JDK1.8 新特性（全）

• Lambda表达式
• 函数式接口
• *方法引用和构造器调用
• Stream API
• 接口中的默认方法和静态方法
• 新时间日期API

Lambda表达式

 定义过滤方法：

public List<Product> filterProductByPredicate(List<Product> list,MyPredicate<Product> mp){
        List<Product> prods = new ArrayList<>();
        for (Product prod : list){
            if (mp.test(prod)){
                prods.add(prod);
            }
        }
        return prods;
    }

使用lambda表达式进行过滤

@Test
public void test4(){
      List<Product> products = filterProductByPredicate(proList, (p) -> p.getPrice() < 8000);
      for (Product pro : products){
          System.out.println(pro);
      }
  }

使用Stream API

// 使用jdk1.8中的Stream API进行集合的操作
@Test
public void test(){
    // 根据价格过滤
    proList.stream()
           .fliter((p) -> p.getPrice() <8000)
           .limit(2)
           .forEach(System.out::println);

    // 根据颜色过滤
    proList.stream()
           .fliter((p) -> "红色".equals(p.getColor()))
           .forEach(System.out::println);

    // 遍历输出商品名称
    proList.stream()
           .map(Product::getName)
           .forEach(System.out::println);
}

Lmabda表达式的语法总结： () -> ();

前置	语法
无参数无返回值	() -> System.out.println(“Hello WOrld”)
有一个参数无返回值	(x) -> System.out.println(x)
有且只有一个参数无返回值	x -> System.out.println(x)
有多个参数，有返回值，有多条lambda体语句	(x，y) -> {System.out.println(“xxx”);return xxxx;}；
有多个参数，有返回值，只有一条lambda体语句	(x，y) -> xxxx

 

Stream API

stream的创建

// 1，校验通过Collection 系列集合提供的stream()或者paralleStream()
    List<String> list = new ArrayList<>();
    Strean<String> stream1 = list.stream();

    // 2.通过Arrays的静态方法stream()获取数组流
    String[] str = new String[10];
    Stream<String> stream2 = Arrays.stream(str);

    // 3.通过Stream类中的静态方法of
    Stream<String> stream3 = Stream.of("aa","bb","cc");

    // 4.创建无限流
    // 迭代
    Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0,(x) -> x+2);

    //生成
    Stream.generate(() ->Math.random());

 

Stream的中间操作:

/**
   * 筛选 过滤  去重
   */
  emps.stream()
          .filter(e -> e.getAge() > 10)
          .limit(4)
          .skip(4)
          // 需要流中的元素重写hashCode和equals方法
          .distinct()
          .forEach(System.out::println);


  /**
   *  生成新的流 通过map映射
   */
  emps.stream()
          .map((e) -> e.getAge())
          .forEach(System.out::println);


  /**
   *  自然排序  定制排序
   */
  emps.stream()
          .sorted((e1 ,e2) -> {
              if (e1.getAge().equals(e2.getAge())){
                  return e1.getName().compareTo(e2.getName());
              } else{
                  return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
              }
          })
          .forEach(System.out::println);

Stream的终止操作:

/**
         *      查找和匹配
         *          allMatch-检查是否匹配所有元素
         *          anyMatch-检查是否至少匹配一个元素
         *          noneMatch-检查是否没有匹配所有元素
         *          findFirst-返回第一个元素
         *          findAny-返回当前流中的任意元素
         *          count-返回流中元素的总个数
         *          max-返回流中最大值
         *          min-返回流中最小值
         */

        /**
         *  检查是否匹配元素
         */
        boolean b1 = emps.stream()
                .allMatch((e) -> e.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
        System.out.println(b1);

        boolean b2 = emps.stream()
                .anyMatch((e) -> e.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
        System.out.println(b2);

        boolean b3 = emps.stream()
                .noneMatch((e) -> e.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
        System.out.println(b3);

        Optional<Employee> opt = emps.stream()
                .findFirst();
        System.out.println(opt.get());

        // 并行流
        Optional<Employee> opt2 = emps.parallelStream()
                .findAny();
        System.out.println(opt2.get());

        long count = emps.stream()
                .count();
        System.out.println(count);

        Optional<Employee> max = emps.stream()
                .max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        System.out.println(max.get());

        Optional<Employee> min = emps.stream()
                .min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        System.out.println(min.get());

还有功能比较强大的两个终止操作 reduce和collect
reduce操作： reduce:(T identity,BinaryOperator)/reduce(BinaryOperator)-可以将流中元素反复结合起来，得到一个值

 /**
         *  reduce ：规约操作
         */
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        Integer count2 = list.stream()
                .reduce(0, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(count2);

        Optional<Double> sum = emps.stream()
                .map(Employee::getSalary)
                .reduce(Double::sum);
        System.out.println(sum);

collect操作：Collect-将流转换为其他形式，接收一个Collection接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

   /**
         *  collect：收集操作
         */

        List<Integer> ageList = emps.stream()
                .map(Employee::getAge)
                .collect(Collectors.toList());
        ageList.stream().forEach(System.out::println);