lambda與stream是java8中比較重要兩個(gè)新特性，lambda表達(dá)式采用一種簡潔的語法定義代碼塊，允許我們將行為傳遞到函數(shù)中。之前我們想將行為傳遞到函數(shù)中，僅有的選擇是使用匿名內(nèi)部類，現(xiàn)在我們可以使用lambda表達(dá)式替代匿名內(nèi)部類。在學(xué)習(xí)lambda表達(dá)式之前，建議各位看官先去學(xué)習(xí)一下匿名內(nèi)部類（JAVA基礎(chǔ)知識|內(nèi)部類）。

stream提供了很多有用的api，方便了我們對集合的操作

一、lambda表達(dá)式

基本語法:
(parameters) -> expression
或
(parameters) ->{ statements; }

?

lambda表達(dá)式的重要特征:

• 可選類型聲明：不需要聲明參數(shù)類型，編譯器可以統(tǒng)一識別參數(shù)值。
• 可選的參數(shù)圓括號：一個(gè)參數(shù)無需定義圓括號，但多個(gè)參數(shù)需要定義圓括號。
• 可選的大括號：如果主體包含了一個(gè)語句，就不需要使用大括號。
• 可選的返回關(guān)鍵字：如果主體只有一個(gè)表達(dá)式返回值則編譯器會(huì)自動(dòng)返回值，大括號需要指定明表達(dá)式返回了一個(gè)數(shù)值。

?以下是一些簡單的例子，便于我們理解這些特性：

// 1. 不需要參數(shù),返回值為5() -> 5// 2. 接收一個(gè)參數(shù),()可以省略,返回其2倍的值x -> 2 * x// 3. 接受2個(gè)參數(shù)(數(shù)字),并返回他們的差值(x, y) ->x –y// 4. 接收2個(gè)int型整數(shù),返回他們的和( int x, int y) ->x + y// 5. 接受一個(gè) string 對象,并在控制臺打印,不返回任何值(看起來像是返回void)(String s) ->System.out.print(s)

二、lambda表達(dá)式使用

2.1、在for循環(huán)中使用

package com.my.controller;import junit.framework.TestCase; import org.junit.Test;import java.util.ArrayList; import java.util.List;/*** description:{description}* author:jyy* date:2018-01-09?16:43* modify:{modify}*/ public class AppTest extends TestCase {@Testpublic void test() {List<String> list = new ArrayList<>();list.add("北京");list.add("上海");list.add("廣州");list.add("深圳");for (String str : list) {System.out.println(str);}System.out.println("=================");list.forEach(str -> System.out.println(str));}}

執(zhí)行結(jié)果：

北京 上海 廣州 深圳 ================= 北京 上海 廣州 深圳

2.2、替代匿名內(nèi)部類使用

我們使用JAVA基礎(chǔ)知識|內(nèi)部類中的try catch示例

package com.my.controller;import junit.framework.TestCase; import org.junit.Test;import java.util.ArrayList; import java.util.List;/*** description:{description}* author:jyy* date:2018-01-09?16:43* modify:{modify}*/ public class AppTest extends TestCase {@Testpublic void test() {//匿名內(nèi)部類new ExceptionTemplate().execute(new CatchExceptionable() {@Overridepublic void catchException() {System.out.println("代碼");}});//lambda表達(dá)式new ExceptionTemplate().execute(() -> System.out.println("代碼"));}}

2.3、lambda表達(dá)式與Comparator類結(jié)合使用

package com.my.controller;import junit.framework.TestCase; import org.junit.Test;import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.List;/*** description:{description}* author:jyy* date:2018-01-09?16:43* modify:{modify}*/ public class AppTest extends TestCase {@Testpublic void test() {List<String> list = new ArrayList<>();list.add("BeiJing");list.add("ShangHai");list.add("GuangZhou");list.add("ShenZhen");list.sort(new Comparator<String>() {@Overridepublic int compare(String o1, String o2) {return o1.compareTo(o2);}});list.forEach(str -> System.out.println(str));System.out.println("==============");List<String> list2 = new ArrayList<>();list2.add("BeiJing");list2.add("ShangHai");list2.add("GuangZhou");list2.add("ShenZhen");//list2.sort((String o1,String o2) -> o1.compareTo(o2));Comparator<String> comparator =(String o1,String o2) -> o1.compareTo(o2);list2.sort(comparator);list2.forEach(str -> System.out.println(str));} }

