Lambda Expression

“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。

// 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();

//Java 8方式：
new Thread( () -> System.out.println("In Java8, Lambda expression rocks !!") ).start();

输出：

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：

(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：

() -> 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：

(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：

// 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");
    }
});

// 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。

// 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);
}

// 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：

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。

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：

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

// 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：

// 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。

// 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：

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。

// 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：

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。

// 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：

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。

// 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：

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。

// 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：

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。

//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：

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

发表于 2019-04-26 19:08 oner_xd 阅读(812) 评论(0) 编辑收藏举报