lamda表达式

一. lamda表达式的特性

1.匿名函数

          与匿名内部类的区别：Lamda对应的接口只能有一个方法。匿名内部类对应的接口可以有多个方法

2.可传递性

    可传递性理解：Lambda表达式传递给其他的函数，它当做参数例如：list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s)).distinct().collect(Collectors.toList());

lamda表达式的格式

三要素：形式参数，箭头，代码块
形如：（形参）->代码块
形参如果多个参数，参数之间逗号隔开，如果没有参数，留空括号，不用留空格
-> 一定的是英文，固定写法，表示执行
代码块：具体要做的事情
使用前提：使用接口：接口当中有且只有一个抽象方法

二.常用匿名函数式接口

2.1 Supplier接口

作用：Supplier接口是对象实例的提供者，定义了一个名叫get的抽象方法，它没有任何入参，并返回一个泛型T对象

源码如下：

package java.util.function;@FunctionalInterface  //注释：@FunctionalInterface写不写都可以。// 此注解主要用于编译级错误检查：当接口不符合函数式接口定义的时候，编译器会报错。
public interface Supplier<T> {T get();
}

举例：

/* 口罩类*/
public class Mask {public Mask(String brand, String type) {this.brand = brand;this.type = type;}/* 品牌*/private String brand;/* 类型*/private String type;public String getBrand() {return brand;}public void setBrand(String brand) {this.brand = brand;}public String getType() {return type;}public void setType(String type) {this.type = type;}
}

//创建实例与获取对象 
Supplier<Mask> supplier = () -> new Mask("3M", "N95");  ---创建实例
Mask mask = supplier.get();    ---获取对象

2.2 Consumer接口

Consumer接口是一个类似消费者的接口，定义了一个名叫accept的抽象方法，它的入参是一个泛型T对象，没有任何返回（void）

源码：

package java.util.function;@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {void accept(T t);
}

Supplier<Mask> supplier = () -> new Mask("3M", "N95");  ---创建supplier实例
Consumer<Mask> consumer = (Mask mask) -> {System.out.println("Brand: " + mask.getBrand() + ", Type: " + mask.getType());
}; ----创建Consume实例
consumer.accept(supplier.get());  ---consume实例消费supplier实例

2.3 Predicate接口

Predicate接口是判断是与否的接口，定义了一个名叫test的抽象方法，它的入参是一个泛型T对象，并返回一个boolean类型

源码：

package java.util.function;@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {boolean test(T t);
}

Supplier<Mask> supplier = () -> new Mask("3M", "N95");  ---创建supplier实例
Predicate<Mask> n95 = (Mask mask) -> "N95".equals(mask.getType());   ---用于判断是否为N95口罩
Predicate<Mask> kn95 = (Mask mask) -> "KN95".equals(mask.getType());
System.out.println("是否为N95口罩：" + n95.test(supplier.get()));
System.out.println("是否为KN95口罩：" + kn95.test(supplier.get()));

2.4 Function接口

Function接口是对实例进行处理转换的接口，定义了一个名叫apply的抽象方法，它的入参是一个泛型T对象，并返回一个泛型R对象

源码：

package java.util.function;@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {R apply(T t);
}

Supplier<Mask> supplier = () -> new Mask("3M", "N95");  ---创建一个supplier对象
Function<Mask, String> brand = (Mask mask) -> mask.getBrand();  ---Function对象获取Mask 转换为String 类型的值
Function<Mask, String> type = (Mask mask) -> mask.getType(); 
System.out.println("口罩品牌：" + brand.apply(supplier.get()));
System.out.println("口罩类型：" + type.apply(supplier.get()));

2.5 BiFunction接口

Function接口的入参只有一个泛型对象，JDK还为我们提供了两个泛型对象入参的接口：BiFunction接口

源码：

package java.util.function;@FunctionalInterface
public interface BiFunction<T, U, R> {R apply(T t, U u);
}

//创建BiFunction实例---实现Mask对象
BiFunction<String,String,Mask> biFunction = (String brand, String type) -> new Mask(brand, type);
Mask mask = biFunction.apply("3M", "N95");  //赋值
System.out.println("Brand: " + mask.getBrand() + ", Type: " + mask.getType());

三.stream流传递先后顺序

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

这里分为 3 步 :
获得流—>中间操作---->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 false
findFirst：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

四.表达式

4.1 ForEach

集合的遍历

public void testForEach(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("3");}};list.forEach(s-> System.out.println(s));}

