1. lambda表达式
1.1 什么是lambda
以java为例，可以对一个java变量赋一个值，比如int a = 1，而对于一个方法，一块代码也是赋予给一个变量的，对于这块代码，或者说被赋给变量的函数，就是一个lambda表达式
//为变量赋值
int a = 1;
//将代码块赋值给变量
var = public void fun(int x){
x+1;
}
//可以简化
var = (x)->x+1;
1.2 java为什么要引入lambda
lambda是为函数式编程服务的
编程语言共性之------什么是函数式编程？
函数式编程是一种编程范式，也就是如何编写程序的方法论，主要思想是把运算过程尽量编写成一系列嵌套的函数调用，FP强调“everything is lambda"，并且强调在逻辑处理中不变性的重要性
OOP强调“everything is object”，以及object之间的消息传递。通过消息传递改变每个Object的内部状态，但是很多情况代码的编写实际上是用不到对象的，比如，对一组数据做加工，先查询，然后聚合，聚合后排序，再join，再排序，再聚合，再转换（map）得到最终的结果。这个过程，用FP的函数就很自然
result = func1(func2(func3...funcN(x))))
java为了在原先oop的思想上增加函数式编程的使用，在java8上增加了lambda函数的新特性
除此之外，lambda表达式的引入还使得代码更为简洁，可以避免生成过多的污染环境的无用实现类（下面说）
1.3 如何使用lambda表达式
lambda表达式的引入可以避免生成过多的污染环境的实现类；
lambda表达式可以被赋值给一个变量，那么这个变量的类型是什么？
在java中，所有的Lambda的类型都是一个接口，而Lambda表达式本身，需要是这个接口的实现，这个接口需要具备三个特征，具备这些特征的接口叫做函数式接口
函数式接口只有一个抽象方法
default方法为默认实现，不计入抽象方法
如果接口声明了一个覆盖java.lang.Object的全局方法之一的抽象方法，那么它不会计入接口的抽象方法数量中，因为接口的任何实现都将具有java.lang.Object或其他地方的实现
如何使用lambda表达式
比如Comparator接口就是一个函数式接口，所以他可以使用lambda表达式，在之前使用comparator对一个list排序是下面这样的
List list = new ArrayList<>();
Collections.sort(list, new Comparator() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1-o2;
}
});
可以看到上面实际真正有用的是return o1 - o2，上面的代码使用lambda表达式写如下
Collections.sort(list, ((o1, o2) -> o1-o2));
Lambda 表达式的基础语法：Lambda 操作符->将 Lambda 表达式拆分成两部分：
左侧：Lambda 表达式的参数列表；
右侧：Lambda 表达式中所需执行的功能， 即 Lambda 体；
语法格式一：无参数，无返回值
() -> System.out.println("Hello Lambda!");
语法格式二：有一个参数，并且无返回值
(x) -> System.out.println(x)
语法格式三：若只有一个参数，小括号可以省略不写
x -> System.out.println(x)
语法格式四：有两个以上的参数，有返回值，并且 Lambda 体中有多条语句
Comparator com = (x, y) -> {
System.out.println("函数式接口");
return Integer.compare(x, y);
};
语法格式五：若 Lambda 体中只有一条语句， return 和 大括号都可以省略不写
Comparator com = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
1.4 lambda表达式方法引用，构造器引用和数组引用
方法引用
若 Lambda 体中的功能，已经有方法提供了实现，可以使用方法引用
对象的引用 :: 实例方法名
类名 :: 静态方法名
类名 :: 实例方法名
①方法引用所引用的方法的参数列表与返回值类型，需要与函数式接口中抽象方法的参数列表和返回值类型保持一致！
②若Lambda 的参数列表的第一个参数，是实例方法的调用者，第二个参数(或无参)是实例方法的参数时，格式： ClassName::MethodName
//对象的引用 :: 实例方法名
@Test
public void test1(){
// 之前我们是这样写的
Employee emp = new Employee(101, "张三", 18, 9999);
Supplier sup = () -> emp.getName();
System.out.println(sup.get());
System.out.println("----------------------------------");
// 现在我们是这样写的
Supplier sup2 = emp::getName;
System.out.println(sup2.get());
}
//类名 :: 静态方法名
@Test
public void test2(){
Comparator com = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
System.out.println("-------------------------------------");
Comparator com2 = Integer::compare;
}
//类名 :: 实例方法名
@Test
public void test3(){
BiPredicate bp = (x, y) -> x.equals(y);
System.out.println(bp.test("abcde", "abcde"));
System.out.println("-----------------------------------------");
BiPredicate bp2 = String::equals;
System.out.println(bp2.test("abc", "abc"));
}
构造器引用
对于person类，有两个构造器
class Person {
String firstName;
String lastName;
Person() {}
Person(String firstName, String lastName) {
this.firstName = firstName;
this.lastName = lastName;
}
}
现在有一个工厂接口用来生成person类
// Person 工厂
interface PersonFactory {
P create(String firstName, String lastName);
}
我们可以通过 :: 关键字来引用 Person 类的构造器，来代替手动去实现这个工厂接口：
// 直接引用 Person 构造器
