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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

Predicate

test(T t)

判断真假

T

boolean

9龙的身高大于185cm吗?

Consumer

accept(T t)

消费消息

T

void

输出一个值

Function

R apply(T t)

将T映射为R(转换功能)

T

R

获得student对象的名字

Supplier

T get()

生产消息

None

T

工厂方法

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 {
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。

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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。

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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<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

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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

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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

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));

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。

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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。

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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)));
}
}

3.3 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。

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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。

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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