4.2 Collect

将操作后的对象转化为新的对象

public void testCollect(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("2");}};//转换为新的listList newList = list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s)).collect(Collectors.toList());}

4.3 Filter

Filter 为过滤的意思，只要满足 Filter 表达式的数据就可以留下来，不满足的数据被过滤掉

public void testFilter() {List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("3");}};        list.stream()// 过滤掉我们希望留下来的值// 表示我们希望字符串是 1 能留下来// 其他的过滤掉.filter(str -> "1".equals(str)).collect(Collectors.toList());}

4.4 Map

map 方法可以让我们进行一些流的转化，比如原来流中的元素是 A，通过 map 操作，可以使返回的流中的元素是 B

public void testMap() {List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("3");}};//通过 map 方法list中元素转化成 小写List<String> strLowerList = list.stream().map(str -> str.toLowerCase()).collect(Collectors.toList());}

4.5 MapToInt

mapToInt 方法的功能和 map 方法一样，只不过 mapToInt 返回的结果已经没有泛型，已经明确是 int 类型的流

public void testMapToInt() {List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("3");}};list.stream().mapToInt(s->Integer.valueOf(s))// 一定要有 mapToObj，因为 mapToInt 返回的是 IntStream，因为已经确定是 int 类型了// 所有没有泛型的，而 Collectors.toList() 强制要求有泛型的流，所以需要使用 mapToObj// 方法返回有泛型的流.mapToObj(s->s).collect(Collectors.toList());list.stream().mapToDouble(s->Double.valueOf(s))// DoubleStream/IntStream 有许多 sum（求和）、min（求最小值）、max（求最大值）、average（求平均值）等方法.sum();}

4.6 Distinct

distinct 方法有去重的功能

public void testDistinct(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("2");}};list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s)).distinct().collect(Collectors.toList());}

4.7 Sorted

Sorted 方法提供了排序的功能，并且允许我们自定义排序

public void testSorted(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("3");}};list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s))// 等同于 .sorted(Comparator.naturalOrder()) 自然排序.sorted().collect(Collectors.toList());// 自定义排序器list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s))// 反自然排序.sorted(Comparator.reverseOrder()).collect(Collectors.toList());}

4.8 groupingBy

groupingBy 是能够根据字段进行分组，toMap 是把 List 的数据格式转化成 Map 的格式

public void testGroupBy(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("2");}};Map<String, List<String>> strList = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(s -> {if("2".equals(s)) {return "2";}else {return "1";}}));}

4.9 FindFirst

findFirst 表示匹配到第一个满足条件的值就返回

public void testFindFirst(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("2");}};list.stream().filter(s->"2".equals(s)).findFirst().get();// 防止空指针list.stream().filter(s->"2".equals(s)).findFirst()// orElse 表示如果 findFirst 返回 null 的话，就返回 orElse 里的内容.orElse("3");Optional<String> str= list.stream().filter(s->"2".equals(s)).findFirst();// isPresent 为 true 的话，表示 value != nullif(str.isPresent()){return;}}

4.10 Reduce

reduce 方法允许我们在循环里面叠加计算值

public void testReduce(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("3");}};list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s))// s1 和 s2 表示循环中的前后两个数.reduce((s1,s2) -> s1+s2).orElse(0);list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s))// 第一个参数表示基数，会从 100 开始加.reduce(100,(s1,s2) -> s1+s2);}

4.11 Peek

peek 方法很简单，我们在 peek 方法里面做任意没有返回值的事情，比如打印日志

public void testPeek(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("3");}};list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s)).peek(s -> System.out.println(s)).collect(Collectors.toList());}

4.12 Limit

limit 方法会限制输出值个数，入参是限制的个数大小

public void testLimit(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("3");}};list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s)).limit(2L).collect(Collectors.toList());}

4.13 Max，Min

通过max、min方法，可以获取集合中最大、最小的对象

public void testMaxMin(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");add("2");add("2");}};list.stream().max(Comparator.comparing(s -> Integer.valueOf(s))).get();list.stream().min(Comparator.comparing(s -> Integer.valueOf(s))).get();}

4.14 partitioningBy

partitioningBy要求传入一个Predicate，会按照满足条件和不满足条件分成两组，得到的结果是Map<Boolean, List>结构

Map<Boolean, List<Person>> personsByAge = persons.stream().collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() > 18));
System.out.println(JSON.toJSONString(personsByAge));

末尾

lamda不带类型的原因