2.1.方法引用概述

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一.概述:

1.分类:

2.方法引用需要分成方法和引用两部分进行理解:

3.总结:

  • 弊端:可读性差


二.方法引用过程:

1.Arrays是操作数组的工具类,sort方法用于对数组进行排序,sort方法是静态即被static修饰,第一个参数arr是数组名

2.第二个参数是一个函数式接口,用于指定排序规则,需要传递Comparator接口的实现类对象,由于Comparator接口是函数式接口,所以可以用Lambda表达式进行简化,但Lambda表达式并不是最优解,它还可以进一步优化,下图中红圈画起来的地方即排序规则可以不用写,可以把已经存在的方法直接拿过来用,把已经存在的方法当作是函数式接口中抽象方法的方法体:

3.比如现在有一个已经写好的subtraction方法,那么在sort方法的第二个参数中就可以直接使用subtraction方法,这就是方法引用:


三.使用方法引用的前提条件:

1.引用处必须是函数式接口;

2.被引用的方法必须是已经存在的:

  • 如果要被引用的方法不存在,就需要自行编写

  • 被引用的方法可以是Java已经写好的,可以是自行编写的,也可以是一些第三方的工具类

  • 第三方代码不是Java写的,也不是我们自己写的,是第三个人写的代码

3.被引用的方法的形参(包括形参类型,形参类型的顺序,形参的个数)和返回值类型需要分别和抽象方法的形参(包括形参类型,形参类型的顺序,形参的个数)和返回值类型保持一致 :方法命名和形参的命名无需一致,命名见名知意即可

举例:

上述图片左侧中Comparator接口中有一个抽象方法compare,这个方法的形参是两个整型变量o1、o2,返回值也是整型int,而且返回的是第二个参数减第一个参数,

要被引用的subtraction方法的形参也是两个整型变量n1,n2,返回值也是整型int,返回的也是第二个参数减第一个参数,

所以compare方法和subtraction方法就对应起来了,形参的个数和数据类型都一样,返回值类型和返回值功能也都一样。

(形参的变量名没有要求)

4.被引用的方法的功能需要满足当前的需求:

被引用的subtraction方法他是用来做减法的,而且是第二个参数减第一个参数,并把结果返回,

在compare方法中也是第二个参数减第一个参数,并把结果返回,

所以subtraction方法和compare方法的功能是一样的

->subtraction方法满足方法引用的条件,而且在引用处是函数式接口,所以sort方法的第二个参数就可以用subtraction方法进行简化。


四.实例:

要求:创建一个数组,进行倒序排列即从大到小排列

法一:匿名内部类
package com.itheima.a01myfunction;
​
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
​
public class FunctionDemo1 {
    public static void main(String[] args) {
        //需求:创建一个数组,进行倒序排列即从大到小排列
        /*数组中的数据为整型,用Arrays类里的sort方法进行排列的话
          系统默认排序是正序排列即从小到大排列,如果
          要倒序排列就需要自定义排序规则,此时数组类型就要用包装类*/
        Integer[] arr={3,5,4,1,6,2};
​
        //匿名内部类
        Arrays.sort(arr, new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2 - o1;
            }
        });
​
        System.out.println(Arrays.toString(arr)); //运行结果为[6, 5, 4, 3, 2, 1]
    }
}

​
法二:lambda表达式

package com.itheima.a01myfunction;
​
import java.util.Arrays;
​
public class FunctionDemo1 {
    public static void main(String[] args) {
        //需求:创建一个数组,进行倒序排列即从大到小排列
        /*数组中的数据为整型,用Arrays类里的sort方法进行排列的话
          系统默认排序是正序排列即从小到大排列,如果
          要倒序排列就需要自定义排序规则,此时数组类型就要用包装类*/
        Integer[] arr={3,5,4,1,6,2};
​
        //lambda表达式
        /*因为sort方法的第二个参数的类型Comparator是一个函数式接口,
          而且此时Comparator接口是匿名内部类,
          所以可以使用lambda表达式 */
        Arrays.sort(arr, (Integer o1, Integer o2) -> {
                return o2-o1;
        });
​
        System.out.println(Arrays.toString(arr)); //运行结果为[6, 5, 4, 3, 2, 1]
    }
}

​
法三:简化lambda表达式
package com.itheima.a01myfunction;
​
import java.util.Arrays;
​
public class FunctionDemo1 {
    public static void main(String[] args) {
        //需求:创建一个数组,进行倒序排列即从大到小排列
        /*数组中的数据为整型,用Arrays类里的sort方法进行排列的话
          系统默认排序是正序排列即从小到大排列,如果
          要倒序排列就需要自定义排序规则,此时数组类型就要用包装类*/
        Integer[] arr={3,5,4,1,6,2};
​
        //简化lambda表达式
        Arrays.sort(arr, (o1,o2) -> o2-o1);
​
        System.out.println(Arrays.toString(arr)); //运行结果为[6, 5, 4, 3, 2, 1]
    }
}

