“Lambda 表达式”(lambda expression)是一个匿名函数,Lambda表达式基于数学中的λ演算得名,直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction),是一个匿名函数,即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包(注意和数学传统意义上的不同)。

Lambda表达式还增强了集合库。 Java SE 8添加了2个对集合数据进行批量操作的包: java.util.function 包以及java.util.stream 包。 流(stream)就如同迭代器(iterator),但附加了许多额外的功能。 总的来说,lambda表达式和 stream 是自Java语言添加泛型(Generics)和注解(annotation)以来最大的变化。 在本文中,我们将从简单到复杂的示例中见认识lambda表达式和stream的强悍。

基本的lambda

例1、用lambda表达式实现Runnable

我开始使用Java 8时,首先做的就是使用lambda表达式替换匿名类,而实现Runnable接口是匿名类的最好示例。看一下Java 8之前的runnable实现方法,需要4行代码,而使用lambda表达式只需要一行代码。我们在这里做了什么呢?那就是用() -> {}代码块替代了整个匿名类

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// Java 8之前:
new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
    System.out.println("Before Java8, too much code for too little to do");
    }
}).start();
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//Java 8方式:
new Thread( () -> System.out.println("In Java8, Lambda expression rocks !!") ).start();

输出:

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too much code, for too little to do
Lambda expression rocks !!

这个例子向我们展示了Java 8 lambda表达式的语法。你可以使用lambda写出如下代码:

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(params) -> expression
(params) -> statement
(params) -> { statements }

例如,如果你的方法不对参数进行修改、重写,只是在控制台打印点东西的话,那么可以这样写:

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() -> System.out.println("Hello Lambda Expressions");

如果你的方法接收两个参数,那么可以写成如下这样:

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(int even, int odd) -> even + odd

顺便提一句,通常都会把lambda表达式内部变量的名字起得短一些。这样能使代码更简短,放在同一行。所以,在上述代码中,变量名选用a、b或者x、y会比even、odd要好。

例2、使用Java 8 lambda表达式进行事件处理

如果你用过Swing API编程,你就会记得怎样写事件监听代码。这又是一个旧版本简单匿名类的经典用例,但现在可以不这样了。你可以用lambda表达式写出更好的事件监听代码,如下所示:

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// Java 8之前:
JButton show =  new JButton("Show");
show.addActionListener(new ActionListener() {
    @Override
    public void actionPerformed(ActionEvent e) {
    System.out.println("Event handling without lambda expression is boring");
    }
});
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// Java 8方式:
show.addActionListener((e) -> {
    System.out.println("Light, Camera, Action !! Lambda expressions Rocks");
});

Java开发者经常使用匿名类的另一个地方是为 Collections.sort() 定制 Comparator。在Java 8中,你可以用更可读的lambda表达式换掉丑陋的匿名类。我把这个留做练习,应该不难,可以按照我在使用lambda表达式实现 Runnable 和 ActionListener 的过程中的套路来做。

例3、使用lambda表达式对列表进行迭代

如果你使过几年Java,你就知道针对集合类,最常见的操作就是进行迭代,并将业务逻辑应用于各个元素,例如处理订单、交易和事件的列表。由于Java是命令式语言,Java 8之前的所有循环代码都是顺序的,即可以对其元素进行并行化处理。如果你想做并行过滤,就需要自己写代码,这并不是那么容易。通过引入lambda表达式和默认方法,将做什么和怎么做的问题分开了,这意味着Java集合现在知道怎样做迭代,并可以在API层面对集合元素进行并行处理。下面的例子里,我将介绍如何在使用lambda或不使用lambda表达式的情况下迭代列表。你可以看到列表现在有了一个 forEach()  方法,它可以迭代所有对象,并将你的lambda代码应用在其中。

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// Java 8之前:
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API");
for (String feature : features) {
    System.out.println(feature);
}
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// Java 8之后:
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API");
features.forEach(n -> System.out.println(n));
 
// 使用Java 8的方法引用更方便,方法引用由::双冒号操作符标示,
// 看起来像C++的作用域解析运算符
features.forEach(System.out::println);

输出:

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Lambdas
Default Method
Stream API
Date and Time API

列表循环的最后一个例子展示了如何在Java 8中使用方法引用(method reference)。你可以看到C++里面的双冒号、范围解析操作符现在在Java 8中用来表示方法引用。

