Java8 之 lambda表达式 与 Stream

转载自：http://ifeve.com/lambda/

Lambda初体验

下面进入本文的正题–lambda表达式。首先我们看一下什么是lambda表达式。以下是维基百科上对于”Lambda expression”的解释：

 a function (or a subroutine) defined, and possibly called, without being bound to an identifier。

简单点说就是：一个不用被绑定到一个标识符上，并且可能被调用的函数。这个解释还不够通俗，lambda表达式可以这样定义（不精确，自己的理解）：一段带有输入参数的可执行语句块。这样就比较好理解了吧？一例胜千言。有读者反馈：不理解Stream的含义，所以这里先提供一个没用stream的lambda表达式的例子。

1 //这里省略list的构造
2 List<String> names = ...;
3 Collections.sort(names, (o1, o2) -> o1.compareTo(o2));

 

1 //这里省略list的构造
2 List<String> names = ...;
3 Collections.sort(names, new Comparator<String>() {
4   @Override
5   public int compare(String o1, String o2) {
6     return o1.compareTo(o2);
7   }
8 });

上面两段代码分别是：使用lambda表达式来排序和使用匿名内部类来排序。这个例子可以很明显的看出lambda表达式简化代码的效果。接下来展示lambda表达式和其好基友Stream的配合。

1 List<String> names = new ArrayList<>();
2 names.add("TaoBao");
3 names.add("ZhiFuBao");
4 List<String> lowercaseNames = names.stream().map((String name) -> {return name.toLowerCase();}).collect(Collectors.toList());

这段代码就是对一个字符串的列表，把其中包含的每个字符串都转换成全小写的字符串（熟悉Groovy和Scala的同学肯定会感觉很亲切）。注意代码第四行的map方法调用，这里map方法就是接受了一个lambda表达式（其实是一个java.util.function.Function的实例，后面会介绍）。

为什么需要Lambda表达式呢？在尝试回答这个问题之前，我们先看看在Java8之前，如果我们想做上面代码的操作应该怎么办。

先看看普通青年的代码：

1 List<String> names = new ArrayList<>();
2 names.add("TaoBao");
3 names.add("ZhiFuBao");
4 List<String> lowercaseNames = new ArrayList<>();
5 for (String name : names) {
6   lowercaseNames.add(name.toLowerCase());
7 }

接下来看看文艺青年的代码（借助Guava）：

1 List<String> names = new ArrayList<>();
2 names.add("TaoBao");
3 names.add("ZhiFuBao");
4 List<String> lowercaseNames = FluentIterable.from(names).transform(new Function<String, String>() {
5   @Override
6   public String apply(String name) {
7     return name.toLowerCase();
8   }
9 }).toList();

在此，我们不再讨论普通青年和文艺青年的代码风格孰优孰劣（有兴趣的可以去google搜索“命令式编程vs声明式编程”）。本人更加喜欢声明式的编程风格，所以偏好文艺青年的写法。但是在文艺青年代码初看起来看起来干扰信息有点多，Function匿名类的构造语法稍稍有点冗长。所以Java8的lambda表达式给我们提供了创建SAM（Single Abstract Method）接口更加简单的语法糖。

Lambda语法详解

我们在此抽象一下lambda表达式的一般语法：

1 (Type1 param1, Type2 param2, ..., TypeN paramN) -> {
2   statment1;
3   statment2;
4   //.............
5   return statmentM;
6 }

从lambda表达式的一般语法可以看出来，还是挺符合上面给出的非精确版本的定义–“一段带有输入参数的可执行语句块”。

上面的lambda表达式语法可以认为是最全的版本，写起来还是稍稍有些繁琐。别着急，下面陆续介绍一下lambda表达式的各种简化版：

1. 参数类型省略–绝大多数情况，编译器都可以从上下文环境中推断出lambda表达式的参数类型。这样lambda表达式就变成了：

1 (param1,param2, ..., paramN) -> {
2   statment1;
3   statment2;
4   //.............
5   return statmentM;
6 }

所以我们最开始的例子就变成了（省略了List的创建）：

1 List<String> lowercaseNames = names.stream().map((name) -> {return name.toLowerCase();}).collect(Collectors.toList());

2. 当lambda表达式的参数个数只有一个，可以省略小括号。lambda表达式简写为：

1 param1 -> {
2   statment1;
3   statment2;
4   //.............
5   return statmentM;
6 }