執(zhí)行結(jié)果：

BeiJing GuangZhou ShangHai ShenZhen ============== BeiJing GuangZhou ShangHai ShenZhen

?三、流stream

Java 8 中的stream 是對集合（Collection）對象功能的增強(qiáng)，它專注于對集合對象進(jìn)行各種非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量數(shù)據(jù)操作 (bulk data operation)。stream API 借助于同樣新出現(xiàn)的 lambda 表達(dá)式，極大的提高編程效率和程序可讀性。同時(shí)它提供串行和并行兩種模式進(jìn)行匯聚操作，并發(fā)模式能夠充分利用多核處理器的優(yōu)勢

生成流的兩種方式：

• stream() ? 為集合創(chuàng)建串行流。
• parallelStream() ? 為集合創(chuàng)建并行流。

下面我們就來使用stream提供的各種API：

3.1、篩選和切片

方法	描述
filter	從流中過濾元素
distinct	通過流所生成的元素的hashCode()和equals()方法去重
limit	截?cái)嗔?#xff0c;選取前n個(gè)元素
skip	跳過元素，返回一個(gè)扔掉了前 n 個(gè)元素的流。若流中元素不足n個(gè)，則返回一個(gè)空流

?

package com.my.po;/*** description:{description}* author:jyy* date:2018-02-11?11:06* modify:{modify}*/ public class Employee {private String id;private String name;private double salary;private String sex;public Employee(String id, String name, double salary,String sex) {this.id = id;this.name = name;this.salary = salary;this.sex=sex;}public String getId() {return id;}public void setId(String id) {this.id = id;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public double getSalary() {return salary;}public void setSalary(double salary) {this.salary = salary;}public String getSex() {return sex;}public void setSex(String sex) {this.sex = sex;}@Overridepublic String toString() {return "Employee{" +"id='" + id + '\'' +", name='" + name + '\'' +", salary=" + salary +", sex='" + sex + '\'' +'}';}@Overridepublic boolean equals(Object o) {if (this == o) return true;if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;Employee employee = (Employee) o;return id.equals(employee.id);}@Overridepublic int hashCode() {return id.hashCode();} } View Code package com.my.controller;import com.my.po.Employee; import junit.framework.TestCase; import org.junit.Test;import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Objects;/*** description:{description}* author:jyy* date:2018-01-09?16:43* modify:{modify}*/ public class AppTest extends TestCase {@Testpublic void test() {Employee[] employees = {new Employee("1001", "李明", 5000, "male"),new Employee("1002", "王明", 7000, "male"),new Employee("1003", "張麗", 10000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female")};List<Employee> list = Arrays.asList(employees);//forEach,查詢所有數(shù)據(jù)list.stream().forEach(e -> System.out.println(e.toString()));//filter,查詢集合中所有的女性list.stream().filter(e -> Objects.equals(e.getSex(), "female")).forEach(e -> System.out.println(e.toString()));//查詢集合中薪資大于6000的雇員list.stream().filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(e -> System.out.println(e));//limit,查詢前兩條數(shù)據(jù)list.stream().limit(2).forEach(e -> System.out.println(e.toString()));//distinct,去重,利用Employee對象中的hashCode()和equals()方法list.stream().distinct().forEach(e -> System.out.println(e));//skip,跳過前兩個(gè)list.stream().skip(2).forEach(e -> System.out.println(e));} } View Code

3.2、映射

方法	描述
?map(Function f)	?接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，并將函數(shù)應(yīng)用到每一個(gè)元素上，返回新的元素
?mapToDouble(ToDoubleFunction f)	?返回的新元素為double類型
?mapToInt(ToIntFunction f)	?返回的新元素為int類型
?mapToLong(ToLongFunction f)	?返回的新元素為long類型
?flatMap(Function f)	?操作多層嵌套的流，使其扁平化

?3.2.1、map

Employee[] employees = {new Employee("1001", "李明", 5000, "male"),new Employee("1002", "王明", 7000, "male"),new Employee("1003", "張麗", 10000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female")};List<Employee> list = Arrays.asList(employees);//maplist.stream().map(e -> e.getSalary()).forEach(e -> System.out.println(e));

