Lambda表达式是Python中的一种匿名函数,其结构简单,使用方便,可用于函数式编程,常见于函数式编程库或其他函数式编程语言中。
Lambda表达式的语法形式为:lambda arguments: expression
其中,arguments表示该函数接受的参数,可以是一个或多个。多个参数使用逗号分隔。expression表示该函数的返回值。
Lambda表达式的特点:
1. 简洁:Lambda表达式可以用很少的代码来实现简单的函数功能。
2. 速度快:Lambda表达式通常比普通函数执行更快。
3. 可以作为参数传递:Lambda表达式可以作为参数传递给其他函数。
4. 内置函数:Python中许多内置函数都支持Lambda表达式作为参数。
5. 匿名函数:Lambda表达式是一种匿名函数,不需要定义函数名。
6. 函数式编程:Lambda表达式适用于函数式编程的场景。
Lambda表达式使用示例:
1. 使用Lambda表达式计算两个数的和:
sum = lambda x, y: x + y
print(sum(2, 3)) # 5
2. 使用Lambda表达式将列表中的元素进行平方:
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(lambda x: x**2, lst))
print(result) # [1, 4, 9, 16, 25]
3. 使用Lambda表达式过滤出列表中的偶数元素:
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst))
print(result) # [2, 4]
Stream流是Java 8中新引入的一个API,用来对集合进行函数式操作和流水线操作,其本质是一组函数式接口的集合。
Stream流的特点:
1. 不存储数据:Stream流不是数据结构,而是一种计算过程,不会改变原集合中的元素。
2. 惰性求值:Stream流的操作不会立即执行,只有当遇到终止操作时才会执行。
3. 支持并行处理:Stream流可以分成多个部分进行并行操作,提高了处理效率。
Stream的操作分为两类:中间操作和终止操作。
中间操作:
中间操作是对源数据集合的数据进行处理,并返回一个新的Stream流,其中包括过滤数据、映射数据、去重、排序等操作。
常见的中间操作:
1. filter:过滤符合条件的元素。
2. map:将一个元素映射为另一个元素。
3. flatMap:将一个元素映射为多个元素。
4. distinct:去重。
5. sorted:排序。
6. limit:截取前n个元素。
7. skip:跳过前n个元素。
终止操作:
终止操作是对Stream流中的数据进行处理,返回一个结果或一个副作用,其中包括计数、最大值、最小值、求和、平均值、分组、汇聚等操作。
常见的终止操作:
1. forEach:对每个元素进行操作。
2. count:统计元素个数。
3. max/min:求最大值/最小值。
4. reduce:对元素进行汇聚。
5. collect:将Stream流转化为其他数据结构。
Stream流使用示例:
1. 对一个集合进行筛选:
List
Stream
stream.filter(n -> n % 2 == 0) // 过滤偶数
.forEach(System.out::println); // 输出2, 4
2. 统计一个集合中的元素个数:
List
Stream
long count = stream.count(); // 统计元素个数
System.out.println(count); // 输出5
3. 求一个集合的平均值:
List
Stream
OptionalDouble average = stream.mapToInt(Integer::intValue) // 转化成IntStream
.average(); // 求平均值
System.out.println(average.getAsDouble()); // 输出3.0