45分鐘學會Java8 - Lambda和Stream

Java11已出，Java8已經是主流。
如今來一波操做，應該不會太遲（T_T）
注：本文持續更新 ^_^

1. 前言

本文主要介紹Java8的2大主要新特性lambda表達式和Stream API，2者提供了更高層次的抽象，簡化開發，提升生產效率。

2. Lambda表達式

2.1 初識Lambda表達式

建立一個線程，使用了一個Runnable匿名內部類

Thread thread = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("Hello Aron.");
            }
        });

看着問題不大，實際上弊端挺明顯：模板語法太多，真正有業務意義的的語句只有System.out.println("Hello Aron.")，由於如此，也嚴重干擾了咱們閱讀代碼。

引入lambda表達式後，則能夠這麼寫

Thread thread = new Thread(() -> System.out.println("Hello Aron."));

簡潔了太多，有木有？

2.2 更多Lambda表達式

Runnable runnable = () -> System.out.println("Hello World.");
 Consumer<T> tConsumer = bean -> System.out.println("Hello World.");
 Runnable runnable1 = () -> {
         System.out.println("Hello World.");
         System.out.println("Hello World.");
     };

語法分爲3段式：參數 、-> 以及語句，即（...）-> { ...}

2.3 函數接口

Java是強類型語言，方法參數都有固定的類型。那麼問題了，Lambda表達式，若是當作是一堆代碼片斷，也會表達一種明確的意圖，這個意圖，姑且能夠理解爲函數接口。

在編程過程當中，總會遇到不少函數接口，如下是JDK中一些比較最重要的函數接口

接口參數返回類型示例

接口	參數	返回類型	示例
Predicate<T>	T	boolean	值等於「Hello」嗎？
Consumer<T>	T	void	輸出一個值
Function<T,R>	T	R	獲取對象的一個屬性
Supplier<T>	None	T	工廠方法
UnaryOperator<T>	T	T	邏輯非（！）
BinaryOperator<T>	(T, T)	T	求2個數的和（+）

2.4 類型推斷

先看一段熟悉的集合代碼

ArrayList<Java8Test> list = new ArrayList<>();

在ArrayList<Java8Test>中申明瞭存儲的元素的類型，因而在ArrayList<>()這裏的類型能夠缺省，編譯器能夠根據左側（即上文）推斷出來。

同理，在lambda表達式也是同樣的。

BinaryOperator<Long> addLongs = (x, y) -> x + y;

在上面的表達 式中，咱們注意到 (x, y)這裏是沒有申明方法的參數類型的，卻能執行數學運算 +。

這裏根據函數接口指定的泛型類爲Long，便可推斷方法的參數爲Long，而後執行x + y。

2.5 Lambda小結

• Lambda表達式是一個匿名方法，簡化了匿名內部類的寫法，把模板語法屏蔽，突出業務語句，傳達的更像一種行爲。
• Lambda表達式是有類型的，JDK內置了衆多函數接口
• Lambda的3段式結構：（...）-> { ...}

3. Stream 流

3.1 簡介

流（Stream）是Java8的新特性，是一種使程序員得以站在更高的抽象層次上對集合進行操做。在思路上，相似於SQL的存儲過程，有幾個步驟：

1. 先定義一些操做的集合，注意：這裏只定義，不真正執行
2. 觸發執行，獲取結果
3. 對結果進一步處理，篩選、打印、使用

其中，第1步的定義操做叫惰性求值，給你套路（返回Stream），可是不會執行返回結果。

第2步的觸發操做叫及早求值，這我的說幹就幹，立馬要結果(返回結果數據)。

第3步的篩選相似SQL的where子句，對結果進一步的篩選。

3.2 Stream API

Stream 類位於java.util.stream包，是Java8核心的類之一，擁有衆多方法，下面羅列了一些比較重要的方法進行講解。更多的是拋磚引玉，任何教程都比不上本身的悟性來得爽快，先找點感受，先掌握基本用法嘗試使用起來，慢慢天然就會了。

3.2.1 Stream.of(T… t)

要使用Stream，那就必須得先建立一個String類型的Stream

Stream<String> StrStream = Stream.of("a", "b");

3.2.2 Stream.collect(Collector<? super T, A, R> collector)

使用收集器Collector將StrStream轉化爲熟悉的集合Collection

List<String> collect = StrStream.collect(Collectors.toList());

3.2.2 Stream.map(Function<? super T, ? extends R> mapper)

所謂map，從字面理解就是映射。這裏指的是對象關係的映射,

好比從對象集合映射到屬性結合:

List<String> names = Stream.of(new Student("zhangSan"), new Student("liSi"))
                        .map(student -> student.getName())
                        .collect(toList());

從小寫字母映射到大寫字母:

List<String> collected = Stream.of("a", "b", "hello")
                        .map(string -> string.toUpperCase())
                        .collect(toList());

將 字符串流 根據空格分割成 字符串數組流

Stream<String> stringStream = Stream.of("Hello Aron.");
Stream<String[]> stringArrayStream = stringStream.map(word -> word.split(" "));

3.2.3 Stream.filter(Predicate<? super T> predicate)

filter顧名思義，過濾篩選。這裏的參數函數接口是一個條件，篩選出知足條件的元素

// 篩選年齡大於19的學生
List<Student> stu = Stream.of(new Student("zhangSan", 19), new Student("liSi"), 20)
                        .filter(student -> student.getAge() > 19)
                        .collect(toList());

3.2.4 Stream.flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)

flatMap扁平化映射，即將數據元素爲數組的Stream轉化爲單個元素

Stream<String> stringStream = Stream.of("Hello Aron.");
// 返回值爲數組
Stream<String[]> stringArrayStream = stringStream.map(word -> word.split(" "));
// flatMap扁平化映射後,元素都合併了
Stream<String> flatResult = stringArrayStream.flatMap(arr -> Arrays.stream(arr))

3.2.5 Stream.max(Comparator<? super T> comparator)

max即最大，相似SQL中的函數max()，從數據中根據必定的條件篩選出最值

// 篩選年齡最大/小的學生
Stream<Student> studentStream = Stream.of(new Student("zhangSam", 19), new Student("liSi", 20));
Optional<Student> max = studentStream.max(Comparator.comparing(student -> student.getAge()));
// Optional<Student> max = studentStream.min(Comparator.comparing(student -> student.getAge()));
// 年齡最大/小的學生
Student student = max.get();

3.2.7 Sream.reduce(T identity, BinaryOperator<T> binaryOperator)

reduce操做實現從一組值中生成一個值，上面的max、min實際上都是reduce操做。

參數Identity 表示初始值，

參數binaryOperator是一個函數接口，表示二元操做，可用於數學運算

// 使用reduce() 求和 (不推薦生產環境使用)
int count = Stream.of(1, 2, 3).reduce(0, (acc, element) -> acc + element);

上面代碼，展開reduce() 操做

BinaryOperator<Integer> accumulator = (acc, element) -> acc + element;
int count = accumulator.apply( accumulator.apply(accumulator.apply(0, 1),2), 3);

3.2.8 綜合操做

// 查找全部姓張的同窗並按字典順序排序，存儲到list
List<Student> newList = studentList.Stream()
            .filter(student -> student.getName().startsWith("張"))
            .sorted(Comparator.comparing(student -> student.getName())
            .collect(toList());

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