? element : result);
System.out.println(reduce);
reduce一个参数的重载形式内部的计算方式如下:
boolean foundAny = false;
T result = null;
for (T element : this stream) {
if (!foundAny) {
foundAny = true;
result = element;
}
else
result = accumulator.apply(result, element);
}
return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();
例子:如果用一个参数的重载方法形式求所有作者中年龄的最大值。
Optional<Integer> reduce = authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.reduce((result, element) -> result>element?result:element);
reduce.ifPresent(age -> System.out.println(age));
我们在编写代码的时候出现最多的就是空指针异常。所以在很多情况下我们需要做各种非空的判断。
例如:
Author author = getAuthor();
if(author != null){
System.out.println(author.getName());
}
尤其是对象中的属性还是一个对象的情况下。这种判断会更多。
而过多的判断语句会让我们的代码显得臃肿不堪。
所以在JDK8中引入了optional,养成使用Optional的习惯后你可以写出更优雅的代码来避免空指针异常。
并且在很多函数式编程相关的API中也都用到了Optional,如果不会使用Optional也会对函数式编程的学习造成影响。
编码:
List<Author> objects = new ArrayList<>();
objects= null;
objects.stream().forEach(new Consumer<Author>() {
@Override
public void accept(Author author) {
System.out.println(author);
}
});
编码:
//Lambda表达式:
Optional.ofNullable(objects)
.ifPresent(authors -> authors.stream().forEach(author -> System.out.println(author)));
//匿名内部类
Optional.ofNullable(objects)
.ifPresent(new Consumer<List<Author>>() {
@Override
public void accept(List<Author> authors) {
authors.stream().forEach(new Consumer<Author>() {
@Override
public void accept(Author author) {
System.out.println(author);
}
});
}
});
描述:其实就是加一个Optional.ofNullable(objects).ifPresent() 不为空才会进入该方法,方法中可以继续写lambda表达式
编码:
Optional.ofNullable(objects)
.orElseGet(() -> Collections.emptyList()).stream().forEach(author -> System.out.println(author));
描述:
其实就添加了Optional.ofNullable(objects).orElseGet( () -> Collections.emptyList() )
.orElseGet()判断是否为空,为空就返回方法中定义的返回结果;不为空就是传的值本身,不为空该方法不生效
emptyList()
作用:返回一个空的List(使用前提是不会再对返回的list进行增加和删除操作);
好处:
Optional就好像是包装类,可以把我们的具体数据封装Optional对象内部。然后我们去使用Optional中封装好的方法操作封装进去的数据就可以非常优雅的避免空指针异常。
(常用)我们一般使用Optional的静态方法ofNullable来把数据封装成一个Optional对象。无论传入的参数是否为null都不会出现问题。
Author author = getAuthor();
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(author);
authorOptional.ifPresent(auyhor -> System.out.println(author.getName()));
(常用)你可能会觉得还要加一行代码来封装数据比较麻烦。但是如果改造下getAuthor方法,让其的返回值就是封装好的Optional的话,我们在使用时就会方便很多。
而且在实际开发中我们的数据很多是从数据库获取的。Mybatis从3.5版本可以也已经支持Optional了。我们可以直接把dao方法的返回值类型定义成Optional类型,MyBastis会自己把数据封装成Optional对象返回。封装的过程也不需要我们自己操作。
如果你确定一个对象不是空的则可以使用Optional的静态方法of来把数据封装成Optional对象。
我们获取到一个Optional对象后肯定需要对其中的数据进行使用。这时候我们可以使用其ifPresent方法对来消费其中的值。这个方法会判断其内封装的数据是否为空,不为空时才会执行具体的消费代码。这样使用起来就更加安全了。
例如,以下写法就优雅的避免了空指针异常。
