Lambda表达式常用介绍

it2022-05-05 182

1、什么是函数式接口

函数接口是只有一个抽象方法的接口，用作 Lambda 表达式的类型。使用@FunctionalInterface注解修饰的类，编译器会检测该类是否只有一个抽象方法或接口，否则，会报错。可以有多个默认方法，静态方法。

1.1 java8自带的常用函数式接口。

public class Test { public static void main(String[] args) { Predicate<Integer> predicate = x -> x > 185; Student student = new Student("9龙", 23, 175); System.out.println( "9龙的身高高于185吗？：" + predicate.test(student.getStature())); Consumer<String> consumer = System.out::println; consumer.accept("命运由我不由天"); Function<Student, String> function = Student::getName; String name = function.apply(student); System.out.println(name); Supplier<Integer> supplier = () -> Integer.valueOf(BigDecimal.TEN.toString()); System.out.println(supplier.get()); UnaryOperator<Boolean> unaryOperator = uglily -> !uglily; Boolean apply2 = unaryOperator.apply(true); System.out.println(apply2); BinaryOperator<Integer> operator = (x, y) -> x * y; Integer integer = operator.apply(2, 3); System.out.println(integer); test(() -> "我是一个演示的函数式接口"); } /** * 演示自定义函数式接口使用 * * @param worker */ public static void test(Worker worker) { String work = worker.work(); System.out.println(work); } public interface Worker { String work(); } } //9龙的身高高于185吗？：false //命运由我不由天 //9龙 //10 //false //6 //我是一个演示的函数式接口

以上演示了lambda接口的使用及自定义一个函数式接口并使用。下面，我们看看java8将函数式接口封装到流中如何高效的帮助我们处理集合。

注意：Student::getName例子中这种编写lambda表达式的方式称为方法引用。格式为ClassNmae::methodName。是不是很神奇，java8就是这么迷人。

示例：本篇所有示例都基于以下三个类。OutstandingClass：班级；Student：学生；SpecialityEnum：特长。 1.2 惰性求值与及早求值

惰性求值：只描述Stream，操作的结果也是Stream，这样的操作称为惰性求值。惰性求值可以像建造者模式一样链式使用，最后再使用及早求值得到最终结果。

及早求值：得到最终的结果而不是Stream，这样的操作称为及早求值。

2、常用的流

2.1 collect(Collectors.toList())

将流转换为list。还有toSet()，toMap()等。及早求值。

public class TestCase { public static void main(String[] args) { List<Student> studentList = Stream.of(new Student("路飞", 22, 175), new Student("红发", 40, 180), new Student("白胡子", 50, 185)).collect(Collectors.toList()); System.out.println(studentList); } } //输出结果 //[Student{name='路飞', age=22, stature=175, specialities=null}, //Student{name='红发', age=40, stature=180, specialities=null}, //Student{name='白胡子', age=50, stature=185, specialities=null}]

2.2 filter

顾名思义，起过滤筛选的作用。内部就是Predicate接口。惰性求值。比如我们筛选出出身高小于180的同学。

2.3 map

转换功能，内部就是Function接口。惰性求值

例子中将student对象转换为String对象，获取student的名字。

2.4 flatMap

将多个Stream合并为一个Stream。惰性求值

public class TestCase { public static void main(String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3); students.add(new Student("路飞", 22, 175)); students.add(new Student("红发", 40, 180)); students.add(new Student("白胡子", 50, 185)); List<Student> studentList = Stream.of(students, asList(new Student("艾斯", 25, 183), new Student("雷利", 48, 176))) .flatMap(students1 -> students1.stream()).collect(Collectors.toList()); System.out.println(studentList); } } //输出结果 //[Student{name='路飞', age=22, stature=175, specialities=null}, //Student{name='红发', age=40, stature=180, specialities=null}, //Student{name='白胡子', age=50, stature=185, specialities=null}, //Student{name='艾斯', age=25, stature=183, specialities=null}, //Student{name='雷利', age=48, stature=176, specialities=null}]

调用Stream.of的静态方法将两个list转换为Stream，再通过flatMap将两个流合并为一个。

2.5 max和min

我们经常会在集合中求最大或最小值，使用流就很方便。及早求值。

public class TestCase { public static void main(String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3); students.add(new Student("路飞", 22, 175)); students.add(new Student("红发", 40, 180)); students.add(new Student("白胡子", 50, 185)); Optional<Student> max = students.stream() .max(Comparator.comparing(stu -> stu.getAge())); Optional<Student> min = students.stream() .min(Comparator.comparing(stu -> stu.getAge())); //判断是否有值 if (max.isPresent()) { System.out.println(max.get()); } if (min.isPresent()) { System.out.println(min.get()); } } } //输出结果 //Student{name='白胡子', age=50, stature=185, specialities=null} //Student{name='路飞', age=22, stature=175, specialities=null}

max、min接收一个Comparator（例子中使用java8自带的静态函数，只需要传进需要比较值即可。）并且返回一个Optional对象，该对象是java8新增的类，专门为了防止null引发的空指针异常。可以使用max.isPresent()判断是否有值；可以使用max.orElse(new Student())，当值为null时就使用给定值；也可以使用max.orElseGet(() -> new Student());这需要传入一个Supplier的lambda表达式。

