【Java进阶篇】——第9篇：Lambda表达式与Stream API

第9篇：Lambda表达式与Stream API

Java 8引入的 Lambda表达式 和 Stream API 是函数式编程范式的核心特性，彻底改变了Java代码的编写方式。它们简化了集合操作、提升了代码可读性，并通过并行处理优化了性能。本文将从基础语法到实战应用，系统解析Lambda与Stream的核心概念，并结合实际案例展示其强大能力。

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1. Lambda表达式基础

Lambda表达式本质上是一个匿名函数，用于简化函数式接口（仅含一个抽象方法的接口）的实现。它的核心目标是让代码更简洁、更聚焦于业务逻辑。

1.1 Lambda语法

(参数列表) -> { 代码块 }

• 参数类型可省略（类型推断）。
• 单行代码可省略大括号和return关键字。
• 无参数时使用空括号：() -> ...。

示例对比传统写法与Lambda：

// 传统匿名内部类
Runnable r1 = new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Hello");
    }
};

// Lambda简化
Runnable r2 = () -> System.out.println("Hello");

1.2 函数式接口（Functional Interface）

Lambda表达式必须与函数式接口匹配。Java内置了多种函数式接口：

• Consumer：接收一个参数，无返回值。void accept(T t)
• Supplier：无参数，返回一个值。T get()
• Function：接收T类型参数，返回R类型。R apply(T t)
• Predicate：接收T类型参数，返回布尔值。boolean test(T t)

示例：使用Predicate过滤集合

List<String> list = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
Predicate<String> filter = s -> s.length() > 3;
list.stream().filter(filter).forEach(System.out::println); // 输出Java、Python

1.3 方法引用与构造器引用

进一步简化Lambda表达式的语法：

• 静态方法引用：ClassName::staticMethod
• 实例方法引用：instance::method
• 构造器引用：ClassName::new

示例：

// 传统Lambda写法
list.forEach(s -> System.out.println(s));

// 方法引用简化
list.forEach(System.out::println);

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2. Stream API核心操作

Stream是数据渠道，用于操作集合、数组等数据源，支持顺序和并行处理。Stream操作分为两类：

• 中间操作（Intermediate Operations）：返回新Stream（如filter, map, sorted）。
• 终端操作（Terminal Operations）：触发计算并关闭Stream（如forEach, collect, reduce）。

2.1 Stream的创建

• 从集合创建：list.stream()
• 从数组创建：Arrays.stream(array)
• 直接生成值：Stream.of("a", "b", "c")
• 生成无限流：Stream.iterate(0, n -> n + 2)

2.2 常用中间操作

操作	说明	示例
filter	过滤元素	stream.filter(s -> s.length() > 3)
map	转换元素（一对一）	stream.map(String::toUpperCase)
flatMap	扁平化转换（一对多）	stream.flatMap(list -> list.stream())
sorted	排序	stream.sorted(Comparator.reverseOrder())
distinct	去重	stream.distinct()
limit	截取前N个元素	stream.limit(5)

2.3 常用终端操作

操作	说明	示例
forEach	遍历元素	stream.forEach(System.out::println)
collect	将流转换为集合或其他数据结构	stream.collect(Collectors.toList())
reduce	聚合元素（如求和、求最大值）	stream.reduce(0, Integer::sum)
count	统计元素数量	stream.count()
anyMatch	是否存在至少一个元素满足条件	stream.anyMatch(s -> s.startsWith("A"))
allMatch	是否所有元素都满足条件	stream.allMatch(s -> s.length() > 2)

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3. Stream实战案例

案例1：统计单词频率

List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "apple", "orange", "banana");
Map<String, Long> frequency = words.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()));
// 输出：{apple=2, orange=1, banana=2}

案例2：多条件排序

List<Person> people = Arrays.asList(
    new Person("Alice", 25),
    new Person("Bob", 30),
    new Person("Charlie", 20)
);

// 按年龄降序，若年龄相同按姓名升序
List<Person> sorted = people.stream()
    .sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge).reversed()
        .thenComparing(Person::getName))
    .collect(Collectors.toList());

案例3：并行流加速处理

List<Integer> numbers = IntStream.range(1, 1_000_000).boxed().collect(Collectors.toList());

// 顺序流
long start = System.currentTimeMillis();
long sum = numbers.stream().mapToLong(Integer::longValue).sum();
System.out.println("顺序流耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");

// 并行流
start = System.currentTimeMillis();
sum = numbers.parallelStream().mapToLong(Integer::longValue).sum();
System.out.println("并行流耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");

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4. Stream高级特性与性能优化

4.1 并行流的注意事项

• 适用场景：数据量大且任务可并行化（如无状态操作：filter、map）。
• 避免使用场景：
  • 数据量小（线程切换开销可能高于收益）。
  • 共享变量修改（需处理线程安全问题）。
  • 有顺序依赖的操作（如limit、findFirst）。

4.2 短路操作提升性能

某些终端操作（如findFirst、anyMatch）不需要处理全部元素即可返回结果：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 10, 20);
// 找到第一个大于5的数后立即停止处理
Optional<Integer> result = numbers.stream()
    .filter(n -> n > 5)
    .findFirst();

4.3 避免副作用

Stream操作应尽量保持无状态，避免修改外部变量：

// 错误写法：在Lambda中修改外部变量
List<String> output = new ArrayList<>();
list.stream().forEach(s -> output.add(s)); 

// 正确写法：使用collect
List<String> output = list.stream().collect(Collectors.toList());

4.4 原始类型流优化

使用IntStream、LongStream、DoubleStream避免装箱开销：

IntStream.range(1, 100)
    .filter(n -> n % 2 == 0)
    .average(); // 直接计算原始类型平均值

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5. 总结与最佳实践

Lambda与Stream API让Java代码更简洁、更具表现力，但也需注意合理使用：

1. 优先使用Stream处理集合：替代传统的for循环，提升可读性。
2. 谨慎选择并行流：仅在数据量大且无状态时使用。
3. 避免复杂Lambda：若Lambda超过3行，考虑抽取为方法。
4. 结合Optional处理空值：如stream.findFirst().orElse(defaultValue)。
5. 保持代码可维护性：避免过度链式调用（如超过5个操作）。

示例：链式调用的可读性优化

// 不推荐的写法
List<String> result = list.stream()
    .filter(s -> s != null)
    .map(String::trim)
    .filter(s -> !s.isEmpty())
    .map(String::toUpperCase)
    .sorted()
    .collect(Collectors.toList());

// 推荐的写法（通过换行和注释增强可读性）
List<String> result = list.stream()
    .filter(Objects::nonNull)          // 过滤null值
    .map(String::trim)                 // 去除首尾空格
    .filter(s -> !s.isEmpty())         // 过滤空字符串
    .map(String::toUpperCase)          // 转为大写
    .sorted(Comparator.naturalOrder()) // 自然排序
    .collect(Collectors.toList());

通过掌握Lambda与Stream API，开发者可以写出更简洁、高效且易于维护的Java代码，尤其是在处理集合数据和复杂业务逻辑时，其优势更加显著。