optiona1<Author> authoroptiona1 = optiona1.ofNu11able(getAuthor());
authoroptiona1.ifPresent(author ->
system.out.printin(author .getName()));
如果我们期望安全的获取值。我们不推荐使用get方法,而是使用Optional提供的以下方法。
orElseGet
获取数据并且设置数据为空时的默认值。如果数据不为空就能获取到该数据。如果为空则根据你传入的参数来创建对象作为默认值返回。
optiona1<Author> authoroptional = optiona1.ofNu11ab1e(getAuthor());
//无参
Author author1 = authoroptiona1.orE1seget(()-> new Author());
//有参,默认值为有参的参数
Author author1 = authoroptiona1.orE1seget(()-> new Author(作者对象));
orElseThrow
获取数据,如果数据不为空就能获取到该数据。如果为空则根据你传入的参数来创建异常抛出。
optiona1<Author> authoroptional=optiona1.ofNu11able(getAuthor());
try {
Author author = authoroptiona1.orE1seThrow(
(Supp1ier<Throwab1e>)() -> new RuntimeException("author为空"));
system.out.print1n(author.getName());
}catch (Throwab1e throwab1e) {
throwable.printstackTrace();
}
我们可以使用filter方法对数据进行过滤。如果原本是有数据的,但是不符合判断,也会变成一个无数据的optional对象
optiona1<Author> authoroptional = optiona1.ofNu11ab1e(getAuthor());
authoroptiona1.filter(author -> author. getAge()>100)
.ifPresent(author ->
system. out.print1n(author. getName()));
我们可以使用isPresent方法进行是否存在数据的判断。如果为空返回值为false,如果不为空,返回值为true。但是这种方式并不能体现optional的好处,更推荐使用ifPresent方法。
optiona1<Author> authoroptiona1 = optiona1.ofNu11ab1e(getAuthor());
if (authoroptional .isPresent()) {
system.out.print1n(authoroptiona1.get().getName());
}
Optional还提供了map可以让我们的对数据进行转换,并且转换得到的数据也还是被Optional包装好的,保证了我们的使用安全。
例如:我们想获取作家的书籍集合。
@Functionallnterface
注解进行标识。但是无论是否加上该注解只要接口中只有一个抽象方法,都是函数式接口。Consumer消费接口
Function计算转换接口
Predicate判断接口
Supplier生产型接口
and
or
negate
我们在使用lambda时,如果方法体中只有一个方法的调用的话(包括构造方法) ,我们可以用方法引用进一步简化代码。
我们在使用lambda时不需要考虑什么时候用方法引用,用哪种方法引用,方法引用的格式是什么。我们只需要在写完lambda方法发现方法体只有一行代码,并且是方法的调用时使用快捷键尝试是否能够转换成方法引用即可。
当我们方法引用使用的多了慢慢的也可以直接写出方法引用。
类名或者对象名::方法名
其实就是引用类的静态方法
格式
类名::方法名
使用前提
例如:如下代码就可以用方法引用进行简化
格式
对象名::方法名
使用前提
例如:
格式
类名::方法名
使用前提
例如:
如果方法体中的一行代码是构造器的话就可以使用构造器引用。
格式
类名::new
使用前提
例如:
当流中有大量元素时,我们可以使用并行流去提高操作的效率。其实并行流就是把任务分配给多个线程去完全。如果我们自己去用代码实现的话其实会非常的复杂,并且要求你对并发编程有足够的理解和认识。而如果我们使用Stream的话,我们只需要修改一个方法的调用就可以使用并行流来帮我们实现,从而提高效率。
parallel方法可以把串行流转换成并行流。
也可以通过parallelStream直接获取并行流对象。
例如:
使用peek()可以测试查看当前流中的运行情况。例如:下图就是利用peek观察并行流的线程使用情况。
public class Parallel {
public static void main(String[] args) {
int num[] = new int[]{1,2,3,4};
System.out.println("并行——————————");
Arrays.stream(num).parallel()
.peek(value -> System.out.println(value+Thread.currentThread().getName()))
.forEach(value -> System.out.println(value));
System.out.println("串行——————————");
Arrays.stream(num)
.peek(value -> System.out.println(value+Thread.currentThread().getName()))
.forEach(value -> System.out.println(value));
}
}