java lambda表达式学习笔记

时间  2019-11-17
标签 java lambda 表达式 学习 笔记 栏目 Java 繁體版
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lambda是函数式编程（FP，functional program），在java8中引入，而C#很早以前就有了。在java中lambda表达式是'->',在C#中是‘=>’。java

杜甫说：射人先射马，擒贼先擒王。学习一个库要学习它的入口类。lambda的入口类是Stream，一看Stream中的函数就会发现Function，Predicate等lambda元素。sql

一.几个概念编程

    函数式接口 Functional Interface，除了static和default类型的方法外，只有一个函数的接口。之前，接口中的一切方法都是public的，如今接口中能够包含default类型的实现方法了。java中没有函数指针的概念，C#中有delegate委托至关于函数指针，但java也是有办法的，用一个类，类里面有一个函数，这个类就至关于函数指针。这么整实现简单，理解简单，可是代码比较冗长。app

　 谓词 Predicate， 简单来讲，谓词就是条件。正规来讲，谓词就是一个函数boolean f（x1，x2...），表示变量x1,x2...是否知足条件f。在java中谓词的定义就是一个函数式接口。框架

    函数（映射） Function，将一种类型的对象映射为另外一种或同种类型的对象，它就是一个函数ObjectA f（ObjectB）。在java中映射的定义也是一个函数式接口。less

@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
    R apply(T t);
    default <V> Function<V, R> compose(Function<? super V, ? extends T> before) {
        Objects.requireNonNull(before);
        return (V v) -> apply(before.apply(v));
    } 
    default <V> Function<T, V> andThen(Function<? super R, ? extends V> after) {
        Objects.requireNonNull(after);
        return (T t) -> after.apply(apply(t));
    } 
    static <T> Function<T, T> identity() {
        return t -> t;
    }
}

可见，除了apply()函数之外，其他default方法在外部都是不可见的。因此定义函数式接口的时候须要把其余函数声明称static或者default类型的。dom

Optional这个值表示一个对象，这个对象可能为空也可能不为空，对于它能够产生许多行为：ide

若是它是null，该怎么作orElse()和orElseGet()函数式编程

若是不为null，该怎么作ifPresent()函数

判断是否为null，isPresent()

这个类看上去十分鸡肋，但用处十分普遍

package aaa;

import java.util.NoSuchElementException;
import java.util.Optional;

public class OptionalDemo {
     
      public static void main(String[] args) {
        //建立Optional实例，也能够经过方法返回值获得。
        Optional<String> name = Optional.of("Sanaulla");
     
        //建立没有值的Optional实例，例如值为'null'
        Optional<Object> empty = Optional.ofNullable(null);
     
        //isPresent方法用来检查Optional实例是否有值。
        if (name.isPresent()) {
          //调用get()返回Optional值。
          System.out.println(name.get());
        }
     
        try {
          //在Optional实例上调用get()抛出NoSuchElementException。
          System.out.println(empty.get());
        } catch (NoSuchElementException ex) {
          System.out.println(ex.getMessage());
        }
     
        //ifPresent方法接受lambda表达式参数。
        //若是Optional值不为空，lambda表达式会处理并在其上执行操做。
        name.ifPresent((value) -> {
          System.out.println("The length of the value is: " + value.length());
        });
     
        //若是有值orElse方法会返回Optional实例，不然返回传入的错误信息。
        System.out.println(empty.orElse("There is no value present!"));
        System.out.println(name.orElse("There is some value!"));
     
        //orElseGet与orElse相似，区别在于传入的默认值。
        //orElseGet接受lambda表达式生成默认值。
        System.out.println(empty.orElseGet(() -> "Default Value"));
        System.out.println(name.orElseGet(() -> "Default Value"));
     
        try {
          //orElseThrow与orElse方法相似，区别在于返回值。
          //orElseThrow抛出由传入的lambda表达式/方法生成异常。
          empty.orElseThrow(Exception::new);
        } catch (Throwable ex) {
          System.out.println(ex.getMessage());
        }
     
        //map方法经过传入的lambda表达式修改Optonal实例默认值。 
        //lambda表达式返回值会包装为Optional实例。
        Optional<String> upperName = name.map((value) -> value.toUpperCase());
        System.out.println(upperName.orElse("No value found"));
     
        //flatMap与map（Funtion）很是类似，区别在于lambda表达式的返回值。
        //map方法的lambda表达式返回值能够是任何类型，可是返回值会包装成Optional实例。
        //可是flatMap方法的lambda返回值老是Optional类型。
        upperName = name.flatMap((value) -> Optional.of(value.toUpperCase()));
        System.out.println(upperName.orElse("No value found"));
     
        //filter方法检查Optiona值是否知足给定条件。
        //若是知足返回Optional实例值，不然返回空Optional。
        Optional<String> longName = name.filter((value) -> value.length() > 6);
        System.out.println(longName.orElse("The name is less than 6 characters"));
     
        //另外一个示例，Optional值不知足给定条件。
        Optional<String> anotherName = Optional.of("Sana");
        Optional<String> shortName = anotherName.filter((value) -> value.length() > 6);
        System.out.println(shortName.orElse("The name is less than 6 characters"));
     
      }
     
    }
View Code

 

二.lambda表达式

有两个做用

* 做为函数指针

* 替代匿名内部类，替代函数式接口（FunctionalInterface）

lambda不是语法糖，它在内部实现上也跟匿名内部类不一样，匿名内部类须要进行类文件加载，而lambda表达式不用，因此lambda表达式效率比匿名内部类高。

三种用法

用'(x1,x2,x3)'表示传入参数

若是无参写做’()‘

参数类型能够指明，也能够不指明,java会根据后半部分函数形参自动推断出来。

        List<String> a = Arrays.asList("we i di ao is great".split(" "));
        a.forEach((s) -> System.out.println(s));// 表达式
        a.forEach((String s) -> {
            System.out.println(s);
        });// 语句块
        a.forEach(System.out::println);// 函数

