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关于java:Lambda表达式函数式编程整合

jiezi

一、引言

java8 最大的个性就是引入 Lambda 表达式，即函数式编程，能够将行为进行传递。总结就是：应用不可变值与函数，函数对不可变值进行解决，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形象办法的接口，用作 Lambda 表达式的类型。应用 @FunctionalInterface 注解润饰的类，编译器会检测该类是否只有一个形象办法或接口，否则，会报错。能够有多个默认办法，静态方法。

1.1 java8 自带的罕用函数式接口。

函数接口 形象办法 性能 参数 返回类型 示例
Predicate test(T t) 判断虚实 T boolean 9 龙的身高大于 185cm 吗？
Consumer accept(T t) 生产音讯 T void 输入一个值
Function R apply(T t) 将 T 映射为 R（转换性能） T R 取得 student 对象的名字
Supplier T get() 生产音讯 None T 工厂办法
UnaryOperator T apply(T t) 一元操作 T T 逻辑非（!）
BinaryOperator apply(T t, U u) 二元操作 (T，T) (T) 求两个数的乘积（*） 
public class Test {
    
    @ToString
    static class OutstandingClass {
        private String name;
        private Student student;
        public String getName() {return name;}
        public Student getStudent() {return student;}
        
        public OutstandingClass(String name, Student student) {
            this.name = name;
            this.student = student;
        }
        public OutstandingClass() {}
    }
    
    @ToString
    static class Student{
         private String name;
         private int age;
         private int stature;
         private List<SpecialityEnum> specialitys;
         public Student(String name,int age,int height){
             this.name=name;
             this.age=age;
             this.stature=height;
         }
         public int getStature() {return stature;}
         public int getAge() {return age;}
         public String getName() {return name;}
         public List<SpecialityEnum> getSpecialitys() {return specialitys;}
    }
    
    @ToString
    static enum SpecialityEnum {SIGN("sing"),
         DANCE("dance"),
         SWIMMING("swimming"),
         RUNNING("running");
         private String speciality;
         public String getSpeciality() {return speciality;}
    // 构造方法，留神：构造方法不能为 public，因为 enum 并不能够被实例化
        private SpecialityEnum(String speciality) {this.speciality = speciality;}
    }
    
    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("命运由我不禁天");

        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应用
     *
     * @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
// 命运由我不禁天
// 9 龙
//10
//false
//6
// 我是一个演示的函数式接口

以上演示了 lambda 接口的应用及自定义一个函数式接口并应用。上面，咱们看看 java8 将函数式接口封装到流中如何高效的帮忙咱们解决汇合。

留神：Student::getName例子中这种编写 lambda 表达式的形式称为 办法援用。格局为ClassNmae::methodName。是不是很神奇，java8 就是这么迷人。

1.2 惰性求值与及早求值

惰性求值：只形容 Stream，操作的后果也是 Stream，这样的操作称为惰性求值。惰性求值能够像建造者模式一样链式应用，最初再应用及早求值得到最终后果。

及早求值：失去最终的后果而不是 Stream，这样的操作称为及早求值。

2、罕用的流

2.1 collect(Collectors.toList())

将流转换为 list。还有 toSet()，toMap()等。及早求值。


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);

// 输入后果
//[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。外部就是 Predicate 接口。惰性求值。

比方咱们筛选出出身高小于 180 的同学。

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> list = students.stream()
            .filter(stu -> stu.getStature() < 180)
            .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list);
        
// 输入后果
//[Student{name='路飞', age=22, stature=175, specialities=null}]

2.3 map

转换性能，外部就是 Function 接口。惰性求值

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);
        
// 输入后果
//[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

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);
        
// 输入后果
//[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

咱们常常会在汇合中 求最大或最小值 ，应用流就很不便。 及早求值。

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());
        }
        
// 输入后果
//Student{name='白胡子', age=50, stature=185, specialities=null}
//Student{name='路飞', age=22, stature=175, specialities=null}

max、min 接管一个 Comparator（例子中应用 java8 自带的动态函数，只须要传进须要比拟值即可。）并且返回一个 Optional 对象，该对象是 java8 新增的类，专门为了避免 null 引发的空指针异样。能够应用 max.isPresent()判断是否有值；能够应用 max.orElse(new Student())，当值为 null 时就应用给定值；也能够应用 max.orElseGet(() -> new Student()); 这须要传入一个 Supplier 的 lambda 表达式。

