【Java】Lambda表达式,函数式编程整合

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
Predicatetest(T t)判断真假Tboolean9龙的身高大于185cm吗?
Consumeraccept(T t)消费消息Tvoid输出一个值
FunctionR apply(T t)将T映射为R(转换功能)TR获得student对象的名字
SupplierT get()生产消息NoneT工厂方法
UnaryOperatorT apply(T t)一元操作TT逻辑非(!)
BinaryOperatorapply(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,注意:构造方法不能为public,因为enum并不可以被实例化

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。

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。

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。

比如我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

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

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。

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

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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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

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。

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。

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

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。**

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。

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。

以上是 【Java】Lambda表达式,函数式编程整合 的全部内容, 来源链接: utcz.com/a/88267.html

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