執(zhí)行結(jié)果：

5000.0 7000.0 10000.0 11000.0 11000.0

可以看出，集合list經(jīng)過map操作之后，類型已經(jīng)改變。具體什么類型，由返回值決定

3.2.2、mapToDouble、mapToInt、mapToLong

Employee[] employees = {new Employee("1001", "李明", 5000, "male"),new Employee("1002", "王明", 7000, "male"),new Employee("1003", "張麗", 10000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female")};List<Employee> list = Arrays.asList(employees);list.stream().mapToDouble(e -> e.getSalary()).forEach(e -> System.out.println(e));

執(zhí)行結(jié)果：

5000.0 7000.0 10000.0 11000.0 11000.0

3.2.3、flatMap

Employee[] employees1 = {new Employee("1001", "李明", 5000, "male"),new Employee("1002", "王明", 7000, "male"),new Employee("1003", "張麗", 10000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female")};Employee[] employees2 = {new Employee("1005", "Marry", 5000, "male"),new Employee("1006", "Linda", 7000, "male"),new Employee("1007", "Cris", 10000, "female")};List<Employee[]> list = new ArrayList<>();list.add(employees1);list.add(employees2);list.stream().flatMap(e -> Arrays.stream(e)).forEach(e -> System.out.println(e.toString()));

執(zhí)行結(jié)果：

Employee{id='1001', name='李明', salary=5000.0, sex='male'} Employee{id='1002', name='王明', salary=7000.0, sex='male'} Employee{id='1003', name='張麗', salary=10000.0, sex='female'} Employee{id='1004', name='謝楠', salary=11000.0, sex='female'} Employee{id='1005', name='Marry', salary=5000.0, sex='male'} Employee{id='1006', name='Linda', salary=7000.0, sex='male'} Employee{id='1007', name='Cris', salary=10000.0, sex='female'}

?3.3、排序

方法	描述
sorted()	產(chǎn)生一個(gè)新流，其中按自然順序排序
sorted(Comparator comp)	產(chǎn)生一個(gè)新流，其中按比較器順序排序

Employee[] employees = {new Employee("1001", "李明", 5000, "male"),new Employee("1002", "王明", 7000, "male"),new Employee("1003", "張麗", 10000, "female"),new Employee("1005", "Marry", 6000, "male"),new Employee("1006", "Linda", 9000, "male"),new Employee("1007", "Cris", 10000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female")};List<Employee> list = Arrays.asList(employees);list.stream().map(e -> e.getSalary()).sorted().forEach(e -> System.out.println(e.toString()));System.out.println("=======");Comparator<String> comparator = (String o1, String o2) -> o1.compareTo(o2);list.stream().map(e -> e.getId()).sorted(comparator).forEach(e -> System.out.println(e.toString()));

執(zhí)行結(jié)果：

5000.0 6000.0 7000.0 9000.0 10000.0 10000.0 11000.0 ======= 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007

3.4、查找與匹配

方法	描述
allMatch(Predicate p)	檢查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	檢查是否至少匹配一個(gè)元素
noneMatch(Predicate p)	檢查是否沒有匹配所有元素
findFirst()	返回第一個(gè)元素
findAny()	返回當(dāng)前流中的任意元素
count()	返回流中元素總數(shù)
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	內(nèi)部迭代(使用 Collection 接口需要用戶去做迭代，稱為外部迭代。相反，Stream API 使用內(nèi)部迭代——它幫你把迭代做了)

Employee[] employees = {new Employee("1001", "李明", 5000, "male"),new Employee("1002", "王明", 7000, "male"),new Employee("1003", "張麗", 10000, "female"),new Employee("1005", "Marry", 6000, "male"),new Employee("1006", "Linda", 9000, "male"),new Employee("1007", "Cris", 10000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female")};List<Employee> list = Arrays.asList(employees);System.out.println("===allMatch===");Boolean b1 = list.stream().allMatch(e -> e.getSalary() > 4000);Boolean b2 = list.stream().allMatch(e -> e.getSalary() > 5000);System.out.println(b1);System.out.println(b2);System.out.println("===anyMatch===");Boolean b3 = list.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);Boolean b4 = list.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 11000);System.out.println(b3);System.out.println(b4);System.out.println("===noneMatch===");Boolean b5 = list.stream().noneMatch(e -> e.getSalary() > 10000);Boolean b6 = list.stream().noneMatch(e -> e.getSalary() > 11000);System.out.println(b5);System.out.println(b6);System.out.println("===findFirst===");System.out.println(list.stream().findFirst().toString());System.out.println("===findAny===");System.out.println(list.stream().findAny().toString());System.out.println("===count===");System.out.println(list.stream().count());System.out.println("===max===");System.out.println(list.stream().max((Employee o1, Employee o2) -> {if (o1.getSalary() > o2.getSalary()) return 1;else return -1;}).toString());System.out.println("===min===");System.out.println(list.stream().min((Employee o1, Employee o2) -> {if (o1.getSalary() > o2.getSalary()) return 1;else return -1;}).toString());

