lambda 表达式
简介
在我看来 lambda 表达式就是简化了以前的一大堆繁琐的操作，让我们代码看起来更加简洁，让以前五六行甚至更多行的代码只需要两三行就能解决，但是对于 Java 初学者可能不是特别友好，可能一下子理解不过来该代码想表达什么。
lambda 表达式是一段可以传递的代码，因此它可以被执行一次或多次
lambda 表达式的语法
我们先来看看老版本的排序字符串的办法，这里我们不按照字典序，而按照字符串的大小来排序
Comparator<String> comparator = new Comparator<String>() {
@Override
public int compare(String o1, String o2) {
return Integer.compare(o1.length(),o2.length());
}
};
List<String> list = Arrays.asList("aaaa", "aaa", "aa", "a", "aaaaa");
Collections.sort(list,comparator);// [a, aa, aaa, aaaa, aaaaa]
老版本的排序我们会先创建一个自定义比较器，然后按照比较器的规则进行排序。
现在我们来看看 lambda 表达式如何来实现的
List<String> list = Arrays.asList("aaaa", "aaa", "aa", "a", "aaaaa");
Collections.sort(list,(String o1,String o2)->{
return Integer.compare(o1.length(),o2.length());
});//[a, aa, aaa, aaaa, aaaaa]
可以看到，代码浓缩了不少，但是可读性没有原来好，原来需要先创建一个比较器然后将比较器传到 Collections 工具类进行排序，典型的面向对象编程，但是 lambda 表达式确是将代码传进去然后直接进行比较。如果你以为这样就是最简便的，那你就错了，有更简便的。
List<String> list = Arrays.asList("aaaa", "aaa", "aa", "a", "aaaaa");
Collections.sort(list,(String o1,String o2)
->Integer.compare(o1.length(),o2.length()));
如果返回值只有一行，可以省略大括号和 return 关键字。
List<String> list = Arrays.asList("aaaa", "aaa", "aa", "a", "aaaaa");
Collections.sort(list,(o1,o2)->Integer.compare(o1.length(),o2.length()));
如果是带泛型的容器，参数的类型可以省略，JVM 会自己进行上下文判断出类型。
我们可以看到从原来的那么多行代码浓缩成了一行，看着清爽了很多，但是可读性却没有原来那么友好了。
变量作用域
-
访问局部变量
可以在 lambda 表达式中访问外部的局部变量
int number = 10; Converter<String,Integer> converter = num->Integer.valueOf(num + number); System.out.println(converter.convert("123"));//12310在匿名内部类中外部的局部变量必须声明为 final。而我们这里不需要。
但是要注意的是这的 number 不能被后面的代码修改，否则编译不通过，也就是具有隐性的 final 语义。
-
访问 字段和静态变量
我们对 lambda 表达式中的实例字段和静态字段变量都有读写访问权限。
class Lambda4 { static int outerStaticNum; int outerNum; void testScopes() { Converter<Integer, String> stringConverter1 = (from) -> { outerNum = 23; return String.valueOf(from); }; Converter<Integer, String> stringConverter2 = (from) -> { outerStaticNum = 72; return String.valueOf(from); }; } } -
无法在 lambda 表达式中访问默认接口方法。
函数式接口
在 Java 中有许多已有的接口都选哦封装成代码块，比如 Runnable 或者 Comparator 。 lambda 表达式与这些接口是像后兼容的。
对于只包含一个抽象方法的接口，但是可以有多个非抽象方法，（非抽象方法也是 java 8 新特性，我们后面会讲到），我们可以通过 lambda 表达式来创建该接口的对象。这种接口被称为函数式接口。
Java 8 新增加了一种特殊的注解 @FunctionalInterface，该接口会自动判断你的接口中是否只有一个抽象方法，如果多于一个抽象方法就会报错。
现在我们来自定义一个函数式接口：
@FunctionalInterface
interface Converter<F,T>{
T convert(F num);
}
// 将数字形式的字符串转化成整型
Converter<String,Integer> converter = (num -> Integer.valueOf(num));
System.out.println(converter.convert("123").getClass());//class java.lang.Integer
现在来解释下该代码，在该代码中我们的函数式接口中定义了一个方法，该方法能够实现传入一个 F 类型的参数，我们可以对这个类型的参数进行各种处理，最后返回一个 T 类型的结果。在这里我只是简单的将传进来的 string 转成了 integer。这里的 F 与 T 都是泛型类型，可以为任何实体类。
java 8 帮我们实现了很多函数式接口，大部分都不需要我们自己写，这些接口在 java.util.function 包 里，可以自行进行查阅。
上面的代码可以写的更加简单：
Converter<String,Integer> converter = Integer::valueOf;
System.out.println(converter.convert("123").getClass());//class java.lang.Integer
java 8 可以通过 ** : : **来传递方法或者构造函数的引用。上面的演示了如果引用静态方法，引用对象方法也相差不大，只是需要声明一个对象：
class Demo{
public Integer demo(String num){
return Integer.valueOf(num);
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Demo demo = new Demo();
Converter<String,Integer> converter = demo::demo;
System.out.println(converter.convert("123").getClass());
//class java.lang.Integer
}
}
内置函数式接口
-
Predicates
Predicate 接口是只有一个参数的返回布尔类型值的 断言型 接口。该接口包含多种默认方法来将 Predicate 组合成其他复杂的逻辑（比如：与，或，非）