2.6 count

统计性能，个别都是联合 filter 应用，因为先筛选出咱们须要的再统计即可。及早求值

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));

        long count = students.stream().filter(s1 -> s1.getAge() < 45).count();
        System.out.println("年龄小于 45 岁的人数是：" + count);
        
// 输入后果
// 年龄小于 45 岁的人数是：2

2.7 reduce

reduce 操作能够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，因为罕用而被纳入规范库中。事实上，这些办法都是 reduce 操作。 及早求值。

Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, (acc, x) -> acc+ x);
        System.out.println(reduce);
// 输入后果
//10

咱们看得 reduce 接管了一个初始值为 0 的累加器，顺次取出值与累加器相加，最初累加器的值就是最终的后果。

三、高级汇合类及收集器

收集器，一种通用的、从流生成简单值的构造。只有将它传给 collect 办法，所有的流就都能够应用它了。规范类库曾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 类中动态导入的。

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
 */
public 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));
}

// 输入后果
// 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

罕用的流操作是将其分解成两个汇合，Collectors.partitioningBy 帮咱们实现了，接管一个 Predicate 函数式接口。

将示例学生分为会唱歌与不会唱歌的两个汇合。

Map<Boolean, List<Student>> listMap = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(student -> student.getSpecialities().
                                      contains(SpecialityEnum.SING)));

3.3 数据分组

数据分组是一种更天然的宰割数据操作，与将数据分成 ture 和 false 两局部不同，能够使 用任意值对数据分组。Collectors.groupingBy 接管一个 Function 做转换。


如图，咱们应用 groupingBy 将依据进行分组为圆形一组，三角形一组，正方形一组。

例子：依据学生第一个专长进行分组

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。

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？通常只能创立一个 StringBuilder，循环拼接。应用 Stream，应用 Collectors.joining()简略容易。**

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);
        
// 输入后果
//[路飞, 红发, 白胡子]

joining 接管三个参数，第一个是分界符，第二个是前缀符，第三个是结束符。也能够不传入参数 Collectors.joining()，这样就是间接拼接。

3.5 筛选 +-

static class Student{
    public String name;
     public int age;
     public int stature;
     public boolean result;
     public Student(String name,int age,int height,boolean result){
            this.name=name;
     this.age=age;
     this.stature=height;
     this.result=result;
 }
    public void setResult(boolean result){this.result= result;}
    public int getStature() {return stature;}
    public int getAge() {return age;}
    public String getName() {return name;}
    public boolean getResult() {return result;}
}
public static void main(String[] args) {List<String> iv=new ArrayList();
 iv.add("张三");
 iv.add("李四");
 iv.add("王五");
 iv.add("赵六");
 List<Student> troList =new ArrayList();
 troList.add(new Student("bobo",20,170,false));
 troList.add(new Student("张三",30,171,false));
 troList.add(new Student("老李",40,172,false));
 troList.add(new Student("赵六",50,173,false));
 troList.add(new Student("隔壁老王",60,174,false));
 // 筛选 +
 List<String> stringList = iv.stream().filter(tname -> troList.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toList()).contains(tname)
    ).collect(Collectors.toList());
 List<Student> students = troList.stream().map(
            student -> {if(iv.contains(student.getName())){student.setResult(true);
 return student;
 }
                return student;
 }
    ).collect(Collectors.toList());
 students.forEach(
            s -> {System.out.println(s.getName() +":" + s.getResult());
 }
    );
 System.out.println("================ 筛选 +===============");
 stringList.forEach(
            s -> {System.out.println(s);
 }
    );
 System.out.println("================ 筛选 -===============");
 // 筛选 -
 List<String> stringList2 = iv.stream().filter(tname -> !troList.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toList()).contains(tname)
    ).collect(Collectors.toList());
 stringList2.forEach(
            s -> {System.out.println(s);
 }
    );
}

四、总结

本篇次要从理论应用讲述了罕用的办法及流，应用 java8 能够很清晰表白你要做什么，代码也很简洁。本篇例子次要是为了解说较为简单，大家能够去应用 java8 重构本人现有的代码，自行体会 lambda 的奥秘。本文说的 Stream 要组合应用才会施展更大的性能，链式调用很迷人，依据本人的业务去做吧。

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