​
法四:方法引用
package com.itheima.a01myfunction;
​
import java.util.Arrays;
​
public class FunctionDemo1 {
    public static void main(String[] args) {
        //需求:创建一个数组,进行倒序排列即从大到小排列
        /*数组中的数据为整型,用Arrays类里的sort方法进行排列的话
          系统默认排序是正序排列即从小到大排列,如果
          要倒序排列就需要自定义排序规则,此时数组类型就要用包装类*/
        Integer[] arr={3,5,4,1,6,2};
​
        /*
        Arrays.sort(arr, new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2-o1;
            }
        });
        */
​
        //方法引用
        /*使用方法引用的条件:
           1.引用处必须是函数式接口
           2.被引用的方法需要已经存在,没有的话就需要自行编写
           3.被引用的方法的形参和返回值需要跟抽象方法的形参和返回值保持一致
           4.被引用的方法的功能需要满足当前的需求 */
        //subtraction方法满足sort方法的Comparator接口处使用方法引用
        /* subtraction方法是静态方法,静态方法需要通过类名.方法名来调用,在方法引用中也是如此,
           FunctionDemo1::subtraction表示引用FunctionDemo1类里面的subtraction方法,
           把subtraction方法当作抽象方法的方法体 */
        Arrays.sort(arr,FunctionDemo1::subtraction);
​
        System.out.println(Arrays.toString(arr)); //运行结果为[6, 5, 4, 3, 2, 1]
    }
​
    public static int subtraction(int num1,int num2){
        return num2-num1;
    }
}

​

五.总结:


六.技巧:使用方法引用改写前要思考的问题

1.现在有没有一个方法符合我当前的需求;

2.如果有这样的方法,这个方法是否满足方法引用的规则:

如果满足,

对于静态方法:类名::方法名;

对于成员方法(非静态方法):如果要引用的方法在当前类中,就类名::方法名;如果要引用的方法在其他类中,就对象名::方法名;如果要引用的方法在本类中,就this::方法名;如果要引用的方法在父类中,就super::方法名;

对于构造方法:类名::new;


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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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day13【Stream流、方法引用】 第一章 Stream流1.1引言传统集合的多步遍历代码循环遍历的弊端Stream的更优写法1.2流式思想概述 ) 第一章 Stream流 说到Stream便容易想到I/O Stream,而实际上,谁规定“流”就一定是“IO流”呢?在Java 8中,得益于Lambda所带来的函数式编程,引入了一个全新的Stream概念,用于解决已有集合类库既有的弊端。 1...

hu_zhi_chao的博客 1350

Java 1.8 新特性—— 方法引用的详细解释

在使用Lambda表达式的时候,我们实际上传递进去的代码就是一种解决方案:拿什么参数做什么操作。那么考虑一种情况:如果我们在Lambda中所指定的操作方案,已经有地方存在相同方案,那是否还有必要再写重复逻辑? ...

Lemon 1594

第九章 Lambda&方法引用

9.1、Lambda表达式 9.1.1、标准格式 (形式参数) -> {代码块} 9.1.2、使用前提 有一个接口并且接口中有且仅有一个抽象方法 9.1.3、常见应用 9.1.3.1、无参无返回值抽象方法练习 interface MyInter { void show(); } public class Main { public static void main(String[] args) { myInterShow(() -> System.out.println("Hello

轻松的小希 4889

Java方法的引用

集合中存储一些字符串的数据,比如:张三,23。收集到Student类型的数组当中(使用方法引用完成)Collections.addAll(list, "张三,23", "李四,25", "王五,33", "赵六,17");创建集合添加学生对象,学生对象属性:name,age只获取姓名并放到数组当中(使用方法引用完成)创建集合添加学生对象,学生对象属性:name,age把姓名和年龄拼接成:张三-23的字符串,并放到数组当中(使用方法引用完成)

m0_65777910的博客 643

DeepSeek-R1引用规范:学术论文中正确引用模型的方法

在人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域的学术研究中,正确引用相关模型和工具是保证研究可追溯性、尊重原作者知识产权的重要环节。DeepSeek-R1作为一款性能优异的推理模型,在学术论文中被引用时需要遵循特定的规范。本文将详细介绍DeepSeek-R1的引用方法、相关注意事项以及引用时可能涉及的版权和许可问题,帮助科研人员在学术写作中准确、规范地引用该模型。 ##...

gitblog_01062的博客 937

2.3.引用成员方法

​​/* go对象起初只被定义在initView方法中,但需求中在actionPerformed方法中也需要用到go对象,而且在运行时需要initView方法比actionPerformed方法先运行,意味着如果actionPerformed方法此时要想用到go对象,就必须从initView方法中获取,此时只能通过形参传递go对象,但actionPerformed方法是Java已经写好的,而且是被重写的,Java写actionPerformed方法时形参中没有关于go对象的,

ADCvbV的博客 745

29.方法引用

方法引用是 Java 编程语言中的一种特性,它提供了一种简洁的语法来直接引用现有的方法。方法引用可以被认为是 Lambda 表达式的一种缩写形式,用于将方法作为参数传递或在函数式接口中使用。方法引用可以简化代码,使得代码更加易读和模块化。它经常用于函数式接口、流操作和方法链式调用等场景。

kuxiaoyang的博客 1374

Java——方法引用之引用类方法、引用对象的实例方法、引用类的实例方法、引用构造器

Java——方法引用之引用类方法、引用对象的实例方法、引用类的实例方法、引用构造器一、方法引用符二、Lambda表达式和方法引用代码分析三、Lambda表达式支持的方法引用四、引用类方法五、引用对象的实例方法六、引用类的实例方法七、引用构造器 一、方法引用符 :: 该符号是引用运算符,它所在的表达式被称为方法引用 二、Lambda表达式和方法引用代码分析 1、Lambda表达式 usePrintable(s -> System.out.println(s)); 拿到参数s之后,通过Lambda表达式

smile4548656的博客 2486

latex中引用参考文献[1],[2],[3]格式与[1-3]格式的方法

latex中引用参考文献的几种方法与联动跳转

weixin_47445856的博客 7545
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巧克力拌面
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