PersonFactory personFactory = Person::new;
Person person = personFactory.create("Peter", "Parker");
Person::new 这段代码，能够直接引用 Person 类的构造器。然后 Java 编译器能够根据上下文选中正确的构造器去实现 PersonFactory.create 方法
2.1 什么是Stream
Java 8引入了全新的Stream API，这里的Stream和I/O流不同，Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或者大批量数据操作，Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性
Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返
List myList =
Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");
myList
.stream() // 创建流
.filter(s -> s.startsWith("c")) // 执行过滤，过滤出以 c 为前缀的字符串
.map(String::toUpperCase) // 转换成大写
.sorted() // 排序
.forEach(System.out::println); // for 循环打印
①：中间操作会再次返回一个流，所以，我们可以链接多个中间操作，注意这里是不用加分号的。上图中的filter 过滤，map 对象转换，sorted 排序，就属于中间操作。
②：终端操作是对流操作的一个结束动作，一般返回 void 或者一个非流的结果。上图中的 forEach循环 就是一个终止操作
上面是Stream的简单实用，可以看出它也是函数式编程，更多的表达了业务逻辑
2.2 常用api
创建Stream
1. Arrays.stream()
当在日常编程中面对的是一个数组，可以使用Arrays.stream()方法来使用Stream
Integer[] array = new Integer[]{3,4,8,16,19,27,23,99,76,232,33,96};
long count = Arrays.stream(array).filter(i->i>20).count();
2. Stream.of()
当面对数组时除了可以使用Arrays.stream()方法外，还可以使用Stream将需要的数组转成Stream。这个方法不但支持传入数组，将数组转成Stream，也支持传入多个参数，将参数最终转成Stream
Integer[] array = new Integer[]{3,4,8,16,19,27,23,99,76,232,33,96};
long count = Stream.of(array).filter(i->i>20).count();
long sum = Stream.of(12,77,59,3,654).filter(i->i>20).mapToInt(Integer::intValue).sum();
System.out.println("count："+count+",sum:"+sum);
3. Collection.stream()
这个就是最常见的Stream了。因为Collection是Java中集合接口的父接口，Java中的集合都继承或实现了此接口。所以Java中的集合都可以使用此方法来创建一个Stream
List numbers = new ArrayList<>();
numbers.add(3);
numbers.add(4);
numbers.add(8);
numbers.add(16);
numbers.stream().forEach(number->{
System.out.println(number);
});
4.filter
这是一个Stream的过滤转换，此方法会生成一个新的流，其中包含符合某个特定条件的所有元素，filter接受一个函数作为参数，该函数用Lambda表达式表示
List integerList = Lists.newArrayList();
integerList.add(15);
integerList.add(32);
integerList.add(5);
integerList.add(232);
integerList.add(56);
List after = integerList.stream()
.filter(i->i>50)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(after);//232，56
5.map
map方法指对一个流中的值进行某种形式的转换。需要传递给它一个转换的函数作为参数
List integerList = Lists.newArrayList();
integerList.add(15);
integerList.add(32);
integerList.add(5);
integerList.add(232);
integerList.add(56);
//将Integer类型转换成String类型
List afterString = integerList.stream()
.map(i->String.valueOf(i)).collect(Collectors.toList());
6.flatMap
将多个Stream连接成一个Stream，这时候不是用新值取代Stream的值，与map有所区别，这是重新生成一个Stream对象取而代之
List words = new ArrayList();
words.add("your");
words.add("name");
public static Stream characterStream(String s){
List result = new ArrayList<>();
for (char c : s.toCharArray())
result.add(c);
return result.stream();
}
Stream> result = words.map(w -> characterStream(w));
//[['y', 'o', 'u', 'r'], ['n', 'a', 'm', 'e']]
Stream letters = words.flatMap(w -> characterStream(w));
//['y', 'o', 'u', 'r', 'n', 'a', 'm', 'e']
7.limit方法和skip方法
limit(n)方法会返回一个包含n个元素的新的流（若总长小于n则返回原始流）
skip(n)方法正好相反，它会丢弃掉前面的n个元素
用limit和skip方法一起使用就可以实现日常的分页功能：
List pageList = myList.stream()
.skip(pageNumber*pageSize)
.limit(pageSize).collect(Collectors.toList());
8.distinct方法和sorted方法
distinct方法会根据原始流中的元素返回一个具有相同顺序、去除了重复元素的流，这个操作显然是需要记住之前读取的元素。
