编程自学指南：java程序设计开发，Lambda表达式与Stream API，理解Lambda表达式的语法与函数式编程思想，掌握Stream API的核心操作（过滤、映射、归约）

编程自学指南：java程序设计开发，Lambda表达式与Stream API

学习目标：

1. 理解Lambda表达式的语法与函数式编程思想

2. 掌握Stream API的核心操作（过滤、映射、归约）

3. 能够通过Lambda与Stream简化集合数据处理

4. 结合实战案例提升代码简洁性与可读性

---

一、课程引入

1.1 为什么需要Lambda与Stream？

• 传统写法痛点：

  // 匿名内部类冗长  
  button.addActionListener(new ActionListener() {  
      @Override  
      public void actionPerformed(ActionEvent e) {  
          System.out.println("按钮被点击");  
      }  
  });

  Lambda优势：

  • 代码简洁

  • 函数式编程支持

  • 便于并行处理

1.2 函数式接口（Functional Interface）

• 定义：仅含一个抽象方法的接口（如Runnable, Comparator）

• 注解：@FunctionalInterface

---

二、Lambda表达式

2.1 基础语法

(参数列表) -> { 代码块 }

案例1：替代匿名内部类

// 传统写法  
new Thread(new Runnable() {  
    @Override  
    public void run() {  
        System.out.println("线程运行");  
    }  
}).start();  

// Lambda写法  
new Thread(() -> System.out.println("线程运行")).start();

2.2 Lambda简化形式

场景	示例
无参数	() -> System.out.println()
单参数类型推断	s -> System.out.println(s)
多参数	(a, b) -> a + b
代码块多行	(x, y) -> { return x > y; }

案例2：集合排序

List<String> names = Arrays.asList("Tom", "Alice", "Bob");  
// 传统写法  
names.sort(new Comparator<String>() {  
    @Override  
    public int compare(String a, String b) {  
        return a.compareTo(b);  
    }  
});  
// Lambda写法  
names.sort((a, b) -> a.compareTo(b));  
// 方法引用进一步简化  
names.sort(String::compareTo);

三、Stream API

3.1 Stream特性

• 不存储数据：仅对源数据计算

• 不修改源数据：生成新Stream

• 延迟执行：终端操作触发计算

3.2 Stream操作分类

操作类型	方法示例	说明
中间操作	filter(), map(), sorted()	生成新Stream，可链式调用
终端操作	forEach(), collect(), count()	触发计算，返回结果

3.3 核心操作示例

案例3：过滤与映射

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);  
List<Integer> squares = numbers.stream()  
        .filter(n -> n % 2 == 0)    // 过滤偶数  
        .map(n -> n * n)            // 平方  
        .collect(Collectors.toList()); // 收集结果  
System.out.println(squares); // [4, 16]

案例4：归约与统计

// 求和  
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);  

// 统计  
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream()  
        .mapToInt(x -> x)  
        .summaryStatistics();  
System.out.println("平均值：" + stats.getAverage());

3.4 并行流

案例5：并行计算加速

long count = numbers.parallelStream()  
        .filter(n -> n > 2)  
        .count();

---

四、综合应用

4.1 案例6：员工数据处理

public class Employee {  
    private String name;  
    private int salary;  
    private String department;  
    // 构造方法、getter/setter  
}  

List<Employee> employees = Arrays.asList(  
    new Employee("张三", 8000, "技术部"),  
    new Employee("李四", 12000, "技术部"),  
    new Employee("王五", 9000, "市场部")  
);  

// 按部门分组，统计平均工资  
Map<String, Double> avgSalaryByDept = employees.stream()  
    .collect(Collectors.groupingBy(  
        Employee::getDepartment,  
        Collectors.averagingInt(Employee::getSalary)  
    ));  

// 输出：{技术部=10000.0, 市场部=9000.0}

4.2 案例7：文本处理

String text = "Java Lambda Stream API";  

// 统计单词长度大于3的词频  
Map<String, Long> wordCount = Arrays.stream(text.split(" "))  
    .filter(word -> word.length() > 3)  
    .collect(Collectors.groupingBy(  
        String::toLowerCase,  
        Collectors.counting()  
    ));  
// 输出：{lambda=1, stream=1, api=1}

五、常见错误与最佳实践

5.1 常见错误

• 错误1：重复使用Stream

  Stream<Integer> stream = numbers.stream();  
  stream.filter(n -> n > 2);  
  stream.count(); // 抛出IllegalStateException

• 错误2：在Lambda中修改外部变量

int count = 0;  
numbers.forEach(n -> count++); // 编译错误：变量需为final或等效final

5.2 最佳实践

1. 优先使用方法引用：System.out::println 替代 x -> System.out.println(x)

2. 避免复杂Lambda：若逻辑超过3行，考虑封装为方法

3. 并行流慎用：数据量大且无状态操作时使用

---

六、总结与学习

6.1 总结

• Lambda：简化匿名内部类，支持函数式编程

• Stream：链式操作处理集合数据，支持并行

6.2 课后任务

1. 使用Stream API实现以下功能：

   • 从一个整数列表中找出所有质数

   • 将字符串列表按长度排序

2. 用Lambda改写之前课程中的多线程示例（如Runnable实现）

3. 预习下一节课：新特性（Optional、时间API）

6.3 扩展挑战

• 用Stream API实现一个简单的股票交易分析系统（按价格、交易量过滤数据）