Java 8 实战
很早就想仔细学了，终于有机会记一下笔记……
Lambda 表达式
函数式接口
只定义了一个 抽象 方法的的接口，值得注意的是，Java 8 引入了 stream 等方法，但是原先的 Collection 里没有。为了提高效率，接口的设计者就引入了 default 关键字来扩充接口。可用 @FunctionalInterface 标记为函数式接口，类似 @Override。
常用的接口
-
Predicate
返回 boolean -
Consumer
void，适用于sout -
Function
可以将 T 转化为 R
感觉
其实 Java 中就是一个接口实现，如果要扯到函数式编程的话就要扯到 lambda 演算，主要为三条规则：
- 函数定义
- 标识符引用
- 函数应用
我的理解是这三条规则为定义一个变量和函数，然后告诉你定义完了怎么去使用它
举个难一点的栗子（PS：为什么要举难一点的例子……
）
(lambda x y. x y) (lambda z . z * z) 3
流
从支持数据处理操作的源生成的元素序列
用过的人都说好……
定义
-
内部迭代
将迭代封装在内部，例如
Dish.menu.stream().map(Dish::toString).collect(Collectors.toList()); Dish.menu.stream().forEach(System.out::println);
-
使用规则
- 数据源（例如集合）
- 中间操作链
- 终端操作
- 流只能遍历一次，只能消费一次
创建
// Stream.of
Stream.of("Java 8", "Lambdas", "In", "Action").map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
// Stream.empty
Stream<String> emptyStream = Stream.empty();
// Arrays.stream
int[] numbers = {2, 3, 5, 7, 11, 13};
System.out.println(Arrays.stream(numbers).sum());
使用
筛选和切片
- filter
-
distinct
筛选互异元素 -
limit
取前几个元素 -
skip
跳过前几个元素
映射
- map
-
flatMap
将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有的流连接起来成为一个流，个人理解为将流里的值继续转换为子流然后连接。
List<Integer> list1 = Arrays.asList(1, 2, 3); List<Integer> list2 = Arrays.asList(4,5); list1.stream().flatMap(i-> list2.stream().map(j->new int[]{i,j}) ).forEach(t-> System.out.println(t[0]+","+t[1])); -
mapToInt
查找和匹配
短路操作，找到一个符合条件的立即返回
-
anyMatch
至少匹配一个 -
allMatch
都匹配 -
noneMatch
没有匹配的 - findAny
-
findFirst
与楼上有并行的区别，findAny 不一定是返回第一个
规约
使用 reduce，第一个参数为初始值，第二个为执行函数直到规约到一个数
细节
-
数值流以及对象流相互的转化
- IntStream
- LongStream
-
DoubleStream
int calories = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum(); menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).boxed();
-
数值范围
-
rangeClosed
long count = IntStream.rangeClosed(1, 100).filter(d -> d % 2 == 0).count();
-
range
不包括结束值
-
收集器
前面的都是小儿科，在开发人员的代码里很多都是收集器
规约与汇总
- counting
-
maxBy
需要实现 Comparator - summingInt/summingLong/summingDouble
- averagingInt/averagingLong/averagingDouble
- summarizingInt/summarizingLong/summarizingDouble
- joining
实现
通过 reducing() 实现，需要三参数，单参数为三参数的特殊情况，起点为第一个项目，转换函数为恒等函数，第三个为函数计算
menu.stream().map(Dish::getName).collect(joining());
menu.stream().map(Dish::getName).collect(reducing((s1,s2)->s1+s2)).get();
menu.stream().collect(reducing(" ",Dish::getName,(s1,s2)->s1+s2));
分组
groupingBy
- 单参数 groupingBy(f) 实际是 groupingBy(f,toList())
- 双参数，第二个参数为任意类型的收集器，也可为 groupingBy(f)
- 常用的联合使用收集器为 summingInt,counting,mapping 等
- 隐含参数可为 toSet()
分区
特殊的分组，分区函数返回 boolean
接口
Supplier<A> supplier() BiConsumer<A, T> accumulator() Function<A, List<T>>() BinaryOperator<A> combiner() Set<Characteristics> characteristics()
自定义收集器
单纯的能看懂……
并行
- 避免共享状态
- 留意装箱
- limit 和 findFirst 依赖元素顺序
PS：如果想提高效率，自行实现 Spliterator 接口
未完待续……
正文到此结束
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