本文作者:sukai

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sukai 04-01 149

  Java Lambda 表达式是 Java 8 引入的一个新的功能,可以说是模拟函数式编程的一个语法糖,类似于 Java 中的闭包,但又有些不同,主要目的是提供一个函数化的语法来简化我们的编码。

  Lambda 基本语法

  Lambda 的基本结构为 (arguments) - body,有如下几种情况:

参数类型可推导时,不需要指定类型,如 (a) - System.out.println(a)

当只有一个参数且类型可推导时,不强制写 (), 如 a - System.out.println(a)

参数指定类型时,必须有括号,如 (int a) - System.out.println(a)

参数可以为空,如 () - System.out.println(“hello”)

body 需要用 {} 包含语句,当只有一条语句时 {} 可省略

  常见的写法如下:

  (a) - a * a (int a, int b) - a + b (a, b) - {return a - b;} () - System.out.println(Thread.currentThread().getId())函数式接口 FunctionalInterface概念

  Java Lambda 表达式以函数式接口为基础。什么是函数式接口(FunctionalInterface)? 简单说来就是只有一个方法(函数)的接口,这类接口的目的是为了一个单一的操作,也就相当于一个单一的函数了。常见的接口如:Runnable, Comparator 都是函数式接口,并且都标注了注解 @FunctionalInterface 。

  举例

  以 Thread 为例说明很容易理解。Runnable 接口是我们线程编程时常用的一个接口,就包含一个方法 void run(),这个方法就是线程的运行逻辑。按照以前的语法,我们新建线程一般要用到 Runnable 的匿名类,如下:

  new Thread(new Runnable() { @Overridepublicvoidrun(){ System.out.println(Thread.currentThread().getId()); } }).start();

  如果写多了,是不是很无聊,而基于 Lambda 的写法则变得简洁明了,如下:

  newThread(() - System.out.println(Thread.currentThread().getId())).start();

  注意 Thread 的参数,Runnable 的匿名实现就通过一句就实现了出来,写成下面的更好理解

  Runnable r = () - System.out.println(Thread.currentThread().getId());new Thread(r).start();

  当然 Lambda 的目的不仅仅是写起来简洁,更高层次的目的等体会到了再总结。

  再看一个比较器的例子,按照传统的写法,如下:

  Integer[] a = {1, 8, 3, 9, 2, 0, 5}; Arrays.sort(a, new ComparatorInteger() { @Overridepublicintcompare(Integer o1, Integer o2){ return o1 - o2; } });

  Lambda 表达式写法如下:

  Integer[] a = {1, 8, 3, 9, 2, 0, 5}; Arrays.sort(a, (o1, o2) - o1 - o2);JDK中的函数式接口

  为了现有的类库能够直接使用 Lambda 表达式,Java 8 以前存在一些接口已经被标注为函数式接口的:

java.lang.Runnable

java.util.Comparator

java.util.concurrent.Callable

java.io.FileFilter

java.security.PrivilegedAction

java.beans.PropertyChangeListener

  Java 8 中更是新增加了一个包 java.util.function,带来了常用的函数式接口:

FunctionT, R - 函数:输入 T 输出 R

BiFunctionT, U, R - 函数:输入 T 和 U 输出 R 对象

PredicateT - 断言/判断:输入 T 输出 boolean

BiPredicateT, U - 断言/判断:输入 T 和 U 输出 boolean

SupplierT - 生产者:无输入,输出 T

ConsumerT - 消费者:输入 T,无输出

BiConsumerT, U - 消费者:输入 T 和 U 无输出

UnaryOperatorT - 单元运算:输入 T 输出 T

BinaryOperatorT - 二元运算:输入 T 和 T 输出 T

  另外还对基本类型的处理增加了更加具体的函数是接口,包括:BooleanSupplier, DoubleBinaryOperator, DoubleConsumer, DoubleFunctionR, DoublePredicate, DoubleSupplier, DoubleToIntFunction, DoubleToLongFunction, DoubleUnaryOperator, IntBinaryOperator, IntConsumer, IntFunctionR, IntPredicate, IntSupplier, IntToDoubleFunction, IntToLongFunction, IntUnaryOperator, LongBinaryOperator, LongConsumer,LongFunctionR, LongPredicate, LongSupplier, LongToDoubleFunction,LongToIntFunction, LongUnaryOperator, ToDoubleBiFunctionT, U, ToDoubleFunctionT,ToIntBiFunctionT, U, ToIntFunctionT, ToLongBiFunctionT, U, ToLongFunctionT 。结合上面的函数式接口,对这些基本类型的函数式接口通过类名就能一眼看出接口的作用。

