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作者: java菲菲 | 来源:发表于2019-07-02 13:34 被阅读1次

    一、引言

    java8最大的特性就是引入Lambda表达式,即函数式编程,可以将行为进行传递。总结就是:使用不可变值与函数,函数对不可变值进行处理,映射成另一个值。

    二、java重要的函数式接口

    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。

    函数接口抽象方法功能参数返回类型示例Predicatetest(T t)判断真假Tboolean9龙的身高大于185cm吗?Consumeraccept(T t)消费消息Tvoid输出一个值FunctionR apply(T t)将T映射为R(转换功能)TR获得student对象的名字SupplierT get()生产消息NoneT工厂方法UnaryOperatorT apply(T t)一元操作TT逻辑非(!)BinaryOperatorapply(T t, U u)二元操作(T,T)(T)求两个数的乘积(*)

    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 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。

    public class TestCase {

    public static void main(String[] args) {

    List 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 list = students.stream()

    .filter(stu -> stu.getStature() < 180)

    .collect(Collectors.toList());

    System.out.println(list);

    }

    }

    //输出结果

    //[Student{name='路飞', age=22, stature=175, specialities=null}]

    2.3 map

    转换功能,内部就是Function接口。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<String> names = students.stream().map(student -> student.getName())

    .collect(Collectors.toList());

    System.out.println(names);

    }

    }

    //输出结果

    //[路飞, 红发, 白胡子]

    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 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 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

    public class TestCase {

    public static void main(String[] args) {

    List 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));

    long count = students.stream().filter(s1 -> s1.getAge() < 45).count();

    System.out.println("年龄小于45岁的人数是:" + count);

    }

    }

    //输出结果

    //年龄小于45岁的人数是:2

    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。

    三、高级集合类及收集器

    3.1 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。

    3.2 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 students的初始化

    Map> listMap = students.stream().collect(

    Collectors.partitioningBy(student -> student.getSpecialities().

    contains(SpecialityEnum.SING)));

    }

    }

    3.3 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 students的初始化

    Map> 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。

    3.4 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。

    四、总结

    本篇主要从实际使用讲述了常用的方法及流,使用java8可以很清晰表达你要做什么,代码也很简洁。本篇例子主要是为了讲解较为简单,大家可以去使用java8重构自己现有的代码,自行领会lambda的奥妙。本文说的Stream要组合使用才会发挥更大的功能,链式调用很迷人,根据自己的业务去做吧。

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