所以最开始的例子再次简化为：

1 List<String> lowercaseNames = names.stream().map(name -> {return name.toLowerCase();}).collect(Collectors.toList());

3. 当lambda表达式只包含一条语句时，可以省略大括号、return和语句结尾的分号。lambda表达式简化为：

1 param1 -> statment

所以最开始的例子再次简化为：

1 List<String> lowercaseNames = names.stream().map(name -> name.toLowerCase()).collect(Collectors.toList());

4. 使用Method Reference(具体语法后面介绍)

1 //注意，这段代码在Idea 13.0.2中显示有错误，但是可以正常运行
2 List<String> lowercaseNames = names.stream().map(String::toLowerCase).collect(Collectors.toList());

Lambda表达式眼中的外部世界

我们前面所有的介绍，感觉上lambda表达式像一个闭关锁国的家伙，可以访问给它传递的参数，也能自己内部定义变量。但是却从来没看到其访问它外部的变量。是不是lambda表达式不能访问其外部变量？我们可以这样想：lambda表达式其实是快速创建SAM接口的语法糖，原先的SAM接口都可以访问接口外部变量，lambda表达式肯定也是可以（不但可以，在java8中还做了一个小小的升级，后面会介绍）。

1 String[] array = {"a", "b", "c"};
2 for(Integer i : Lists.newArrayList(1,2,3)){
3   Stream.of(array).map(item -> Strings.padEnd(item, i, '@')).forEach(System.out::println);
4 }

上面的这个例子中，map中的lambda表达式访问外部变量Integer i。并且可以访问外部变量是lambda表达式的一个重要特性，这样我们可以看出来lambda表达式的三个重要组成部分：

• 输入参数
• 可执行语句
• 存放外部变量的空间

不过lambda表达式访问外部变量有一个非常重要的限制：变量不可变（只是引用不可变，而不是真正的不可变）。

1 String[] array = {"a", "b", "c"};
2 for(int i = 1; i<4; i++){
3   Stream.of(array).map(item -> Strings.padEnd(item, i, '@')).forEach(System.out::println);
4 }

上面的代码，会报编译错误。因为变量i被lambda表达式引用，所以编译器会隐式的把其当成final来处理（ps：大家可以想象问什么上一个例子不报错，而这个报错。）细心的读者肯定会发现不对啊，以前java的匿名内部类在访问外部变量的时候，外部变量必须用final修饰。Bingo，在java8对这个限制做了优化（前面说的小小优化），可以不用显示使用final修饰，但是编译器隐式当成final来处理。

lambda眼中的this

在lambda中，this不是指向lambda表达式产生的那个SAM对象，而是声明它的外部对象。

方法引用（Method reference）和构造器引用（construct reference）

方法引用

前面介绍lambda表达式简化的时候，已经看过方法引用的身影了。方法引用可以在某些条件成立的情况下，更加简化lambda表达式的声明。方法引用语法格式有以下三种：

• objectName::instanceMethod
• ClassName::staticMethod
• ClassName::instanceMethod

前两种方式类似，等同于把lambda表达式的参数直接当成instanceMethod|staticMethod的参数来调用。比如System.out::println等同于x->System.out.println(x)；Math::max等同于(x, y)->Math.max(x,y)。

最后一种方式，等同于把lambda表达式的第一个参数当成instanceMethod的目标对象，其他剩余参数当成该方法的参数。比如String::toLowerCase等同于x->x.toLowerCase()。

构造器引用

构造器引用语法如下：ClassName::new，把lambda表达式的参数当成ClassName构造器的参数 。例如BigDecimal::new等同于x->new BigDecimal(x)。

吐槽一下方法引用

表面上看起来方法引用和构造器引用进一步简化了lambda表达式的书写，但是个人觉得这方面没有Scala的下划线语法更加通用。比较才能看出，翠花，上代码！

1 List<String> names = new ArrayList<>();
2 names.add("TaoBao");
3 names.add("ZhiFuBao");
4 names.stream().map(name -> name.charAt(0)).collect(Collectors.toList());

上面的这段代码就是给定一个String类型的List，获取每个String的首字母，并将其组合成新的List。这段代码就没办法使用方法引用来简化。接下来，我们简单对比一下Scala的下划线语法（不必太纠结Scala的语法，这里只是做个对比）：

1 //省略List的初始化
2 List[String] names = ....
3 names.map(_.charAt(0))

在Scala中基本不用写lambda表达式的参数声明。

Stream初体验

我们先来看看Java里面是怎么定义Stream的：

A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.

