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Java8集合中的Lambda表达式

Lambdas 表达式是Java 8的主题，在Java平台上我们期待了很久。但是，如果如果我们不在集合中使用它的话，就损失了很大价值。把现有接口迁移成为lambda风格接口的问题已经通过 default methods ，也就是defender methods解决了。在这篇文章里面我们来看一看Java集合里面的批量数据操作（bulk operation）。

批量操作

最初的变更文档已经说了，批量操作是“给Java集合框架添加的用以批量操作数据的功能，而它是基于lambda函数实现的”。引用的话也就是在说，lambda移植到Java 8对我来说的实际目的，就是它提供了一种新的使用集合的方式，这也是最重要的特性，表达式操作符可以并行执行，并且lambda是一个比常规表达式操作符更好的工具。

内部和外部的迭代

历史上，Java集合是不能够表达内部迭代的，而只提供了一种外部迭代的方式，也就是for或者while循环。要描述内部迭代，我们需要用到LambdaJ这样的类库：

List persons = asList(new Person("Joe"), new Person("Jim"), new Person("John")); forEach(persons).setLastName("Doe");

从上面的例子可以看出，我们不需要关心last name是怎么被设置到每一个person对象里面去的，也许这样的行为是支持并发执行的。现在我们可以在Java 8中使用类似的表达了：

persons.forEach(p -> p.setLastName("Doe"))

内部迭代其实和集合的批量操作并没有密切的联系，这只是一个小小的特性，借助它我们感受到语法表达上的变化。真正有意思的和批量操作相关的是新的流（stream）API。

流API

新的 java.util.stream 包已经添加进JDK了，现在我们可以借助Java 8执行filter/map/reduce风格的操作了。

流API允许我们声明对数据进行串行或者并行的操作：

List persons = …   // sequential version Stream stream = persons.stream();   //parallel version Stream parallelStream = persons.parallelStream();

java.util.stream.Stream 接口提供了批量数据操作的入口，取得了对流实例的引用，我们就可以对集合执行如下有趣的任务了：

Filter

在数据流中实现过滤功能是首先我们可以想到的最自然的操作了。Stream接口暴露了一个filter方法，它可以接受表示操作的 Predicate 实现来使用定义了过滤条件的lambda表达式。

List persons = … Stream personsOver18 = persons.stream().filter(p -> p.getAge() > 18);

Map

假使我们现在过滤了一些数据，比如转换对象的时候。Map操作允许我们执行一个 Function 的实现（Function<T,R>的泛型T,R分别表示执行输入和执行结果），它接受入参并返回。首先，让我们来看看怎样以匿名内部类的方式来描述它：

Stream students = persons.stream()       .filter(p -> p.getAge() > 18)       .map(new Function() {                   @Override                   public Student apply(Person person) {                      return new Student(person);                   }               });

现在，把上述例子转换成使用lambda表达式的写法：

Stream map = persons.stream()         .filter(p -> p.getAge() > 18)         .map(person -> new Student(person));

Lambda在把参数传给map方法的时候，实际却并没有使用这个参数，那么我们就可以写成这样：

Stream map = persons.stream()         .filter(p -> p.getAge() > 18)         .map(Student::new);

Collect

“流”抽象天生就该是持续的，我们使用流来描述操作，但是如果我们要获取最终结果的话，必须收集流产生的最终结果。Stream API提供了一系列“最终”的方法， collect() 方法就是其中的一个，我们借此可以收集操作的最终结果：

List students = persons.stream()         .filter(p -> p.getAge() > 18)         .map(Student::new)         .collect(new Collector>() { … });

幸运的是，大多数情况下你不需要自己实现 Collector 接口，而是利用 Collectors 工具类：

List students = persons.stream()         .filter(p -> p.getAge() > 18)         .map(Student::new)         .collect(Collectors.toList());

或者，如果我们想使用特定的实现类来收集结果：

List students = persons.stream()         .filter(p -> p.getAge() > 18)         .map(Student::new)         .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

并行和串行

一个使用新的Stream API有趣的特性是它从来都不需要所谓串行或者并行的方法，可以从一开始就并行地消费数据，或者在处理流中的任意时刻转为串行的。

List students = persons.stream()  .parallel()  .filter(p -> p.getAge() > 18)  // filtering will be performed concurrently  .sequential()  .map(Student::new)  .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

这里有隐藏的一点是，数据处理的并行部分会自动地自我管理，不需要我们自己来处理并发的问题。