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Java 8 Lambda 表达式和 Stream 操作

Lambda表达式的语法

基本语法:

(parameters) -> expression
或
(parameters) ->{ statements; }
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方法引用

方法引用分为三种,方法引用通过一对双冒号:: 来表示,方法引用是一种函数式接口的另一种书写方式

  1. 静态方法引用,通过类名::静态方法名, 如 Integer::parseInt
  2. 实例方法引用,通过实例对象::实例方法,如 str::substring
  3. 也可以类名::实例方法名, 如 String::substring
  4. 构造方法引用,通过类名::new, 如 User::new

第三点: 若Lambda 的参数列表的第一个参数,是实例方法的调用者,第二个参数(或无参)是实例方法的参数时,格式: 类名::实例方法名

There are several basic function shapes,

including Function (unary function from T to R), Consumer (unary function from T to void), Predicate (unary function from T to boolean), and Supplier (nullary function to R).

Function shapes have a natural arity based on how they are most commonly used. The basic shapes can be modified by an arity prefix to indicate a different arity, such as BiFunction (binary function from T and U to R).

类名::方法名,相当于对这个方法闭包的引用,类似js中的一个function。比如:

public static void main(String[] args) {
        Consumer<String> printStrConsumer = DoubleColon::printStr;
        printStrConsumer.accept("printStrConsumer");
         
        Consumer<DoubleColon> toUpperConsumer = DoubleColon::toUpper;
        toUpperConsumer.accept(new DoubleColon());
         
        BiConsumer<DoubleColon,String> toLowerConsumer = DoubleColon::toLower;
        toLowerConsumer.accept(new DoubleColon(),"toLowerConsumer");
         
        BiFunction<DoubleColon,String,Integer> toIntFunction = DoubleColon::toInt;
        int i = toIntFunction.apply(new DoubleColon(),"toInt");
    }

	static class DoubleColon {
		 
	    public static void printStr(String str) {
	        System.out.println("printStr : " + str);
	    }
	 
	    public void toUpper(){
	        System.out.println("toUpper : " + this.toString());
	    }
	 
	    public void toLower(String str){
	        System.out.println("toLower : " + str);
	    }
	 
	    public int toInt(String str){
	        System.out.println("toInt : " + str);
	        return 1;
	    }
	}
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用::提取的函数,最主要的区别在于静态与非静态方法,非静态方法比静态方法多一个参数,就是被调用的实例。

// 使用双冒号::来构造非静态函数引用
	    String content = "Hello JDK8";
	    
	    // public String substring(int beginIndex)
	    // 写法一: 对象::非静态方法
	    Function<Integer, String> func = content::substring;
	    String result = func.apply(1);
	    System.out.println(result);
	    
	    // 写法二:
	    IntFunction<String> intFunc = content::substring;
	    result = intFunc.apply(1);
	    System.out.println(result);
	    
	    // 写法三: String::非静态方法
	    BiFunction<String,Integer,String> lala = String::substring;
	    String s = lala.apply(content, 1);
	    System.out.println(s);
	    
	    // public String toUpperCase()
	    // 写法一: 函数引用也是一种函数式接口,所以也可以将函数引用作为方法的参数
	    Function<String, String> func2 = String::toUpperCase;
	    result = func2.apply("lalala");
	    System.out.println(result);
	    
	    // 写法二: 可以改写成Supplier: 入参void, 返回值String
	    Supplier<String> supplier = "alalal"::toUpperCase;
	    result = supplier.get();
	    System.out.println(result);
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数组引用

        // 传统Lambda实现
        IntFunction<int[]> function = (i) -> new int[i];
        int[] apply = function.apply(5);
        System.out.println(apply.length); // 5

        // 数组类型引用实现
        function = int[]::new;
        apply = function.apply(10);
        System.out.println(apply.length); // 10
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Optional的用法

c static void main(String[] args) {
    // Optional类已经成为Java 8类库的一部分,在Guava中早就有了,可能Oracle是直接拿来使用了
    // Optional用来解决空指针异常,使代码更加严谨,防止因为空指针NullPointerException对代码造成影响
    String msg = "hello";
    Optional<String> optional = Optional.of(msg);
    // 判断是否有值,不为空
    boolean present = optional.isPresent();
    // 如果有值,则返回值,如果等于空则抛异常
    String value = optional.get();
    // 如果为空,返回else指定的值
    String hi = optional.orElse("hi");
    // 如果值不为空,就执行Lambda表达式
    optional.ifPresent(opt -> System.out.println(opt));
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Stream的一些操作