我们来解读一下上面的那句话：

1. Stream是元素的集合，这点让Stream看起来用些类似Iterator；
2. 可以支持顺序和并行的对原Stream进行汇聚的操作；

大家可以把Stream当成一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator，用户只能一个一个的遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如“过滤掉长度大于10的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，具体这些操作如何应用到每个元素上，就给Stream就好了！（这个秘籍，一般人我不告诉他：））大家看完这些可能对Stream还没有一个直观的认识，莫急，咱们来段代码。

1 //Lists是Guava中的一个工具类
2 List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,null,3,4,null,6);
3 nums.stream().filter(num -> num != null).count();

上面这段代码是获取一个List中，元素不为null的个数。这段代码虽然很简短，但是却是一个很好的入门级别的例子来体现如何使用Stream，正所谓“麻雀虽小五脏俱全”。我们现在开始深入解刨这个例子，完成以后你可能可以基本掌握Stream的用法！

1.1 剖析Stream通用语法

图片就是对于Stream例子的一个解析，可以很清楚的看见：原本一条语句被三种颜色的框分割成了三个部分。红色框中的语句是一个Stream的生命开始的地方，负责创建一个Stream实例；绿色框中的语句是赋予Stream灵魂的地方，把一个Stream转换成另外一个Stream，红框的语句生成的是一个包含所有nums变量的Stream，进过绿框的filter方法以后，重新生成了一个过滤掉原nums列表所有null以后的Stream；蓝色框中的语句是丰收的地方，把Stream的里面包含的内容按照某种算法来汇聚成一个值，例子中是获取Stream中包含的元素个数。如果这样解析以后，还不理解，那就只能动用“核武器”–图形化，一图抵千言！

在此我们总结一下使用Stream的基本步骤：

1. 创建Stream；
2. 转换Stream，每次转换原有Stream对象不改变，返回一个新的Stream对象（**可以有多次转换**）；
3. 对Stream进行聚合（Reduce）操作，获取想要的结果；

2. 创建Stream

最常用的创建Stream有两种途径：

1. 通过Stream接口的静态工厂方法（注意：Java8里接口可以带静态方法）；
2. 通过Collection接口的默认方法（默认方法：Default method，也是Java8中的一个新特性，就是接口中的一个带有实现的方法，后续文章会有介绍）–stream()，把一个Collection对象转换成Stream

2.1 使用Stream静态方法来创建Stream

1. of方法：有两个overload方法，一个接受变长参数，一个接口单一值

1 Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);
2 Stream<String> stringStream = Stream.of("taobao");

2. generator方法：生成一个无限长度的Stream，其元素的生成是通过给定的Supplier（这个接口可以看成一个对象的工厂，每次调用返回一个给定类型的对象）

1 Stream.generate(new Supplier<Double>() {
2     @Override
3     public Double get() {
4         return Math.random();
5     }
6 });
7 Stream.generate(() -> Math.random());
8 Stream.generate(Math::random);

三条语句的作用都是一样的，只是使用了lambda表达式和方法引用的语法来简化代码。每条语句其实都是生成一个无限长度的Stream，其中值是随机的。这个无限长度Stream是懒加载，一般这种无限长度的Stream都会配合Stream的limit()方法来用。
3. iterate方法：也是生成无限长度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重复对给定的种子值(seed)调用用户指定函数来生成的。其中包含的元素可以认为是：seed，f(seed),f(f(seed))无限循环

1 Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);

这段代码就是先获取一个无限长度的正整数集合的Stream，然后取出前10个打印。千万记住使用limit方法，不然会无限打印下去。

2.2 通过Collection子类获取Stream

这个在本文的第一个例子中就展示了从List对象获取其对应的Stream对象，如果查看Java doc就可以发现Collection接口有一个stream方法，所以其所有子类都都可以获取对应的Stream对象。

1 public interface Collection<E> extends Iterable<E> {
2     //其他方法省略
3     default Stream<E> stream() {
4         return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
5     }
6 }