例4、使用lambda表达式和函数式接口Predicate

除了在语言层面支持函数式编程风格,Java 8也添加了一个包,叫做 java.util.function。它包含了很多类,用来支持Java的函数式编程。其中一个便是Predicate,使用 java.util.function.Predicate 函数式接口以及lambda表达式,可以向API方法添加逻辑,用更少的代码支持更多的动态行为。下面是Java 8 Predicate 的例子,展示了过滤集合数据的多种常用方法。Predicate接口非常适用于做过滤。

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public static void main(args[]){
    List languages = Arrays.asList("Java", "Scala", "C++", "Haskell", "Lisp");
 
    System.out.println("Languages which starts with J :");
    filter(languages, (str)->str.startsWith("J"));
 
    System.out.println("Languages which ends with a ");
    filter(languages, (str)->str.endsWith("a"));
 
    System.out.println("Print all languages :");
    filter(languages, (str)->true);
 
    System.out.println("Print no language : ");
    filter(languages, (str)->false);
 
    System.out.println("Print language whose length greater than 4:");
    filter(languages, (str)->str.length() > 4);
}
 
public static void filter(List names, Predicate condition) {
    for(String name: names)  {
        if(condition.test(name)) {
            System.out.println(name + " ");
        }
    }
}

输出:

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Languages which starts with J :
Java
Languages which ends with a
Java
Scala
Print all languages :
Java
Scala
C++
Haskell
Lisp
Print no language :
Print language whose length greater than 4:
Scala
Haskell
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// 更好的办法
public static void filter(List names, Predicate condition) {
    names.stream().filter((name) -> (condition.test(name))).forEach((name) -> {
        System.out.println(name + " ");
    });
}

可以看到,Stream API的过滤方法也接受一个Predicate,这意味着可以将我们定制的 filter() 方法替换成写在里面的内联代码,这就是lambda表达式的魔力。另外,Predicate接口也允许进行多重条件的测试,下个例子将要讲到。

例5、如何在lambda表达式中加入Predicate

上个例子说到,java.util.function.Predicate 允许将两个或更多的 Predicate 合成一个。它提供类似于逻辑操作符AND和OR的方法,名字叫做and()、or()和xor(),用于将传入 filter() 方法的条件合并起来。例如,要得到所有以J开始,长度为四个字母的语言,可以定义两个独立的 Predicate 示例分别表示每一个条件,然后用 Predicate.and() 方法将它们合并起来,如下所示:

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// 甚至可以用and()、or()和xor()逻辑函数来合并Predicate,
// 例如要找到所有以J开始,长度为四个字母的名字,你可以合并两个Predicate并传入
Predicate<String> startsWithJ = (n) -> n.startsWith("J");
Predicate<String> fourLetterLong = (n) -> n.length() == 4;
names.stream()
    .filter(startsWithJ.and(fourLetterLong))
    .forEach((n) -> System.out.print("nName, which starts with 'J' and four letter long is : " + n));

类似地,也可以使用 or() 和 xor() 方法。本例着重介绍了如下要点:可按需要将 Predicate 作为单独条件然后将其合并起来使用。简而言之,你可以以传统Java命令方式使用 Predicate 接口,也可以充分利用lambda表达式达到事半功倍的效果。

例6、Java 8中使用lambda表达式的Map和Reduce示例

本例介绍最广为人知的函数式编程概念map。它允许你将对象进行转换。例如在本例中,我们将 costBeforeTax 列表的每个元素转换成为税后的值。我们将 x -> x*x lambda表达式传到 map() 方法,后者将其应用到流中的每一个元素。然后用 forEach() 将列表元素打印出来。使用流API的收集器类,可以得到所有含税的开销。有 toList() 这样的方法将 map 或任何其他操作的结果合并起来。由于收集器在流上做终端操作,因此之后便不能重用流了。你甚至可以用流API的 reduce() 方法将所有数字合成一个,下一个例子将会讲到。

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// 不使用lambda表达式为每个订单加上12%的税
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
for (Integer cost : costBeforeTax) {
    double price = cost + .12*cost;
    System.out.println(price);
}
 
// 使用lambda表达式
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).forEach(System.out::println);

输出:

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112.0
224.0
336.0
448.0
560.0
112.0
224.0
336.0
448.0
560.0

