感受lambda之美，推薦收藏，寫得太好了！
注意：文末有最新Java實戰(zhàn)項目和面試題
一、引言
java8最大的特性就是引入Lambda表達式，即函數式編程，可以將行為進行傳遞?？偨Y就是：使用不可變值與函數，函數對不可變值進行處理，映射成另一個值。
二、java重要的函數式接口
1、什么是函數式接口
函數接口是只有一個抽象方法的接口，用作 Lambda 表達式的類型。使用@FunctionalInterface注解修飾的類，編譯器會檢測該類是否只有一個抽象方法或接口，否則，會報錯。可以有多個默認方法，靜態(tài)方法。
1.1 java8自帶的常用函數式接口。
public?class?Test?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????Predicate?predicate?=?x?->?x?>?185;
????????Student?student?=?new?Student("9龍",?23,?175);
????????System.out.println(
????????????"9龍的身高高于185嗎？："?+?predicate.test(student.getStature()));
????????Consumer?consumer?=?System.out::println;
????????consumer.accept("命運由我不由天");
????????Function<Student,?String>?function?=?Student::getName;
????????String?name?=?function.apply(student);
????????System.out.println(name);
????????Supplier?supplier?=?
????????????()?->?Integer.valueOf(BigDecimal.TEN.toString());
????????System.out.println(supplier.get());
????????UnaryOperator?unaryOperator?=?uglily?->?!uglily;
????????Boolean?apply2?=?unaryOperator.apply(true);
????????System.out.println(apply2);
????????BinaryOperator?operator?=?(x,?y)?->?x?*?y;
????????Integer?integer?=?operator.apply(2,?3);
????????System.out.println(integer);
????????test(()?->?"我是一個演示的函數式接口");
????}
????/**
?????*?演示自定義函數式接口使用
?????*
?????*?@param?worker
?????*/
????public?static?void?test(Worker?worker)?{
????????String?work?=?worker.work();
????????System.out.println(work);
????}
????public?interface?Worker?{
????????String?work();
????}
}
//9龍的身高高于185嗎？：false
//命運由我不由天
//9龍
//10
//false
//6
//我是一個演示的函數式接口
以上演示了lambda接口的使用及自定義一個函數式接口并使用。下面，我們看看java8將函數式接口封裝到流中如何高效的幫助我們處理集合。
注意：Student::getName例子中這種編寫lambda表達式的方式稱為方法引用。格式為ClassNmae::methodName。是不是很神奇，java8就是這么迷人。
示例：本篇所有示例都基于以下三個類。OutstandingClass：班級；Student：學生；SpecialityEnum：特長。
1.2 惰性求值與及早求值
惰性求值：只描述Stream，操作的結果也是Stream，這樣的操作稱為惰性求值。惰性求值可以像建造者模式一樣鏈式使用，最后再使用及早求值得到最終結果。
及早求值：得到最終的結果而不是Stream，這樣的操作稱為及早求值。
2、常用的流
2.1 collect(Collectors.toList())
將流轉換為list。還有toSet()，toMap()等。及早求值。
public?class?TestCase?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????List?studentList?=?Stream.of(new?Student("路飛",?22,?175),
????????????????new?Student("紅發(fā)",?40,?180),
????????????????new?Student("白胡子",?50,?185)).collect(Collectors.toList());
????????System.out.println(studentList);
????}
}
//輸出結果
//[Student{name='路飛',?age=22,?stature=175,?specialities=null},?
//Student{name='紅發(fā)',?age=40,?stature=180,?specialities=null},?
//Student{name='白胡子',?age=50,?stature=185,?specialities=null}]
2.2 filter
顧名思義，起過濾篩選的作用。內部就是Predicate接口。惰性求值。
比如我們篩選出出身高小于180的同學。
public?class?TestCase?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????List?students?=?new?ArrayList<>(3);
????????students.add(new?Student("路飛",?22,?175));
????????students.add(new?Student("紅發(fā)",?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);
????}
}
//輸出結果
//[Student{name='路飛',?age=22,?stature=175,?specialities=null}]
2.3 map
轉換功能，內部就是Function接口。惰性求值
public?class?TestCase?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????List?students?=?new?ArrayList<>(3);
????????students.add(new?Student("路飛",?22,?175));
????????students.add(new?Student("紅發(fā)",?40,?180));
????????students.add(new?Student("白胡子",?50,?185));
????????List?names?=?students.stream().map(student?->?student.getName())
????????????????.collect(Collectors.toList());
????????System.out.println(names);
????}
}
//輸出結果
//[路飛,?紅發(fā),?白胡子]
例子中將student對象轉換為String對象，獲取student的名字。
2.4 flatMap
將多個Stream合并為一個Stream。惰性求值
public?class?TestCase?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????List?students?=?new?ArrayList<>(3);
????????students.add(new?Student("路飛",?22,?175));
????????students.add(new?Student("紅發(fā)",?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);
????}
}
//輸出結果
//[Student{name='路飛',?age=22,?stature=175,?specialities=null},?