方法引用

object::fun()

className::fun()静态方法引用

className::new  构造函数引用

 

public class LambdaIntro {
    // functional interface 函数式接口
    public static interface ItemWithIndexVisitor<E> {
        public void visit(E item, int index);
    }

    public static <E> void eachWithIndex(List<E> list,
            ItemWithIndexVisitor<E> visitor) {
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            visitor.visit(list.get(i), i);
        }
    }
    // 一个普通函数，用做函数指针
    public static <E> void printItem(E value, int index) {
        String output = String.format("%d -> %s", index, value.toString());
        System.out.println(output);
    }
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
        // 第一种方式
        eachWithIndex(list, (value, index) -> {
            String output = String.format("%d -> %s", index, value);
            System.out.println(output);
        });
        // 第二种方式
        eachWithIndex(list, LambdaIntro::printItem);
    }
}

 

三.使用Stream

建立Stream的两种方式

* Stream接口的工厂方法

* 集合框架的stream()函数

首先来了解使用Stream接口来建立Stream，能够建立三种流：普通枚举流，产生器，迭代器。

        //of：经过枚举方式建立流
        Stream<Integer> one = Stream.of(1, 2, 3);
        //流是能够拼接的，从而产生新流
        Stream<Integer> two = Stream.concat(one, Stream.of(4, 5, 6));
        two.forEach(System.out::println);
        //逐个加入，那就用Builder构建器来实现
        Builder<Integer> builder = Stream.builder();
        Stream<Integer> three = builder.add(3).add(4).build();
        three.forEach((s) -> System.out.println(s));
        //产生器流generator
        Random random = new Random();
        Stream<Integer> four = Stream.generate(() -> random.nextInt());
        four.limit(10).forEach(System.out::println);
        //迭代器iterator，UnaryOperator一元运算符能够经过lambda表达式来建立
        Stream<Integer>five=Stream.iterate(2, new UnaryOperator<Integer>() {
            @Override
            public Integer apply(Integer t) {
                return t = (t * 5 + 7) % 13;
            }
        });
        five.limit(10).forEach(System.out::println);

注意产生器generator和迭代器iterator是无限输出的，能够用limit来约束之。

集合框架都继承了Collection接口，而Collection接口就有一个stream()函数。因此剩下的任务就是如何利用流的强大特性来写出优雅的代码来。

要想深入的了解Stream的一些函数，那就先不要使用lambda表达式，一旦了解它的普通实现，很容易改写成lambda的形式。

流Stream中的函数明显分为两类，一类返回值仍是Stream，能够继续用流来处理，另外一类返回值不是Stream，不能再用流中函数处理了。

Stream filter(Predicate)删除掉流中不知足条件的元素并返回新的Stream

Stream map(Function)映射，把流中的元素映射一下变成一个新流，还有mapToInt(),mapToLong(),mapToDouble()等函数，它们终究仍是映射，只是映射结果更单一。map是一对一映射，flatMap是一对多映射。把一个元素映射成多个元素

        Arrays.asList(1, 2, 3).stream()
                .flatMap(new Function<Integer, Stream<Integer>>() {
                    @Override
                    public Stream<Integer> apply(Integer t) {
                        return Arrays.asList(t, t + 10, t + 100).stream();
                    }
                }).forEach(System.out::println);

输出为1 11 101 2 12 102 3 13 103   中间我省略了换行符 

distinct()去除流中重复元素

sorted()和sorted(Comparator cmp)对流中元素排序

peek()弹出一个元素

        Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3)
                .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
                .map(String::toUpperCase)
                .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
                .collect(Collectors.toList());

执行结果

Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR

limit(int cnt)只返回cnt个元素，skip(int cnt)跳过cnt个元素。

forEach(Consumer consumer)对于每个元素都执行某种操做

reduce()将多个值映射为一个值，实现多对一映射

         Stream.of("one", "two", "three", "four")
                .reduce(new BinaryOperator<String>() {
                    @Override
                    public String apply(String t, String u) {
                        System.out.println(t+":"+u);
                        return t + "," + u;
                    }
                }).ifPresent(System.out::println);

输出为

one:two
one,two:three
one,two,three:four
one,two,three,four

可见，apply(t,u)函数中的t表示当前总量，u表示当前元素。

reduce(T identity,BinaryOperator<T>f)表示带初始值的reduce，好比求和函数，若是identity=9，表示一开始sum=9，此函数返回具体的对象。

        String s = Stream.of("one", "two", "three", "four").reduce("baga",
                new BinaryOperator<String>() {

                    @Override
                    public String apply(String t, String u) {
                        return t +","+ u;
                    }
                });
        System.out.println(s);

输出：

baga,one,two,three,four

collect()

Map<String, Map<String, List<Person>>> peopleByStateAndCity
         = personStream.collect(Collectors.groupingBy(Person::getState,
                                                      Collectors.groupingBy(Person::getCity)));
        String s=Stream.of("one", "two", "three", "four")
                .collect(Collectors.joining(","));
        System.out.println(s);

输出one,two,three,four

Collectors包含许多有用的静态方法

汇集函数min(),max(),count()很像sql中的汇集函数

匹配函数allMatch(Predicate p)，anyMatch(Predicate p)，noneMath(Predicate p)流中所有匹配，部分匹配，彻底不匹配，返回布尔值 

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