java8的lambda表达式简介

Lambda表达式

1 什么是lambda表达式

         本质是一个“语法糖”,由编译器帮你转换常规的代码,使之变成可读性更高,更为简洁。

2 优势

         简洁

         可读性高

3 语法

          (parameters) -> expression  或者 (parameters) ->{ statements; }

          说明:

           parameters代表后边expression表达式的入参,expression代表表达式

         示例:

                     String[] atp =

                        {"Rafael Nadal",

                          "Novak Djokovic",

                          "Stanislas Wawrinka", 

                          "David Ferrer",

                          "RogerFederer", 

                          "Andy Murray",

                          "Tomas Berdych",

                           "Juan Martin Del Potro"}; 

                     List players = Arrays.asList(atp);

                      // 以前的循环方式 

                     for (String player : players) { 

                                 System.out.print(player + "; "); 

                     } 

                     players.forEach((player) -> System.out.print(player + "; ")); 

4 应用场景

     4.1 匿名内部类

                 new Thread(new Runnable() {

                    @Override 

                        public void run() { 

                             System.out.println("Hello world !"); 

                        } 

                 }).start(); 

                new Thread(() -> System.out.println("Hello world !")).start();

Stream流式处理

          1 什么是stream流式编程

                Stream(流)是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作。

           流:

                数据源:数据来源

                聚合操作:类似于sql的一系列操作,比如map,reduce,filter等等   

           2 生成stream对象的方法

              1 Stream接口的静态工厂方法

              2 Collection接口和数组的默认方法  

            示例:

              2.1 静态工厂方法

                      2.1.1 of方法

                    Stream<Integer> str = Stream.of(1,2,3); 

                   2.1.2 generate方法

                    Stream generateA = Stream.generate(new Supplier() {

                         @Override

                          public Double get() {

                                return java.lang.Math.random();

                         }

                   });

                  Stream generateB = Stream.generate(()-> java.lang.Math.random());

                  Stream generateC = Stream.generate(java.lang.Math::random);

                     2.1.3iterate方法

                  iterate方法,其返回的也是一个无限长度的Stream,与generate方法不同的是,其是通过函数f迭代对             给指定的元素种子而产生无限连续有序Stream,其中包含的元素可以认为是:seed,f(seed),f(f(seed))无               限循环

                 eg:

                     Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);

                 2.2 Collection类接口和数组默认的方法

                  Stream s1 = Arrays.asList("a","b","c").stream();

                  Stream s2 = Arrays.asList("a","b","c").parallelStream();

                 2.3聚合操作

                    2.3.1distinct方法(去重)

                     eg:   List list = Stream.of("a","b","c","b").distinct().collect(Collectors.toList());

                       2.3.2 filter操作(过滤)

                     filter传入的Lambda表达式必须是Predicate实例,参数可以为任意类型,而其返回值必须是boolean               类型。

                      eg: List list =                                                                                                                                                                                 Stream.of("a","b","c","b").filter(s>s.equals("b')).collect(Collectors.toList());

                   2.3.3 map操作

                     方法根据传入的mapper函数对元素进行一对一映射, 即数据源中的每一个元素都会在结果中被替换                 (映射)为mapper函数的返回值

                      eg: List list = 

                         Stream.of('a','b','c').map( s -> s.hashCode()).collect(Collectors.toList());

                   2.3.4flatMap函数:

                      相比较于map函数,flatMap多了转化成map以后一步合并的过程,把多个stream合并起来

                   2.3.5 sorted函数

                     主要涉及到4种

                           list.stream().sorted()  ;   //对list中的元素按照正序排序

                           list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder());     //倒叙排序

                            list.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge));    //如果list中是对象  

                2.3.6 reduce 函数

                      语法:reduce(T identity, BinaryOperator accumulator)  

                         eg:

                           //计算所有人的年龄之和

                           int sum = personList.parallelStream().mapToInt(Person::getAge).reduce(0, (x, y) -> x + y);


                           


         

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