Java 람다 표현식은 Java 8에 도입된 새로운 기능입니다. 함수형 프로그래밍을 시뮬레이션하기 위한 구문 설탕이라고 할 수 있습니다. Javascript의 클로저와 유사하지만 주요 목적은 함수형 구문을 제공하는 것입니다. 코딩을 단순화합니다.
람다 기본 구문
람다의 기본 구조는 (인수) -> (a) -> System.out.println(a)
매개변수가 하나만 있고 유형을 추론할 수 있는 경우 ()를 쓰는 것은 필수가 아닙니다. -> System.out.println(a )
매개변수 유형을 지정할 때는 (int a) -> System.out.println(a)
()와 같이 매개변수가 비어 있을 수 있습니다. -> System .out.println(“hello”)문이 하나만 있는 경우 본문은 {}를 사용해야 합니다. , {}는 생략 가능합니다.일반적인 작성 방법은 다음과 같습니다.
(int a, int b) - > a + b
(a, b) -> {return a - b;}() -> System.out.println(Thread.currentThread().getId())
기능적 인터페이스 FunctionalInterface
new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getId()); } }).start();
Thread의 매개변수에 주의하세요. Runnable의 익명 구현은 다음과 같이 작성하면 이해하는 것이 좋습니다.
new Thread(r).start();
물론 Lambda의 목적은 간결하게 작성하는 것뿐만 아니라, 그러나 그것을 이해한 후에 더 높은 수준의 목적을 요약합니다.
Integer[] a = {1, 8, 3, 9, 2, 0, 5}; Arrays.sort(a, new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o1 - o2; } });
Arrays.sort(a, (o1, o2) -> o1 - o2);
JDK 기능적 인터페이스
Java 8에는 일반적으로 사용되는 기능적 인터페이스를 제공하는 새로운 패키지 java.util.function이 추가되었습니다.
BinaryOperator
기능적 인터페이스 만들기
때로는 함수형 인터페이스를 직접 구현해야 하는 경우도 있습니다. 방법도 매우 간단합니다. 먼저 이 인터페이스가 하나의 함수 작업만 가질 수 있는지 확인해야 합니다. 인터페이스 유형을 @FunctionalInterface로 표시하면 됩니다.
유형 파생
유형 파생은 람다 표현식의 기본이며 유형 파생 프로세스는 람다 표현식의 컴파일 프로세스입니다. 다음 코드를 예로 들어 보겠습니다.
Function
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:
Function
对应的方法引用的写法为
Function
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
Function
Lambda 写法
Function
传统写法
Function<String, Integer> strToInt = new Function<String, Integer>() { @Override public Integer apply(String str) { return new 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
Function
方法引用写法
Function
传统写法
Function<Integer, String[]> fixedArray = new Function<Integer, String[]>() { @Override public String[] apply(Integer length) { return new String[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
Function
Lambda 写法
Function
传统写法
Function<String, Integer> strToInt = new Function<String, 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
List
Predicate
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
Function<String, Integer> calcStrLength = String::length; System.out.println(calcStrLength.apply("张三")); List<String> names = Arrays.asList(new String[]{"zhangsan", "lisi", "wangwu"}); names.stream().map(String::length).forEach(System.out::println);<br>
又比如下面的函数已指定的分隔符分割字符串为数组
BiFunction
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。
public class Employee { private String name; private String sex; private int age; public Employee(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; } public int getAge() { return age; } @Override public String toString() { StringBuilder builder = new StringBuilder(); builder.append("Employee {name=").append(name).append(", sex=").append(sex).append(", age=").append(age) .append("}"); return builder.toString(); } } List<Employee> 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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