标签:实例 不变性 需要 sort cto compareto 不用 遍历 oid
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;
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)
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<Integer> list = new ArrayList<>(); Collections.sort(list, new Comparator<Integer>() { @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<Integer> 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<Integer> com = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
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<String> sup = () -> emp.getName(); System.out.println(sup.get()); System.out.println("----------------------------------"); // 现在我们是这样写的 Supplier<String> sup2 = emp::getName; System.out.println(sup2.get()); } //类名 :: 静态方法名 @Test public void test2(){ Comparator<Integer> com = (x, y) -> Integer.compare(x, y); System.out.println("-------------------------------------"); Comparator<Integer> com2 = Integer::compare; } //类名 :: 实例方法名 @Test public void test3(){ BiPredicate<String, String> bp = (x, y) -> x.equals(y); System.out.println(bp.test("abcde", "abcde")); System.out.println("-----------------------------------------"); BiPredicate<String, String> bp2 = String::equals; System.out.println(bp2.test("abc", "abc")); }
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 extends Person> { 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<Person> 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
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<String> 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
创建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
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);
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<Integer> numbers = new ArrayList<>(); numbers.add(3); numbers.add(4); numbers.add(8); numbers.add(16); numbers.stream().forEach(number->{ System.out.println(number); });
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<Integer> integerList = Lists.newArrayList(); integerList.add(15); integerList.add(32); integerList.add(5); integerList.add(232); integerList.add(56); List<Integer> after = integerList.stream() .filter(i->i>50) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(after);//232,56
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<Integer> 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<String> afterString = integerList.stream() .map(i->String.valueOf(i)).collect(Collectors.toList());
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<String> words = new ArrayList<String>(); words.add("your"); words.add("name"); public static Stream<Character> characterStream(String s){ List<Character> result = new ArrayList<>(); for (char c : s.toCharArray()) result.add(c); return result.stream(); } Stream<Stream<Character>> result = words.map(w -> characterStream(w)); //[[‘y‘, ‘o‘, ‘u‘, ‘r‘], [‘n‘, ‘a‘, ‘m‘, ‘e‘]] Stream<Character> letters = words.flatMap(w -> characterStream(w)); //[‘y‘, ‘o‘, ‘u‘, ‘r‘, ‘n‘, ‘a‘, ‘m‘, ‘e‘]
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<Integer> pageList = myList.stream() .skip(pageNumber*pageSize) .limit(pageSize).collect(Collectors.toList());
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<Integer> myTestList = Lists.newArrayList(); myTestList.add(10); myTestList.add(39); myTestList.add(10); myTestList.add(78); myTestList.add(10); List<Integer> 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。
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<Integer> thereList = hereList.stream().collect(Collectors.toList()); 收集到Set中可以这样用 Set<Integer> thereSet = hereList.stream().collect(Collectors.toSet()); 收集到Set时,控制Set的类型,可以这样。 TreeSet<Integer> treeSet = hereList.stream() .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
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();
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<Room> 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<Integer,List<Room>> groupMap = roomList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Room::getHigh)); System.out.println("groupMap:"+groupMap);
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
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<Integer> 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
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深度分析:java8的新特性lambda和stream流,看完你学会了吗?
标签:实例 不变性 需要 sort cto compareto 不用 遍历 oid
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