List myTestList = Lists.newArrayList();
myTestList.add(10);
myTestList.add(39);
myTestList.add(10);
myTestList.add(78);
myTestList.add(10);
List distinctList = myTestList.stream()
.distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println("distinctList："+distinctList);
运行结果：
distinctList：[10, 39, 78]
sorted方法是需要遍历整个流的，并在产生任何元素之前对它进行排序。因为有可能排序后集合的第一个元素会在未排序集合的最后一位。
List myTestList = Lists.newArrayList();
myTestList.add(39);
myTestList.add(78);
myTestList.add(10);
myTestList.add(22);
myTestList.add(56);
List sortList = myTestList.stream()
.sorted(Integer::compareTo).collect(Collectors.toList());
System.out.println("sortList："+sortList);
运行结果：
sortList：[10, 22, 39, 56, 78]
9.Collect
collect在流中生成列表，map，等常用的数据结构
将一个流收集到一个List中，只需要这样写就可以。
List thereList = hereList.stream().collect(Collectors.toList());
收集到Set中可以这样用
Set thereSet = hereList.stream().collect(Collectors.toSet());
收集到Set时，控制Set的类型，可以这样。
TreeSet treeSet = hereList.stream()
.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
10.聚合操作
聚合是指将流汇聚为一个值，以便在程序中使用。聚合方法都是终止操作，聚合方法包括sum，count，max，min
long sum = Stream.of(12,77,59,3,654).filter(i->i>20).mapToInt(Integer::intValue).sum();
findFirst方法返回非空集合中的第一个值，它通常与filter方法结合起来使用
Integer first = hearList.stream().filter(i->i>100).findFirst().get();
findAny方法可以在集合中只要找到任何一个所匹配的元素，就返回，此方法在对流并行执行时十分有效
Integer anyItem = hearList.parallelStream().filter(i->i>100).findAny().get();
11.分组
对具有相同特性的值进行分组是一个很常见的功能
将一个Room对象集合按照高度分组。
List roomList = Lists.newArrayList(
new Room(11,23,56),
new Room(11,84,48),
new Room(22,46,112),
new Room(22,75,62),
new Room(22,56,75),
new Room(33,92,224));
Map> groupMap = roomList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Room::getHigh));
System.out.println("groupMap："+groupMap);
2.3 Stream流的处理顺序
Stream流的中间操作具有延迟性，当且仅当存在终端操作时，中间操作才会被执行
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return true;
});
执行此代码段时，不会打印任何内容，对上面的代码添加 forEach终端操作，就有打印内容了
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return true;
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));
filter: d2
forEach: d2
filter: a2
forEach: a2
filter: b1
forEach: b1
filter: b3
forEach: b3
filter: c
forEach: c
但是可以看到输出结果并不是先将所有filter操作的打印语句打印出来；事实上，输出的结果却是随着链条垂直移动的，比如说，当 Stream 开始处理 d2 元素时，它实际上会在执行完 filter 操作后，再执行 forEach 操作，接着才会处理第二个元素
原因是出于性能的考虑。这样设计可以减少对每个元素的实际操作数，比如下面操作
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase(); // 转大写
})
.anyMatch(s -> {
System.out.println("anyMatch: " + s);
return s.startsWith("A"); // 过滤出以 A 为前缀的元素
});
// map: d2
// anyMatch: D2
// map: a2
// anyMatch: A2
终端操作 anyMatch()表示任何一个元素以 A 为前缀，返回为 true，就停止循环。所以它会从 d2 开始匹配，接着循环到 a2 的时候，返回为 true ，于是停止循环。
由于数据流的链式调用是垂直执行的，map这里只需要执行两次。相对于水平执行来说，map会执行尽可能少的次数，而不是把所有元素都 map 转换一遍
stream --> filter --> map --> sorted --> collect
2.4 并行流
和迭代器不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item；
Stream具有平行处理能力，处理的过程会分而治之，也就是将一个大任务切分成多个小任务，这表示每个任务都是一个操作
//parallel方法可以将任意的串行流转换为一个并行流
Stream.of(roomList).parallel();
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
numbers.parallelStream()
.forEach(out::println);
//展示顺序不一定会是1、2、3、4、5、6、7、8、9，而可能是任意的顺序
最后
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