3. 转换Stream

转换Stream其实就是把一个Stream通过某些行为转换成一个新的Stream。Stream接口中定义了几个常用的转换方法，下面我们挑选几个常用的转换方法来解释。
1. distinct: 对于Stream中包含的元素进行去重操作（去重逻辑依赖元素的equals方法），新生成的Stream中没有重复的元素；

distinct方法示意图(**以下所有的示意图都要感谢[RxJava](https://github.com/Netflix/RxJava)项目的doc中的图片给予的灵感, 如果示意图表达的有错误和不准确的地方，请直接联系我。**)：

2. filter: 对于Stream中包含的元素使用给定的过滤函数进行过滤操作，新生成的Stream只包含符合条件的元素；

filter方法示意图：

3. map: 对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作，新生成的Stream只包含转换生成的元素。这个方法有三个对于原始类型的变种方法，分别是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。这三个方法也比较好理解，比如mapToInt就是把原始Stream转换成一个新的Stream，这个新生成的Stream中的元素都是int类型。之所以会有这样三个变种方法，可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗；

map方法示意图：

4. flatMap：和map类似，不同的是其每个元素转换得到的是Stream对象，会把子Stream中的元素压缩到父集合中；

flatMap方法示意图：

5. peek: 生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream，同时会提供一个消费函数（Consumer实例），新Stream每个元素被消费的时候都会执行给定的消费函数；

peek方法示意图：

6. limit: 对一个Stream进行截断操作，获取其前N个元素，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那就获取其所有的元素；

limit方法示意图：

7. skip: 返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那么返回空Stream；

skip方法示意图：

8. 在一起,在一起！

1 List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
2 System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -> num != null).
3             distinct().mapToInt(num -> num * 2).
4             peek(System.out::println).skip(2).limit(4).sum());

这段代码演示了上面介绍的所有转换方法（除了flatMap），简单解释一下这段代码的含义：给定一个Integer类型的List，获取其对应的Stream对象，然后进行过滤掉null，再去重，再每个元素乘以2，再每个元素被消费的时候打印自身，在跳过前两个元素，最后去前四个元素进行加和运算(解释一大堆，很像废话，因为基本看了方法名就知道要做什么了。这个就是声明式编程的一大好处！)。大家可以参考上面对于每个方法的解释，看看最终的输出是什么。
9. 性能问题
有些细心的同学可能会有这样的疑问：在对于一个Stream进行多次转换操作，每次都对Stream的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是一个for循环里把所有操作都做掉的N（转换的次数）倍啊。其实不是这样的，转换操作都是lazy的，多个转换操作只会在汇聚操作（见下节）的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在汇聚操作的时候循环Stream对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。

4. 汇聚（Reduce）Stream

汇聚这个词，是我自己翻译的，如果大家有更好的翻译，可以在下面留言。在官方文档中是reduce，也叫fold。

在介绍汇聚操作之前，我们先看一下Java doc中对于其定义：

A reduction operation (also called a fold) takes a sequence of input elements and combines them into a single summary result by repeated application of a combining operation, such as finding the sum or maximum of a set of numbers, or accumulating elements into a list. The streams classes have multiple forms of general reduction operations, called reduce() and collect(), as well as multiple specialized reduction forms such as sum(), max(), or count().

简单翻译一下：汇聚操作（也称为折叠）接受一个元素序列为输入，反复使用某个合并操作，把序列中的元素合并成一个汇总的结果。比如查找一个数字列表的总和或者最大值，或者把这些数字累积成一个List对象。Stream接口有一些通用的汇聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的汇聚操作，比如sum(),max()和count()。注意：sum方法不是所有的Stream对象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是实例才有。

下面会分两部分来介绍汇聚操作：

1. 可变汇聚：把输入的元素们累积到一个可变的容器中，比如Collection或者StringBuilder；
2. 其他汇聚：除去可变汇聚剩下的，一般都不是通过反复修改某个可变对象，而是通过把前一次的汇聚结果当成下一次的入参，反复如此。比如reduce，count，allMatch；

4.1 可变汇聚

可变汇聚对应的只有一个方法：collect，正如其名字显示的，它可以把Stream中的要有元素收集到一个结果容器中（比如Collection）。先看一下最通用的collect方法的定义（还有其他override方法）：