@FunctionalInterface public interface Predicate<T> { // 该方法是接受一个传入类型,返回一个布尔值.此方法应用于判断. boolean test(T t); .... } -
Functions
Function 接口接受一个参数并生成结果。默认方法可用于将多个函数链接在一起（compose, andThen）
@FunctionalInterface public interface Function<T, R> { //将Function对象应用到输入的参数上，然后返回计算结果。 R apply(T t); ... } -
Suppliers
Supplier 接口产生给定泛型类型的结果。 与 Function 接口不同，Supplier 接口不接受参数。
-
Consumers
Consumer 接口表示要对单个输入参数执行的操作。
-
Comparators
Comparator 是老Java中的经典接口， Java 8在此之上添加了多种默认方法
默认方法
前面已经有写地方提到了接口的默认方法，这里对其做下介绍。接口的默认方法也是 java 8 新出的功能。能够通过使用 default 关键字向接口添加非抽象方法实现。
interface Formula{
double calculate(int a);
default double sqrt(int a) {
return Math.sqrt(a);
}
}
Formula 接口中除了抽象方法计算接口公式还定义了默认方法 sqrt。 实现该接口的类只需要实现抽象方法 calculate。 默认方法sqrt 可以直接使用。当然你也可以直接通过接口创建对象，然后实现接口中的默认方法就可以了，我们通过代码演示一下这种方式。
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// TODO 通过匿名内部类方式访问接口
Formula formula = new Formula() {
@Override
public double calculate(int a) {
return sqrt(a * 100);
}
};
System.out.println(formula.calculate(100)); // 100.0
System.out.println(formula.sqrt(16)); // 4.0
}
}
formula 是作为匿名对象实现的。该代码非常容易理解，6行代码实现了计算 sqrt(a * 100)。
不管是抽象类还是接口，都可以通过匿名内部类的方式访问。不能通过抽象类或者接口直接创建对象。对于上面通过匿名内部类方式访问接口，我们可以这样理解：一个内部类实现了接口里的抽象方法并且返回一个内部类对象，之后我们让接口的引用来指向这个对象。
Stream(流)
Stream 是在 java.util 下的。Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回 Stream 本身，这样我们就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection 的子类：List 或者 Set。Map 不支持。Stream 的操作可以串行执行或者并行执行。
当我们使用 Stream 时，我们将通过三个阶段来建立一个操作流水线。
- 创建一个 Stream。
- 在一个或多个步骤中，指定将初始 Stream 转换成为另一个 Stream 的中间操作。
- 使用一个终止操作来产生一个结果。该操作会强制它之前的延迟操作立即执行。
在这之后 stream 就不会再被使用了。
创建 stream
通过 Java 8 在 Collection 接口中新提娜佳的 stram 方法，可以将任何集合转化为一个 Stream。如果我们面对的是一个数组，也可以用静态的 Stream.of 方法将其转化为一个 Stream。
@Test
public void test1(){
List<String> stringList = new ArrayList<>();
stringList.add("ddd2");
stringList.add("aaa2");
stringList.add("bbb1");
stringList.add("aaa1");
stringList.add("bbb3");
stringList.add("ccc");
stringList.add("bbb2");
stringList.add("ddd1");
Stream<String> stream = stringList.stream();
//Stream<String> stringStream = stringList.parallelStream();
}
我们可以通过 Collection.stream() 或者 Collection.parallelStream() 来创建一个Stream。
Filter(过滤)
过滤通过一个predicate接口来过滤并只保留符合条件的元素，该操作属于中间操作，所以我们可以在过滤后的结果来应用其他Stream操作。（比如forEach）。forEach需要一个函数来对过滤后的元素依次执行。forEach是一个最终操作，所以我们不能在forEach之后来执行其他Stream操作。
stringList
.stream()
.filter(s->s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println);
forEach 是为 Lambda 而设计的，保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的，非常方便。
Sorted(排序)
排序是一个中间操作，返回的是排序好的 Stream 。如果我们不指定一个自定义的 Comparator 则会使用默认排序。
stringList
.stream()
.sorted((o1,o2)->Integer.compare(o1.length(),o2.length()))
.forEach(System.out::println);
需要注意的是，排序只创建了一个排列好后的Stream，而不会影响原有的数据源，排序之后原数据stringCollection是不会被修改的。
Map(映射)
中间操作 map 会将元素根据指定的 Function 接口来依次将元素转成另外的对象。
map返回的 Stream 类型是根据我们 map 传递进去的函数的返回值决定的。
stringList
.stream()
.map(String::toUpperCase)
.sorted((o1,o2)->Integer.compare(o1.length(),o2.length()))
.forEach(System.out::println);
Match(匹配)
Stream提供了多种匹配操作，允许检测指定的Predicate是否匹配整个Stream。所有的匹配操作都是 最终操作 ，并返回一个 boolean 类型的值。
boolean anyStartsWithA =
stringList
.stream()
.anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));
System.out.println(anyStartsWithA); // true
boolean allStartsWithA =
stringList
.stream()
.allMatch((s) -> s.startsWith("a"));
System.out.println(allStartsWithA); // false
boolean noneStartsWithZ =