例6.2、Java 8中使用lambda表达式的Map和Reduce示例

在上个例子中,可以看到map将集合类(例如列表)元素进行转换的。还有一个 reduce() 函数可以将所有值合并成一个。Map和Reduce操作是函数式编程的核心操作,因为其功能,reduce 又被称为折叠操作。另外,reduce 并不是一个新的操作,你有可能已经在使用它。SQL中类似 sum()、avg() 或者 count() 的聚集函数,实际上就是 reduce 操作,因为它们接收多个值并返回一个值。流API定义的 reduceh() 函数可以接受lambda表达式,并对所有值进行合并。IntStream这样的类有类似 average()、count()、sum() 的内建方法来做 reduce 操作,也有mapToLong()、mapToDouble() 方法来做转换。这并不会限制你,你可以用内建方法,也可以自己定义。在这个Java 8的Map Reduce示例里,我们首先对所有价格应用 12% 的VAT,然后用 reduce() 方法计算总和。

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// 为每个订单加上12%的税
// 老方法:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double total = 0;
for (Integer cost : costBeforeTax) {
    double price = cost + .12*cost;
    total = total + price;
}
System.out.println("Total : " + total);
 
// 新方法:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double bill = costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).reduce((sum, cost) -> sum + cost).get();
System.out.println("Total : " + bill);

输出:

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Total : 1680.0
Total : 1680.0

例7、通过过滤创建一个String列表

过滤是Java开发者在大规模集合上的一个常用操作,而现在使用lambda表达式和流API过滤大规模数据集合是惊人的简单。流提供了一个 filter() 方法,接受一个 Predicate 对象,即可以传入一个lambda表达式作为过滤逻辑。下面的例子是用lambda表达式过滤Java集合,将帮助理解。

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// 创建一个字符串列表,每个字符串长度大于2
List<String> filtered = strList.stream().filter(x -> x.length()> 2).collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s, filtered list : %s %n", strList, filtered);

输出:

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Original List : [abc, , bcd, , defg, jk], filtered list : [abc, bcd, defg]

另外,关于 filter() 方法有个常见误解。在现实生活中,做过滤的时候,通常会丢弃部分,但使用filter()方法则是获得一个新的列表,且其每个元素符合过滤原则。

例8、对列表的每个元素应用函数

我们通常需要对列表的每个元素使用某个函数,例如逐一乘以某个数、除以某个数或者做其它操作。这些操作都很适合用 map() 方法,可以将转换逻辑以lambda表达式的形式放在 map() 方法里,就可以对集合的各个元素进行转换了,如下所示。

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// 将字符串换成大写并用逗号链接起来
List<String> G7 = Arrays.asList("USA", "Japan", "France", "Germany", "Italy", "U.K.","Canada");
String G7Countries = G7.stream().map(x -> x.toUpperCase()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(G7Countries);

输出:

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USA, JAPAN, FRANCE, GERMANY, ITALY, U.K., CANADA

例9、复制不同的值,创建一个子列表

本例展示了如何利用流的 distinct() 方法来对集合进行去重。

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// 用所有不同的数字创建一个正方形列表
List<Integer> numbers = Arrays.asList(9, 10, 3, 4, 7, 3, 4);
List<Integer> distinct = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s,  Square Without duplicates : %s %n", numbers, distinct);

输出:

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Original List : [9, 10, 3, 4, 7, 3, 4],  Square Without duplicates : [81, 100, 9, 16, 49]

例10、计算集合元素的最大值、最小值、总和以及平均值

IntStream、LongStream 和 DoubleStream 等流的类中,有个非常有用的方法叫做 summaryStatistics() 。可以返回 IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics 或者 DoubleSummaryStatistic s,描述流中元素的各种摘要数据。在本例中,我们用这个方法来计算列表的最大值和最小值。它也有 getSum() 和 getAverage() 方法来获得列表的所有元素的总和及平均值。

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//获取数字的个数、最小值、最大值、总和以及平均值
List<Integer> primes = Arrays.asList(2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29);
IntSummaryStatistics stats = primes.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("Highest prime number in List : " + stats.getMax());
System.out.println("Lowest prime number in List : " + stats.getMin());
System.out.println("Sum of all prime numbers : " + stats.getSum());
System.out.println("Average of all prime numbers : " + stats.getAverage());

输出:

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Highest prime number in List : 29
Lowest prime number in List : 2
Sum of all prime numbers : 129
Average of all prime numbers : 12.9