//Student{name='紅發(fā)',?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}]
調用Stream.of的靜態(tài)方法將兩個list轉換為Stream，再通過flatMap將兩個流合并為一個。
2.5 max和min
我們經常會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?students?=?new?ArrayList<>(3);
????????students.add(new?Student("路飛",?22,?175));
????????students.add(new?Student("紅發(fā)",?40,?180));
????????students.add(new?Student("白胡子",?50,?185));
????????Optional?max?=?students.stream()
????????????.max(Comparator.comparing(stu?->?stu.getAge()));
????????Optional?min?=?students.stream()
????????????.min(Comparator.comparing(stu?->?stu.getAge()));
????????//判斷是否有值
????????if?(max.isPresent())?{
????????????System.out.println(max.get());
????????}
????????if?(min.isPresent())?{
????????????System.out.println(min.get());
????????}
????}
}
//輸出結果
//Student{name='白胡子',?age=50,?stature=185,?specialities=null}
//Student{name='路飛',?age=22,?stature=175,?specialities=null}
max、min接收一個Comparator（例子中使用java8自帶的靜態(tài)函數，只需要傳進需要比較值即可。）并且返回一個Optional對象，該對象是java8新增的類，專門為了防止null引發(fā)的空指針異常。
可以使用max.isPresent()判斷是否有值；可以使用max.orElse(new Student())，當值為null時就使用給定值；也可以使用max.orElseGet(() -> new Student());這需要傳入一個Supplier的lambda表達式。
2.6 count
統計功能，一般都是結合filter使用，因為先篩選出我們需要的再統計即可。及早求值
public?class?TestCase?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????List?students?=?new?ArrayList<>(3);
????????students.add(new?Student("路飛",?22,?175));
????????students.add(new?Student("紅發(fā)",?40,?180));
????????students.add(new?Student("白胡子",?50,?185));
????????long?count?=?students.stream().filter(s1?->?s1.getAge()?45).count();
????????System.out.println("年齡小于45歲的人數是："?+?count);
????}
}
//輸出結果
//年齡小于45歲的人數是：2
2.7 reduce
reduce 操作可以實現從一組值中生成一個值。在上述例子中用到的 count 、 min 和 max 方法，因為常用而被納入標準庫中。事實上，這些方法都是 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);
????}
}
//輸出結果
//10
我們看得reduce接收了一個初始值為0的累加器，依次取出值與累加器相加，最后累加器的值就是最終的結果。
三、高級集合類及收集器
3.1 轉換成值
收集器，一種通用的、從流生成復雜值的結構。只要將它傳給 collect 方法，所有的流就都可以使用它了。標準類庫已經提供了一些有用的收集器，以下示例代碼中的收集器都是從 java.util.stream.Collectors 類中靜態(tài)導入的。
public?class?CollectorsTest?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????List?students1?=?new?ArrayList<>(3);
????????students1.add(new?Student("路飛",?23,?175));
????????students1.add(new?Student("紅發(fā)",?40,?180));
????????students1.add(new?Student("白胡子",?50,?185));
????????OutstandingClass?ostClass1?=?new?OutstandingClass("一班",?students1);
????????//復制students1，并移除一個學生
????????List?students2?=?new?ArrayList<>(students1);
????????students2.remove(1);
????????OutstandingClass?ostClass2?=?new?OutstandingClass("二班",?students2);
????????//將ostClass1、ostClass2轉換為Stream
????????Stream?classStream?=?Stream.of(ostClass1,?ostClass2);
????????OutstandingClass?outstandingClass?=?biggestGroup(classStream);
????????System.out.println("人數最多的班級是："?+?outstandingClass.getName());
????????System.out.println("一班平均年齡是："?+?averageNumberOfStudent(students1));
????}
????/**
?????*?獲取人數最多的班級
?????*/
????private?static?OutstandingClass?biggestGroup(Stream?outstandingClasses) ?{
????????return?outstandingClasses.collect(
????????????????maxBy(comparing(ostClass?->?ostClass.getStudents().size())))
????????????????.orElseGet(OutstandingClass::new);
????}
????/**
?????*?計算平均年齡
?????*/
????private?static?double?averageNumberOfStudent(List?students) ?{
????????return?students.stream().collect(averagingInt(Student::getAge));
????}
}
//輸出結果
//人數最多的班級是：一班
//一班平均年齡是：37.666666666666664
maxBy或者minBy就是求最大值與最小值。
3.2 轉換成塊
常用的流操作是將其分解成兩個集合，Collectors.partitioningBy幫我們實現了，接收一個Predicate函數式接口。
將示例學生分為會唱歌與不會唱歌的兩個集合。
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 數據分組
數據分組是一種更自然的分割數據操作，與將數據分成 ture 和 false 兩部分不同，可以使用任意值對數據分組。Collectors.groupingBy接收一個Function做轉換。
如圖，我們使用groupingBy將根據進行分組為圓形一組，三角形一組，正方形一組。
例子：根據學生第一個特長進行分組
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與SQL 中的 group by 操作是一樣的。
3.4 字符串拼接
如果將所有學生的名字拼接起來，怎么做呢？通常只能創(chuàng)建一個StringBuilder，循環(huán)拼接。使用Stream，使用Collectors.joining()簡單容易。
public?class?JoiningTest?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????List?students?=?new?ArrayList<>(3);
????????students.add(new?Student("路飛",?22,?175));
????????students.add(new?Student("紅發(fā)",?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);
????}
}
//輸出結果
//[路飛,紅發(fā),白胡子]
joining接收三個參數，第一個是分界符，第二個是前綴符，第三個是結束符。也可以不傳入參數Collectors.joining()，這樣就是直接拼接。
四、總結
本篇主要從實際使用講述了常用的方法及流，使用java8可以很清晰表達你要做什么，代碼也很簡潔。本篇例子主要是為了講解較為簡單，大家可以去使用java8重構自己現有的代碼，自行領會lambda的奧妙。
本文說的Stream要組合使用才會發(fā)揮更大的功能，鏈式調用很迷人，根據自己的業(yè)務去做吧。
來源：http://suo.im/5yol71
---END--- 文末福利