stringList
.stream()
.noneMatch((s) -> s.startsWith("z"));
System.out.println(noneStartsWithZ); // true
Count(计数)
计数是一个 最终操作，返回Stream中元素的个数，返回值类型是 long。
long count = stringList
.stream()
.map(String::toUpperCase)
.sorted((o1, o2) -> Integer.compare(o1.length(), o2.length()))
.count();
System.out.println(count);
Parallel Stream(并行流)
Stream有串行和并行两种，串行Stream上的操作是在一个线程中依次完成，而并行Stream则是在多个线程上同时执行。
下面使用串行流和并行流为一个大容器进行排序，比较两者性能。
串行排序
@Test
public void test1(){
int max = 1000000;
List<String> list = new ArrayList<>(max);
for (int i = 0; i < max; i++) {
UUID uuid = UUID.randomUUID();
list.add(uuid.toString());
}
long startTime = System.nanoTime();
long count = list.stream().sorted().count();
System.out.println(count);
long endTime = System.nanoTime();
long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime-startTime);
System.out.println(millis);
//1000000
//877
}
并行排序
@Test
public void test2(){
int max = 1000000;
List<String> list = new ArrayList<>(max);
for (int i = 0; i < max; i++) {
UUID uuid = UUID.randomUUID();
list.add(uuid.toString());
}
long startTime = System.nanoTime();
long count = list.parallelStream().sorted().count();
System.out.println(count);
long endTime = System.nanoTime();
long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime-startTime);
System.out.println(millis);
}
//1000000
//512
可以明显看出在大数据量的情况下并行排序比串行来的快。但是小数据量的话却是串行排序比较快，原因是并行需要涉及到上下文切换。
Collector 和 Collectors
Collector 是专门用来作为 Stream 的 collect 方法的参数的。而 Collectors 是作为生产具体 Collector 的工具类。
-
toList()：将流构造成 list
List<String> collect = list.stream().collect(Collectors.toList()); -
toSet()：将流构造成set
Set<String> set = list.stream().collect(Collectors.toSet()); Set<String> treeSet = list.stream().collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new)); -
joining()：拼接流中所有字符串
String collect = list.stream().collect(Collectors.joining()); String collect = list.stream().collect(Collectors.joining(";")); -
toMap()：将流转成 map
Map<String, String> collect = list .stream() .collect(Collectors .toMap(e -> "key" + e, e -> "v" + e,(a,b)->b,HashMap::new));上面的 e -> "key" + e 定义了 map 的 key 的生成规则，e -> "v" + e 定义了 map 的 value 的生成规则，(a,b)->b 表示冲突的解决方案，如果键 a 和 键 b 冲突了则该键键值取 b 的，HashMap::new 定义了生成的 map 为 hashmap。
Map 新方法
Map 虽然不支持 Stream 但是我们可以通过 map.keySet().stream(),map.values().stream()和map.entrySet().stream() 来通过过去键、值的集合再转换成流进行处理。
Java 8 中 map 新方法：
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putIfAbsent(key, value)//有则不加，无则加 -
map.forEach((key, value) -> System.out.println(value));//循环打印 -
map.computeIfPresent(3, (num, val) -> val + num);//当key 存在则执行后面方法 -
map.computeIfAbsent(23, num -> "val" + num);//当key 不存在时执行后面方法 -
map.getOrDefault(42, 1);//有则获取，无则置 1 -
map.merge(9, "val9", (value, newValue) -> value.concat(newValue)); //如果键名不存在则插入，否则则对原键对应的值做合并操作并重新插入到map中。
新的日期与时间 API
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LocalTime(本地时间)
LocalTime 定义了一个没有时区信息的时间
方法 描述 now,of 这些静态方法可以根据当前时间或指定的年、月、日来创建一个 LocalTime 对象 getHour,getMinute,getSecond,getNano 获得当前 LocalTime 的小时、分钟、秒钟及微妙值 isBefore，isAfter 比较两个LocalTime -
LocalDate(本地日期)
LocalDate 表示了一个确切的日期，比如 2014-03-11。该对象值是不可变的，用起来和LocalTime基本一致。
方法 描述 now,of 这些静态方法可以根据当前时间或指定的年、月、日来创建一个LocalDate对象 getDayOfMonth 获取月份天数（在 1~ 31 之间） getDayOfYear 获取年份天数（在1~366之间） getMonth,getMonthValue 获得月份，或者为一个 Month 枚举的值，或者是 1 ~ 12 之间的一个数字 getYear 获取年份 isBefore，isAfter 比较两个LocalDate
上面这些方法是比较常用的，其余的可以自行查阅。