Lambda应用场景和使用实例
Java 8已经推出一段时间了，Lambda是其中最火的主题，不仅仅是因为语法的改变，更重要的是带来了函数式编程的思想。这篇文章主要聊聊Lambda的应用场景及其相关使用示例。
Java为何需要Lambda
1996年1月，Java 1.0发布了，此后计算机编程领域发生了翻天覆地的变化。商业发展需要更复杂的应用，大多数程序都跑在更强大的装备多核CPU的机器上。带有高效运行期编译器的Java虚拟机（JVM）的出现，使得程序员将精力更多放在编写干净、易于维护的代码上，而不是思考如何将每一个CPU时钟、每一字节内存物尽其用。
多核CPU的出现成了“房间里的大象”，无法忽视却没人愿意正视。算法中引入锁不但容易出错，而且消耗时间。人们开发了java.util.concurrent包和很多第三方类库，试图将并发抽象化，用以帮助程序员写出在多核CPU上运行良好的程序。不幸的是，到目前为止，我们走得还不够远。
那些类库的开发者使用Java时，发现抽象的级别还不够。处理大数据就是个很好的例子，面对大数据，Java还欠缺高效的并行操作。Java 8允许开发者编写复杂的集合处理算法，只需要简单修改一个方法，就能让代码在多核CPU上高效运行。为了编写并行处理这些大数据的类库，需要在语言层面上修改现有的Java：增加lambda表达式。
当然，这样做是有代价的，程序员必须学习如何编写和阅读包含lambda表达式的代码，但是，这不是一桩赔本的买卖。与手写一大段复杂的、线程安全的代码相比，学习一点新语法和一些新习惯容易很多。开发企业级应用时，好的类库和框架极大地降低了开发时间和成本，也扫清了开发易用且高效的类库的障碍。
Lambda应用场景
你有必要学习下函数式编程的概念，比如函数式编程初探，但下面我将重点放在函数式编程的实用性上，包括那些可以被大多数程序员理解和使用的技术，我们关心的如何写出好代码，而不是符合函数编程风格的代码
使用() -> {} 替代匿名类
现在Runnable线程，Swing，JavaFX的事件监听器代码等，在java 8中你可以使用Lambda表达式替代丑陋的匿名类。
//Before Java 8:
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Before Java8 ");
}
}).start();
//Java 8 way:
new Thread(() -> System.out.println("In Java8!"));
// Before Java 8:
JButton show = new JButton("Show");
show.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
System.out.println("without lambda expression is boring");
}
});
// Java 8 way:
show.addActionListener((e) -> {
System.out.println("Action !! Lambda expressions Rocks");
});
使用内循环替代外循环
外循环：描述怎么干，代码里嵌套2个以上的for循环的都比较难读懂；只能顺序处理List中的元素；
内循环：描述要干什么，而不是怎么干；不一定需要顺序处理List中的元素
//Prior Java 8 :
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method",
"Stream API", "Date and Time API");
for (String feature : features) {
System.out.println(feature);
}
//In Java 8:
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API",
"Date and Time API");
features.forEach(n -> System.out.println(n));
// Even better use Method reference feature of Java 8
// method reference is denoted by :: (double colon) operator
// looks similar to score resolution operator of C++
features.forEach(System.out::println);
Output:
Lambdas
Default Method
Stream API
Date and Time API
支持函数编程
为了支持函数编程，Java 8加入了一个新的包java.util.function，其中有一个接口java.util.function.Predicate是支持Lambda函数编程：
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) {
names.stream().filter((name) -> (condition.test(name)))
.forEach((name) -> {System.out.println(name + " ");
});
}
Output:
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
用管道方式处理数据更加简洁
Java 8里面新增的Stream API ，让集合中的数据处理起来更加方便，性能更高，可读性更好
假设一个业务场景：对于20元以上的商品，进行9折处理，最后得到这些商品的折后价格。
final BigDecimal totalOfDiscountedPrices = prices.stream()
.filter(price -> price.compareTo(BigDecimal.valueOf(20)) > 0)
.map(price -> price.multiply(BigDecimal.valueOf(0.9)))
.reduce(BigDecimal.ZERO,BigDecimal::add);
System.out.println("Total of discounted prices: " + totalOfDiscountedPrices);
想象一下：如果用面向对象处理这些数据，需要多少行？多少次循环？需要声明多少个中间变量？
Lambda使用实例
例1 用lambda表达式实现Runnable
一般使用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 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：
112.0
224.0
336.0
448.0
560.0
112.0
224.0
336.0
448.0
560.0
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 计算集合最大值、最小值、总和及平均值
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
总结
在Java世界里面，面向对象还是主流思想，对于习惯了面向对象编程的开发者来说，抽象的概念并不陌生。面向对象编程是对数据进行抽象，而函数式编程是对行为进行抽象。现实世界中，数据和行为并存，程序也是如此，因此这两种编程方式我们都得学。
这种新的抽象方式还有其他好处。很多人不总是在编写性能优先的代码，对于这些人来说，函数式编程带来的好处尤为明显。程序员能编写出更容易阅读的代码——这种代码更多地表达了业务逻辑，而不是从机制上如何实现。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。
在写回调函数和事件处理器时，程序员不必再纠缠于匿名内部类的冗繁和可读性，函数式编程让事件处理系统变得更加简单。能将函数方便地传递也让编写惰性代码变得容易，只有在真正需要的时候，才初始化变量的值。
