函数接口
为了理解Lambda，首先应该了解一下java8新出的函数接口，因为这是Lambda表达式的类型。它的定义是：一个接口，如果只有一个显式声明的抽象方法，那么它就是一个函数接口。一般用@FunctionalInterface标注出来（也可以不标）。
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如上图所示，1.8后，Runnable接口被标注成函数接口
Lambda的理解
什么是Lambda，本质上还是一个匿名函数，
public int add(int x, int y) {
return x + y;
}
(x, y) -> x+y;
(x, y) -> { return x + y; } //显式指明返回值
三者是等价的
便于理解，假如我们有这么一个接口：
public interface StringFunction{
public String apply(String s);
}
还有这么一个函数
public String run(StringFunction f){
return f.apply("Hello world");
}
现在就可以使用Lambda来将匿名函数充当参数了
run(s -> s.toUpperCase());
其实也就是
run(new StringFunction(){
public String apply(String s){
return s.toUpperCase();
}
})
你可以用一个λ表达式为一个函数接口赋值：
Runnable r1 = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");};
然后再赋值给一个Object：
Object obj = r1;
但却不能这样干：
Object obj = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");}; // ERROR! Object is not a functional interface!
必须显式的转型成一个函数接口才可以：
Object o = (Runnable) () -> { System.out.println("hi"); }; // correct
一个λ表达式只有在转型成一个函数接口后才能被当做Object使用。所以下面这句也不能编译：
System.out.println( () -> {} ); //错误! 目标类型不明
必须先转型:
System.out.println( (Runnable)() -> {} ); // 正确
假设你自己写了一个函数接口，长的跟Runnable一模一样：
@FunctionalInterface
public interface MyRunnable {
public void run();
}
那么
Runnable r1 = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");};
MyRunnable2 r2 = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");};
都是正确的写法。这说明一个λ表达式可以有多个目标类型（函数接口），只要函数匹配成功即可。
但需注意一个λ表达式必须至少有一个目标类型。
JDK预定义了很多函数接口以避免用户重复定义。
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
R apply(T t);
}
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
void accept(T t);
}
@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
boolean test(T t);
}
λ表达式的使用
之前创建一个新的线程：
Thread oldSchool = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is from an anonymous class.");
}
});
利用Lambda之后：
Thread oldSchool = new Thread(() -> {
System.out.println("This is from an anonymous class.");
});
除了可以简化代码，Lambda还可以和集合类很好地结合。java8引入了流的概念，可以将集合转换成流，对流的一次操作会返回另一个流，最终调用一个结束方法来终结流，就好像StringBuild中append和toString的概念类似。
int []nums = new int[]{1,2,3,4,5,6};
Arrays.stream(nums)
.boxed()
.filter(item -> item % 2 == 0)
.forEach(item -> System.out.println(item));
// 输出结果2 4 6
filter方法的参数是Predicate类型，forEach方法的参数是Consumer类型，它们都是函数接口，所以可以使用λ表达式。
再看一个方法
public static void test(String... nums){
List<String> l = Arrays.asList(nums);
List<Integer> r = l.stream()
.map(Integer::parseInt)
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(r);
}
利用map将元素转为Integer，去重后，利用collect收集
其中有用到map方法，需要和flatMap作对比
/* 输出
[1]
[2, 3]
[4, 5, 6]
*/
Stream.of(Arrays.asList(1),
Arrays.asList(2, 3), Arrays.asList(4, 5, 6))
.map(item -> item)
.forEach(item -> System.out.println(item));
/*输出
1
2
3
4
5
6
*/
Stream.of(Arrays.asList(1),
Arrays.asList(2, 3), Arrays.asList(4, 5, 6))
.flatMap(item -> item.stream())
.forEach(item -> System.out.println(item));
可以看到flatMap将元素打平了
collect也很有必要说一下，这是一个流的终结方法，
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
// Collector参数解释
// 创建一个容器
Supplier<A> supplier();