  创建函数式接口

  有时候我们需要自己实现一个函数式接口,做法也很简单,首先你要保证此接口只能有一个函数操作,然后在接口类型上标注注解 @FunctionalInterface 即可。

  类型推导

  类型推导是 Lambda 表达式的基础,类型推导的过程就是 Lambda 表达式的编译过程。以下面的代码为例:

  FunctionString, Integer strToInt = str - Integer.parseInt(str);

  编译期间,我理解的类型推导的过程如下:

先确定目标类型 Function

Function 作为函数式接口,其方法签名为:Integer apply(String t)

检测 str - Integer.parseInt(str) 是否与方法签名匹配(方法的参数类型、个数、顺序 和返回值类型)

如果不匹配,则报编译错误

  这里的目标类型是关键,通过目标类型获取方法签名,然后和 Lambda 表达式做出对比。

  方法引用

  方法引用(Method Reference)的基础同样是函数式接口,可以直接作为函数式接口的实现,与 Lambda 表达式有相同的作用,同样依赖于类型推导。方法引用可以看作是只调用一个方法的 Lambda 表达式的简化。

  方法引用的语法为: Type::methodName 或者 instanceName::methodName , 构造函数对应的 methodName 为 new。

  例如上面曾用到例子:

  FunctionString, Integer strToInt = str - Integer.parseInt(str);

  对应的方法引用的写法为

  FunctionString, Integer strToInt = Integer::parseInt;

  根据方法的类型,方法引用主要分为一下几种类型,构造方法引用、静态方法引用、实例上实例方法引用、类型上实例方法引用等

  构造方法引用

  语法为: Type::new 。 如下面的函数为了将字符串转为数组

  方法引用写法

  FunctionString, Integer strToInt = Integer::new;

  Lambda 写法

  FunctionString, Integer strToInt = str - newInteger(str);

  传统写法

  FunctionString, Integer strToInt = newFunctionString, Integer() { @Override public Integer apply(String str) { returnnew Integer(str); } };数组构造方法引用

  语法为: Type[]::new 。如下面的函数为了构造一个指定长度的字符串数组

  方法引用写法

  FunctionInteger, String[] fixedArray = String[]::new;

  方法引用写法

  FunctionInteger, String[] fixedArray = length - newString[length];

  传统写法

  FunctionInteger, String[] fixedArray = newFunctionInteger, String[]() { @Override public String[] apply(Integer length) { returnnewString[length]; } };静态方法引用

  语法为: Type::new 。 如下面的函数同样为了将字符串转为数组

  方法引用写法

  FunctionString, Integer strToInt = Integer::parseInt;

  Lambda 写法

  FunctionString, Integer strToInt = str - Integer.parseInt(str);

  传统写法

  FunctionString, Integer strToInt = newFunctionString, Integer() { @Override public Integer apply(String str) { return Integer.parseInt(str); } };实例上实例方法引用

  语法为: instanceName::methodName 。如下面的判断函数用来判断给定的姓名是否在列表中存在

  ListString names = Arrays.asList(newString[]{"张三", "李四", "王五"}); PredicateString checkNameExists = names::contains; System.out.println(checkNameExists.test("张三")); System.out.println(checkNameExists.test("张四"));类型上实例方法引用

  语法为: Type::methodName 。运行时引用是指上下文中的对象,如下面的函数来返回字符串的长度

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  FunctionString, Integer calcStrLength = String::length; System.out.println(calcStrLength.apply("张三"));ListString names = Arrays.asList(new String[]{"zhangsan", "lisi", "wangwu"}); names.stream().map(String::length).forEach(System.out::println);

  又比如下面的函数已指定的分隔符分割字符串为数组

  BiFunctionString, String, String[] split = String::split;String[] names = split.apply("zhangsan,lisi,wangwu", ",");System.out.println(Arrays.toString(names));Stream 对象概念

