Lambda 表达式是 JDK8 的一个新特性,可以取代大部分的匿名内部类,写出更优雅的 Java 代码,尤其在集合的遍历和其他集合操作中,可以极大地优化代码结构。
JDK 也提供了大量的内置函数式接口供我们使用,使得 Lambda 表达式的运用更加方便、高效。
可以对某些匿名内部类的写法进行简化,它是函数式编程思想的一个重要体现,不用关注是什么对象,而是更关注对数据进行了什么操作。
(参数列表)->{代码}
在创建线程并启动时可以使用匿名内部类的写法;
new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread()); } }).start();
new Thread(() -> { System.out.println(Thread.currentThread()); }).start();
IntBinaryOperator是一个接口,使用匿名内部类的写法调用该方法;
public static int calculateNum(IntBinaryOperator operator) { int a = 10; int b = 20; return operator.applyAsInt(a, b); } @Test public void testLambda2() { int i = calculateNum(new IntBinaryOperator() { @Override public int applyAsInt(int left, int right) { return left + right; } }); System.out.println(i); }
public static int calculateNum(IntBinaryOperator operator) { int a = 10; int b = 20; return operator.applyAsInt(a, b); } @Test public void testLambda2() { int i = calculateNum((int left, int right) -> { return left + right; }); System.out.println(i); }
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); } } } @Test public void testLambda3() { printNum(new IntPredicate() { @Override public boolean test(int value) { return value % 3 == 0; } }); }
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); } } } @Test public void testLambda3() { printNum((int value) -> { return value % 3 == 0; }); }
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; } @Test public void testLambda4() { Integer result = typeConver(new Function<String, Integer>() { @Override public Integer apply(String s) { return Integer.valueOf(s); } }); System.out.println(result); }
public static <R> R typeConver(Function<String, R> function) { String str = "1235"; R result = function.apply(str); return result; } @Test public void testLambda4() { Integer result = typeConver((String s) -> { return Integer.valueOf(s); }); System.out.println(result); }
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); } } @Test public void testLambda5() { foreachArr(new IntConsumer() { @Override public void accept(int value) { System.out.println(value); } });
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); } } @Test public void testLambda5() { foreachArr((int value) -> { System.out.println(value); }); }
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); } } @Test public void testLambda5() { foreachArr((value) -> { System.out.println(value); }); }
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); } } @Test public void testLambda5() { foreachArr((value) -> System.out.println(value)); }
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); } } @Test public void testLambda5() { foreachArr(value -> System.out.println(value)); }
Stream将要处理的元素集合看作一种流,在流的过程中,借助Stream API对流中的元素进行操作。
Stream可以由数组或集合创建,对流的操作分为两种:
Stream特性:
stream不存储数据,而是按照特定的规则对数据进行计算,一般会输出结果;
stream不会改变数据源,通常情况下会产生一个新的集合或一个值;
stream具有延迟执行特性,只有调用终端操作时,中间操作才会执行。
Stream创建方式有三种:
通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流;
使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流;
使用Stream的静态方法:of()、iterate()、generate()。
import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.IntStream; import java.util.stream.Stream; /** * @author hos * @Createdate 2022/3/21 14:40 */ public class StreamCreateType { public static void main(String[] args) { /** * Stream 流的创建有3种方式 * 1. Collection.stream()方法用集合创建 * 2. Arrays.stream(T[] array) 方法用数组创建 * 3. 使用Stream的静态方法:of()、iterate()、generate() */ //方式一: Collection.stream()方法用集合创建 List<String> list = Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"); // 创建一个顺序流 Stream<String> stream = list.stream(); // 创建一个并行流 Stream<String> stringStream = list.parallelStream(); List<String> collect = stringStream.collect(Collectors.toList()); //方式二: Arrays.stream(T[] array) 方法用数组创建 int[] array = {1, 2, 3, 4, 5}; IntStream stream1 = Arrays.stream(array); System.out.println(stream1.max().getAsInt()); //方式三: 使用Stream的静态方法:of()、iterate()、generate() Stream<Integer> intStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6); Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4); // 0 3 6 9 stream2.forEach(System.out::println); AtomicInteger m = new AtomicInteger(10); Stream<Integer> stream3 = Stream.generate(()-> m.getAndIncrement()).limit(3); //10 11 12 stream3.forEach(System.out::println); } }
map,可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中;
map,接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。
filter,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;
filter,按照一定的规则校验流中的元素,将符合条件的元素提取到新的流中的操作。
distinct,去除流中的重复元素;
sorted(),自然排序,流中元素需实现Comparable接口;
sorted(Comparator com),Comparator排序器自定义排序。
limit,可以设置流的最大长度,超出的部分将被抛弃;
skip,跳过流中的前n个元素,返回剩下的元素;
flatMap,接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流;
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。
forEach方法,通过 lambda 表达式的方式遍历集合中的元素;
forEach,对流中的元素进行遍历操作,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。
count,用来获取当前流中元素的个数;
max&min,可以用来或者流中的最值。
collect,把当前流转换成一个集合;
collect,把一个流收集起来,最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合;流不存储数据,那么在流中的数据完成处理后,需要将流中的数据重新归集到新的集合里。
reduce,把一个流缩减成一个值,能实现对集合求和、求乘积和求最值操作;
reduce,对流中的数据按照你指定的计算方式计算出一个结果。