// 将元素添加到容器中
BiConsumer<A, T> accumulator();
// 将两个容器合并为一个结果容器
BinaryOperator<A> combiner();
// 对结果容器作相应的变换
Function<A, R> finisher();
// 对上述过程做优化和控制
Set<Characteristics> characteristics();
可以看到，collect方法要求传入一个Collector接口的实例对象，Collector可以看做是用来处理流的工具，在Collectors里面封装了很多Collector工具。
了解了参数的意义，就可以理解Collectors工具类中的几个常用方法
public static <T>
Collector<T, ?, List<T>> toList() {
return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
(left, right) -> { left.addAll(right); return left; },
CH_ID);
}
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上面显示了Collectors.toList()的整个流程：
1.创建一个空器 ：ArrayList::new
2.将流中的元素添加到容器中： List::add
3.将两个容器合并：left.addAll(right)
4.将结果较换成想要的格式：此例子中该方法不执行
事实上，对流的操作并没有使元素被循环一次，实际上流操作分为Lazy和eager两种，Lazy没有遇到eager时，是不会执行的，除此之外，每个元素都是顺着流进行执行的，也就是全在一个循环中执行，并不会产生循环上的效率问题
// Map转List
Map<String,String> map = new HashMap<>();
map.put("k1","v1");
System.out.println(map.entrySet().stream().map(item -> item.getValue()).collect(Collectors.toList()));
// List转Map
List<String> list = new ArrayList<>();
Collections.addAll(list,"1","2")；
System.out.println(list.stream().map(Integer::parseInt).collect(Collectors.toMap(item -> item + 1, item -> item)));
reduce: // 对所有元素进行
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
<U> U reduce(U identity,
BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
BinaryOperator<U> combiner);
第一个重载方法
List<Integer> numList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
int result = numList.stream().reduce((a,b) -> a + b ).get();
System.out.println(result);
lambada表达式的a参数是表达式的执行结果的缓存，也就是表达式这一次的执行结果会被作为下一次执行的参数，而第二个参数b则是依次为stream中每个元素。如果表达式是第一次被执行，a则是stream中的第一个元素。
第二个重载方法与第一个相比，仅仅是多个一个初始值
List<Integer> numList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
int result = numList.stream().reduce(0,(a,b) -> a + b );
System.out.println(result);
第三个参数只有并行流中才会执行（关于并行流，可以参考https://www.jianshu.com/p/ac2bcf2f9d48）：
private static void testMultiReduce() {
ArrayList<List<String>> strings = new ArrayList<>();
strings.add(Arrays.asList("1", "2", "3", "4"));
strings.add(Arrays.asList("2", "3", "4", "5"));
strings.add(Arrays.asList("3", "4", "5", "6"));
// 非并行流
Integer reduce1 = strings.stream().flatMap(e -> e.stream()).reduce(0,
(acc, e) -> acc + Integer.valueOf(e), (u, t) -> {
// 非并行流，不会执行第三个参数
System.out.println("u----:" + u);
// 这里的返回值并没有影响返回结果
return null;
});
System.out.println("reduce1:" + reduce1);
// 并行流
Integer reduce2 = strings.parallelStream().flatMap(e -> e.stream()).reduce(0,
(acc, e) -> acc + Integer.valueOf(e), (u, t) -> {
// u，t分别为并行流每个子任务的结果
System.out.println("u----:" + u);
System.out.println("t----:" + t);
return u + t;
});
System.out.println("reduce2:" + reduce2);
}
其他概念
外部变量
Lambda在使用外部变量上和内部类相似，只是Lambda如果不使用外部变量，则不含有外部类的this指针，而在java8之前，内部类想要用外部类的变量，必须声明为final，这是为了保证数据的一致性，在java8以后，可以不显示声明final，但是使用上来讲，还是要为final，否则会报错，Lambda也是相同的用法
默认方法
java8除了新增加了Lambda，还增加了接口方法的默认方法，在stream概念出来以后，需要像Collection中添加新的方法，但是事实上不可以更改这个接口，因为有很多人已经实现了这个接口，所以不可以随便更改。于是就提出了默认方法这一概念，是一种折中的办法。
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