有些Stream可以转成集合,比如前面提到toList,生成了java.util.List 类的实例。当然了,还有还有toSet和toCollection,分别生成 Set和Collection 类的实例。

final List<String> list = Arrays.asList("jack", "mary", "lucy");
		
		// 过滤 + 输出
		System.out.println("过滤 + 输出: ");
		Stream<String> stream = list.stream();
		stream.filter(item -> !item.equals("zhangsan"))
			.filter(item -> !item.equals("wangwu"))
			.forEach(item -> System.out.println(item));
		
		// 限制为2
		System.out.println("limit(2): ");
		list.stream().limit(2).forEach(System.out::println);
		
		// 排序
		System.out.println("排序: ");
		list.stream().sorted((o1, o2) -> o1.compareTo(o2)).forEach(System.out::println);
		
		// 取出最大值
		System.out.println("max: ");
		String result = list.stream().max((o1, o2) -> o1.compareTo(o2)).orElse("error");
		System.out.println(result);
		
		
		// toList
		System.out.println("toList: ");
		List<Integer> collectList = Stream.of(1, 2, 3, 4)
		        .collect(Collectors.toList());
		System.out.println("collectList: " + collectList);
		// 打印结果
		// collectList: [1, 2, 3, 4]
		
		// toSet
		System.out.println("toSet: ");
		Set<Integer> collectSet = Stream.of(1, 2, 3, 4)
		        .collect(Collectors.toSet());
		System.out.println("collectSet: " + collectSet);
		// 打印结果
		// collectSet: [1, 2, 3, 4]
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list 转 map(通过 stream)

List<Person> list = new ArrayList<>();
		list.add(new Person(1, "mary"));
		list.add(new Person(2, "lucy"));
		
		Map<Integer, Person> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity()));
		System.out.println(map);
		// 输出: {1=Main3$Person@42f30e0a, 2=Main3$Person@24273305}
		
		Map<Integer, String> map2 = list.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getId, Person::getName)); 
		System.out.println(map2);
		// 输出: {1=mary, 2=lucy}
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分割数据块

image.png

Map<Boolean, List<Integer>> map = Stream.of(1, 2, 3, 4)
	        .collect(Collectors.partitioningBy(item -> item > 2));
		System.out.println(map);

// 输出: {false=[1, 2], true=[3, 4]}
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函数的返回值只能将数据分为两组也就是ture和false两组数据。

数据块分组

数据分组是一种更自然的分割数据操作, 与将数据分成true和false两部分不同,可以使用任意值对数据分组。

image.png

groupingBy是都集合进行分组,分组之后的结果形如Map<key,List>。其中,key是进行分组的字段类型,比如按Ussr类中的type(用户类型:1、2、3、4)进行分组,type的类型为Integer,分组之后的Map的key类型就是Integer。并且最多会分成四组,所以最后的结果即Map<Integer,List>。 假设我们想用户类型为1的集合,首先先进行分组,如: Map<Integer,List<User>> userMap = allUserList.parallelStream().collect(Collectors.groupingBy(User::getType)); 接下来直接从Map中get(1)即可,如: List<User> userList = userMap.get(1);

groupingBy与partitioningBy之间的坑

1.必须要提的一点是:在进行get时,groupingBy分组若key不存在则返回null,partitioningBy则会返回空数组,groupingBy分组注意判空。

2.stream处理集合的效率并不一定比迭代器高,如果不要求顺序可以使用parallelStream进行并行流的处理。

字符串

在Java 1.8中,我们可以使用Stream来实现。这里我们将使用 Collectors.joining 收集Stream中的值,该方法可以方便地将Stream得到一个字符串。joining函数接受三个参数,分别表示允(用以分隔元素)、前缀和后缀。

String strJoin = Stream.of("1", "2", "3", "4")
        .collect(Collectors.joining(",", "[", "]"));
System.out.println("strJoin: " + strJoin);
// 打印结果
// strJoin: [1,2,3,4]
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TODO阅读+理解:Java8中使用stream进行分组统计和普通实现的分组统计的性能对比_冯立彬的博客-CSDN博客_java stream 分组统计 blog.csdn.net/fenglibing/…

参考

JDK1.8新特性(三): 方法引用 ::和Optional blog.csdn.net/vbirdbest/a…

blog.csdn.net/IO_Field/ar… Java 8系列之Stream的基本语法详解

blog.csdn.net/V_Axis/arti…

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