  什么是 Stream ? 这里的 Stream 不同于 io 中的 InputStream 和 OutputStream,Stream 位于包 java.util.stream 中, 也是 java 8 新加入的,Stream 只的是一组支持串行并行聚合操作的元素,可以理解为集合或者迭代器的增强版。什么是聚合操作?简单举例来说常见的有平均值、最大值、最小值、总和、排序、过滤等。

  Stream 的几个特征:

单次处理。一次处理结束后,当前Stream就关闭了。

支持并行操作

常见的获取 Stream 的方式

从集合中获取

Collection.stream();

Collection.parallelStream();

静态工厂

Arrays.stream(array)

Stream.of(T …)

IntStream.range()

  这里只对 Stream 做简单的介绍,下面会有具体的应用。要说 Stream 与 Lambda 表达式有什么关系,其实并没有什么特别紧密的关系,只是 Lambda 表达式极大的方便了 Stream 的使用。如果没有 Lambda 表达式,使用 Stream 的过程中会产生大量的匿名类,非常别扭。

  举例

  以下的demo依赖于 Employee 对象,以及由 Employee 对象组成的 List 对象。

  publicclassEmployee{ private String name; private String sex; privateint age; publicEmployee(String name, String sex, int age){ super(); this.name = name; this.sex = sex; this.age = age; } public String getName(){ return name; } public String getSex(){ return sex; } publicintgetAge(){ return age; } @Overridepublic String toString(){ StringBuilder builder = new StringBuilder(); builder.append("Employee {name=").append(name).append(", sex=").append(sex).append(", age=").append(age) .append("}"); return builder.toString(); } }ListEmployee employees = new ArrayList(); employees.add(new Employee("张三", "男", 25)); employees.add(new Employee("李四", "女", 24)); employees.add(new Employee("王五", "女", 23)); employees.add(new Employee("周六", "男", 22)); employees.add(new Employee("孙七", "女", 21)); employees.add(new Employee("刘八", "男", 20));打印所有员工

  Collection 提供了 forEach 方法,供我们逐个操作单个对象。

  employees.forEach(e- System.out.println(e)); 或者employees.stream().forEach(e- System.out.println(e));按年龄排序Collections.sort(employees, (e1, e2) - e1.getAge() -e2.getAge());employees.forEach(e- System.out.println(e)); 或者employees.stream().sorted((e1, e2) - e1.getAge() -e2.getAge()).forEach(e- System.out.println(e));打印年龄最大的女员工

  max/min 返回指定排序条件下最大/最小的元素

  Employee maxAgeFemaleEmployee = employees.stream() .filter(e - "女".equals(e.getSex())) .max((e1, e2) - e1.getAge() - e2.getAge()) .get();System.out.println(maxAgeFemaleEmployee);打印出年龄大于20 的男员工

  filter 可以过滤出符合条件的元素

  employees.stream() .filter(e- e.getAge() 20 "男".equals(e.getSex())) .forEach(e- System.out.println(e));打印出年龄最大的2名男员工

  limit 方法截取有限的元素

  employees.stream() .filter(e- "男".equals(e.getSex())) .sorted((e1, e2) - e2.getAge() -e1.getAge()) .limit(2) .forEach(e- System.out.println(e));打印出所有男员工的姓名,使用 , 分隔

  map 将 Stream 中所有元素的执行给定的函数后返回值组成新的 Stream

  String maleEmployeesNames = employees.stream() .map(e - e.getName()) .collect(Collectors.joining(","));System.out.println(maleEmployeesNames);统计信息

  IntSummaryStatistics, DoubleSummaryStatistics, LongSummaryStatistics 包含了 Stream 中的汇总数据。

  IntSummaryStatistics stat = employees.stream() .mapToInt(Employee::getAge).summaryStatistics();System.out.println("员工总数:" + stat.getCount());System.out.println("最高年龄:" + stat.getMax());System.out.println("最小年龄:" + stat.getMin());System.out.println("平均年龄:" + stat.getAverage());总结

  Lambda 表达式确实可以减少很多代码,能提高生产力,当然也有弊端,就是复杂的表达式可读性会比较差,也可能是还不是很习惯的缘故吧,如果习惯了,相信会喜欢上的。凡事都有两面性,就看我们如何去平衡这其中的利弊了,尤其是在一个团队中。

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