Java详细分析Lambda表达式与Stream流的使用方法

Java详细分析Lambda表达式与Stream流的使用方法

目录LambdaStream流

Lambda

Lambda 表达式是一个匿名函数，我们可以把 lambda 表达式理解为一段可以传递的代码（将代码段像数据一样传递）。使用它可以写出更简洁， 更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格，使 java 语言的表达式能力得到的提升。

我们可以知道, Lambda表达式是为简化语法而存在的

ArrayList list = new ArrayList<>();

list.add("a");

list.add("b");

list.add("c");

list.add("d");

list.sort(new Comparator() {

@Override

public int compare(String o1, String o2) {

return o2.compareTo(o1);

}

});

System.out.println(list);

这里有一个List集合 , 并添加了一些元素, 我们想对他进行排序, 并且按照降序的方式来排 , 在没接触Lambda表达式之前 ,我们是向上面那样去做的

上面这种方式是匿名内部类写法 , 调用sort()方法时, 要求传入一个比较器, ComparatBXSWeor是一个接口, 接口可以new吗? 肯定是不能的 , 所以这里是有一个隐藏的类去实现了Comparator接口, 并且重写了它里面的compare()方法 , 来制定我们的比较规则, 这个隐藏的类没有类名, 就是我们这里所说的匿名内部类 , 但方法也是不能作为参数去传递的, 所以我们new了这个匿名内部类的对象 , 包裹了实现后的方法

但是现在我们嫌这个写法太啰嗦了 ,我们使用Lambda来看看

// Lambda表达式

list.sort((o1,o2) -> {return o2.compareTo(o1);});

这就和上面的匿名内部类写法是一样的

Lambda表达式的结构 :

左侧：lambda 表达式的参数列表

右侧：lambda 表达式中需要执行的功能，即 lambda 体

(arg1, arg2...) -> { body }

(type1 arg1, type2 arg2...) -> { body }

常见例子

无参数，无返回值，lambda 体中只有一行代码时，{}可以忽略 () -> System.out.println("Hello World");

无参数，有返回值  () -> { return 3.1415 };

有参数，无返回值  (String s) -> { System.out.println(s); }

有一个参数，无返回值 s -> { System.out.println(s); }

有多个参数，有返回值 (int a, int b) -> { return a + b; }

有多个参数，表达式参数类型可以不写，jvm 可以根据上下文进行类型推断 (a, b) -> { return a - b; }

功能接口

功能接口上面一般会有这样一个注解标签@FunctionalInterface , 它表示此接口只有一个抽象方法, 当你注释的接口违反了 Functional Interface 的契约时，它可以用于编译器级错误

例如 : 我们刚使用的comparator接口就有这样的注解

Stream流

允许你以声明式的方式处理数据集合，可以把 它看作是遍历数据集的高级迭代器。此外与 stream 与 lambada 表达示结合后 编码效率与大大提高，并且可读性更强。

流更偏向于数据处理和计算，比如 filter、map、find、sort 等。简单来说，我们通过一个集合的 stream 方法获取一个流，然后对流进行一 系列流操作，最后再构建成我们需要的数据集合。

我们常常将Stream流与Lambda表达式结合来编码 , 那么如何来使用呢 ?

这里分为 3 步 :

1. 获得流

2. 中间操作

3. 终端操作

中间操作(往往对数据进行筛选)

filter：过滤流中的某些元素,sorted(): 自然排序，流中元素需实现 Comparable 接口distinct: 去除重复元素limit(n): 获取 n 个元素skip(n): 跳过 n 元素，配合 limit(n)可实现分页map(): 将其映射成一个新的元素

终端操作(往往对结果集进行处理)

forEach: 遍历流中的元素toArray:将流中的元素倒入一个数组Min:返回流中元素最小值   Max:返回流中元素最大值count:返回流中元素的总个数Reduce:所有元素求和anyMatch:接收一个 Predicate 函数，只要流中有一个元素满足条件则返回 true，否则返回falseallMatch:接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合条件时才返回 true，否则返回 falsefindFirst：返回流中第一个元素collect:将流中的元素倒入一个集合,Collection 或 Map

Integer[] arr = new Integer[]{1,4,3,2,5,5};

Arrays.stream(arr) //拿到流

.filter((a) -> {return a>3;}) //中间操作,过滤

.forEach((a) -> { //终端操作,遍历

System.out.println(a);

});

Integer[] arr = new Integer[]{1,4,3,2,5,5};

Object[] objects = Arrays.stream(arr)

.sorted().distinct() //排序并去重

.toArray(); //转数组

System.out.println(Arrays.toString(objects));

Integer[] arr = new Integer[]{1,4,3,2,5,5};

Integer max = Arrays.stream(arr).distinct()

.max(((o1, o2) -> { //去重返回最大值

return o1 - o2;

})).get(); //拿到这个值

//此处max为终端操作,返回的已经不是流,而是一个OPtion的对象

//它里面有一个get()方法可以返回这个值

System.out.println(max);

Integer[] arr = new Integer[]{1,4,3,2,5,5};

long count = Arrays.stream(arr).distinct()

.count(); //返回总个数

System.out.println(count);

Integer[] arr = new Integer[]{1,4,3,2,5,5};

Integer i = Arrays.stream(arr).distinct()

.reduce((o1, o2) -> { //所有元素求和

return o1 + o2;

})

.get();

System.out.println(i);

这里需要注意的是中间操作的map()方法和终端操作的collect()方法

设计一个Apple类

public class Apple {

private Integer num;

private String name;

private String color;

}

并给出 构造 , set 和 get 方法 ,此处由于篇幅 原因省略

List list = new ArrayList<>();

list.add(new Apple(100,"苹果1","红色"));

list.add(new Apple(105,"苹果5","红色"));

list.add(new Apple(104,"苹果4","红色"));

list.add(new Apple(103,"苹果3","红色"));

list.add(new Apple(102,"苹果2","红色"));

往一个list添加5个元素

List collect = list.stream()

//将属性的一列通过get方法映射成流

.map(Apple::getName)

//转为一个list集合

.collect(Collectors.toList());

System.out.println(collect);

List collect = list.stream().sorted(((o1, o2) -> {

//通过num属性自定义排序

return o1.getNum() - o2.getNum();

}))

//转为一个list集合

.collect(Collectors.toList());

System.out.println(collect);

Map map = list.stream().sorted(((o1, o2) -> {

return o1.getNum() - o2.getNum();

}))

//转map, 第一个参数为键,第二个参数为值

.collect(Collectors.toMap(Apple::getNum, Apple::getName));

System.out.println(map);

到此关于Lambda表达式与Stream流就介绍完了,感谢阅读

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