2.6 count

统计功能，一般都是结合filter使用，因为先筛选出我们需要的再统计即可。及早求值

2.7 reduce

reduce 操作可以实现从一组值中生成一个值。在上述例子中用到的 count 、 min 和 max 方法，因为常用而被纳入标准库中。事实上，这些方法都是 reduce 操作。及早求值。

public class TestCase { public static void main(String[] args) { Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, (acc, x) -> acc+ x); System.out.println(reduce); } } //输出结果 //10

我们看得reduce接收了一个初始值为0的累加器，依次取出值与累加器相加，最后累加器的值就是最终的结果。高级集合类及收集器 1 转换成值

收集器，一种通用的、从流生成复杂值的结构。只要将它传给 collect 方法，所有的流就都可以使用它了。标准类库已经提供了一些有用的收集器，以下示例代码中的收集器都是从 java.util.stream.Collectors 类中静态导入的。

public class CollectorsTest { public static void main(String[] args) { List<Student> students1 = new ArrayList<>(3); students1.add(new Student("路飞", 23, 175)); students1.add(new Student("红发", 40, 180)); students1.add(new Student("白胡子", 50, 185)); OutstandingClass ostClass1 = new OutstandingClass("一班", students1); //复制students1，并移除一个学生 List<Student> students2 = new ArrayList<>(students1); students2.remove(1); OutstandingClass ostClass2 = new OutstandingClass("二班", students2); //将ostClass1、ostClass2转换为Stream Stream<OutstandingClass> classStream = Stream.of(ostClass1, ostClass2); OutstandingClass outstandingClass = biggestGroup(classStream); System.out.println("人数最多的班级是：" + outstandingClass.getName()); System.out.println("一班平均年龄是：" + averageNumberOfStudent(students1)); } /** * 获取人数最多的班级 */ private static OutstandingClass biggestGroup(Stream<OutstandingClass> outstandingClasses) { return outstandingClasses.collect( maxBy(comparing(ostClass -> ostClass.getStudents().size()))) .orElseGet(OutstandingClass::new); } /** * 计算平均年龄 */ private static double averageNumberOfStudent(List<Student> students) { return students.stream().collect(averagingInt(Student::getAge)); } } //输出结果 //人数最多的班级是：一班 //一班平均年龄是：37.666666666666664

maxBy或者minBy就是求最大值与最小值。

2 转换成块

常用的流操作是将其分解成两个集合，Collectors.partitioningBy帮我们实现了，接收一个Predicate函数式接口。将示例学生分为会唱歌与不会唱歌的两个集合。

public class PartitioningByTest { public static void main(String[] args) { //省略List<student> students的初始化 Map<Boolean, List<Student>> listMap = students.stream().collect( Collectors.partitioningBy(student -> student.getSpecialities(). contains(SpecialityEnum.SING))); } }

3 数据分组

数据分组是一种更自然的分割数据操作，与将数据分成 ture 和 false 两部分不同，可以使用任意值对数据分组。Collectors.groupingBy接收一个Function做转换。

如图，我们使用groupingBy将根据进行分组为圆形一组，三角形一组，正方形一组。

例子：根据学生第一个特长进行分组

public class GroupingByTest { public static void main(String[] args) { //省略List<student> students的初始化 Map<SpecialityEnum, List<Student>> listMap = students.stream().collect( Collectors.groupingBy(student -> student.getSpecialities().get(0))); } }

Collectors.groupingBy与SQL 中的 group by 操作是一样的。 4 字符串拼接

如果将所有学生的名字拼接起来，怎么做呢？通常只能创建一个StringBuilder，循环拼接。使用Stream，使用Collectors.joining()简单容易。

public class JoiningTest { public static void main(String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3); students.add(new Student("路飞", 22, 175)); students.add(new Student("红发", 40, 180)); students.add(new Student("白胡子", 50, 185)); String names = students.stream() .map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",","[","]")); System.out.println(names); } } //输出结果 //[路飞,红发,白胡子]

joining接收三个参数，第一个是分界符，第二个是前缀符，第三个是结束符。也可以不传入参数Collectors.joining()，这样就是直接拼接。

专利

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