1 <R> R collect(Supplier<R> supplier,
2                   BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
3                   BiConsumer<R, R> combiner);

先来看看这三个参数的含义：Supplier supplier是一个工厂函数，用来生成一个新的容器；BiConsumer accumulator也是一个函数，用来把Stream中的元素添加到结果容器中；BiConsumer combiner还是一个函数，用来把中间状态的多个结果容器合并成为一个（并发的时候会用到）。看晕了？来段代码！

1 List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
2     List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).
3             collect(() -> new ArrayList<Integer>(),
4                     (list, item) -> list.add(item),
5                     (list1, list2) -> list1.addAll(list2));

上面这段代码就是对一个元素是Integer类型的List，先过滤掉全部的null，然后把剩下的元素收集到一个新的List中。进一步看一下collect方法的三个参数，都是lambda形式的函数（*上面的代码可以使用方法引用来简化，留给读者自己去思考*）。

• 第一个函数生成一个新的ArrayList实例；
• 第二个函数接受两个参数，第一个是前面生成的ArrayList对象，二个是stream中包含的元素，函数体就是把stream中的元素加入ArrayList对象中。第二个函数被反复调用直到原stream的元素被消费完毕；
• 第三个函数也是接受两个参数，这两个都是ArrayList类型的，函数体就是把第二个ArrayList全部加入到第一个中；

但是上面的collect方法调用也有点太复杂了，没关系！我们来看一下collect方法另外一个override的版本，其依赖[Collector](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collector.html)。

1 <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

这样清爽多了！少年，还有好消息，Java8还给我们提供了Collector的工具类–[Collectors](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collectors.html)，其中已经定义了一些静态工厂方法，比如：Collectors.toCollection()收集到Collection中, Collectors.toList()收集到List中和Collectors.toSet()收集到Set中。这样的静态方法还有很多，这里就不一一介绍了，大家可以直接去看JavaDoc。下面看看使用Collectors对于代码的简化：

1 List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).
2                 collect(Collectors.toList());

4.2 其他汇聚

– reduce方法：reduce方法非常的通用，后面介绍的count，sum等都可以使用其实现。reduce方法有三个override的方法，本文介绍两个最常用的，最后一个留给读者自己学习。先来看reduce方法的第一种形式，其方法定义如下：

1 Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);

接受一个BinaryOperator类型的参数，在使用的时候我们可以用lambda表达式来。

1 List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
2 System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce((sum, item) -&gt; sum + item).get());

可以看到reduce方法接受一个函数，这个函数有两个参数，第一个参数是上次函数执行的返回值（也称为中间结果），第二个参数是stream中的元素，这个函数把这两个值相加，得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数。要注意的是：**第一次执行的时候第一个参数的值是Stream的第一个元素，第二个参数是Stream的第二个元素**。这个方法返回值类型是Optional，这是Java8防止出现NPE的一种可行方法，后面的文章会详细介绍，这里就简单的认为是一个容器，其中可能会包含0个或者1个对象。
这个过程可视化的结果如图：

reduce方法还有一个很常用的变种：

1 T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

这个定义上上面已经介绍过的基本一致，不同的是：它允许用户提供一个循环计算的初始值，如果Stream为空，就直接返回该值。而且这个方法不会返回Optional，因为其不会出现null值。下面直接给出例子，就不再做说明了。

1 List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
2 System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce(0, (sum, item) -> sum + item));

– count方法：获取Stream中元素的个数。比较简单，这里就直接给出例子，不做解释了。

1 List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
2 System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().count());

– 搜索相关
– allMatch：是不是Stream中的所有元素都满足给定的匹配条件
– anyMatch：Stream中是否存在任何一个元素满足匹配条件
– findFirst: 返回Stream中的第一个元素，如果Stream为空，返回空Optional
– noneMatch：是不是Stream中的所有元素都不满足给定的匹配条件
– max和min：使用给定的比较器（Operator），返回Stream中的最大|最小值
下面给出allMatch和max的例子，剩下的方法读者当成练习。

1 List<Integer&gt; ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
2 System.out.println(ints.stream().allMatch(item -> item < 100));
3 ints.stream().max((o1, o2) -&gt; o1.compareTo(o2)).ifPresent(System.out::println);