執(zhí)行結(jié)果：

===allMatch=== true false ===anyMatch=== true false ===noneMatch=== false true ===findFirst=== Optional[Employee{id='1001', name='李明', salary=5000.0, sex='male'}] ===findAny=== Optional[Employee{id='1001', name='李明', salary=5000.0, sex='male'}] ===count=== 7 ===max=== Optional[Employee{id='1004', name='謝楠', salary=11000.0, sex='female'}] ===min=== Optional[Employee{id='1001', name='李明', salary=5000.0, sex='male'}]

?3.5、歸約

map-reduce模式，在mongoDB、spark、hadoop等都有它的身影，因google使用它進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索而出名

方法	描述
reduce(T iden, BinaryOperator b)	可以將流中元素反復(fù)結(jié)合起來，得到一個(gè)值。返回T
reduce(BinaryOperator b)	可以將流中元素反復(fù)結(jié)合起來，得到一個(gè)值。返回Optional<T>

Employee[] employees = {new Employee("1001", "李明", 5000, "male"),new Employee("1002", "王明", 7000, "male"),new Employee("1003", "張麗", 10000, "female"),new Employee("1005", "Marry", 6000, "male"),new Employee("1006", "Linda", 9000, "male"),new Employee("1007", "Cris", 10000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female")};List<Employee> list = Arrays.asList(employees);String result1 = list.stream().map(e -> e.getName()).reduce("", (x, y) -> x + "," + y);System.out.println(result1.substring(1));Optional<String> result2 = list.stream().map(e -> e.getName()).reduce((x, y) -> x + "," + y);System.out.println(result2.get());

執(zhí)行結(jié)果：

李明,王明,張麗,Marry,Linda,Cris,謝楠 李明,王明,張麗,Marry,Linda,Cris,謝楠

3.6、收集

方法	描述
collect(Collector c)	將流轉(zhuǎn)換為其他形式。接收一個(gè)Collector接口的實(shí)現(xiàn)，用于給Stream中元素做匯總的方法

Employee[] employees = {new Employee("1001", "李明", 5000, "male"),new Employee("1002", "王明", 7000, "male"),new Employee("1003", "張麗", 10000, "female"),new Employee("1005", "Marry", 6000, "male"),new Employee("1006", "Linda", 9000, "male"),new Employee("1007", "Cris", 10000, "female"),new Employee("1004", "謝楠", 11000, "female")};List<Employee> list = Arrays.asList(employees);List<String> collect = list.stream().map(e -> e.getName()).collect(Collectors.toList());collect.forEach(System.out::println);System.out.println("-------------------");Set<String> set = list.stream().map(e -> e.getName()).collect(Collectors.toSet());set.forEach(System.out::println);System.out.println("-------------------");HashSet<String> hashSet = list.stream().map(e -> e.getName()).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));hashSet.forEach(System.out::println);System.out.println("-------------------");//分組Map<Double, List<Employee>> group = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(e -> e.getSalary()));System.out.println(group);

執(zhí)行結(jié)果：

李明 王明 張麗 Marry Linda Cris 謝楠 ------------------- 張麗 Cris 李明 王明 Linda Marry 謝楠 ------------------- 張麗 Cris 李明 王明 Linda Marry 謝楠 {9000.0=[Employee{id='1006', name='Linda', salary=9000.0, sex='male'}], 10000.0=[Employee{id='1003', name='張麗', salary=10000.0, sex='female'}, Employee{id='1007', name='Cris', salary=10000.0, sex='female'}], 5000.0=[Employee{id='1001', name='李明', salary=5000.0, sex='male'}], 11000.0=[Employee{id='1004', name='謝楠', salary=11000.0, sex='female'}], 6000.0=[Employee{id='1005', name='Marry', salary=6000.0, sex='male'}], 7000.0=[Employee{id='1002', name='王明', salary=7000.0, sex='male'}]}

以上內(nèi)容只是對lambda表達(dá)式和stream的簡單介紹，在實(shí)際使用中要復(fù)雜的多

?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/maikucha/p/8435906.html

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的JAVA基础知识|lambda与stream的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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