java lambda表达式与Stream-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenjhit/article/details/79437757

本文简单介绍了关于Java lambda表达式及Stream操作的相关知识，包括基本概念、引入原因、简单使用方法等，供大家参考讨论。

引入版本

lambda表达式及Stream均在Java8中引入，所以开发时需要保证环境配置正确，如在IDEA上，必须保证三个地方都配置为java8以上：

File –> Project Stucture –> Project 下的所有版本配置
File –> Project Stucture –> Modules –> Sources –> Lanugage level
File –> Settings –> Compiler –> Java Compiler

lambda表达式

引入原因

Java8有一个短期目标和一个长期目标。

短期目标是：配合“集合类批处理操作”的内部迭代和并行处理，集合类的批处理操作API的目的是实现集合类的“内部迭代”，并期望充分利用现代多核CPU进行并行计算。；
长期目标是：将Java向函数式编程语言这个方向引导（并不是要完全变成一门函数式编程语言，只是让它有更多的函数式编程语言的特性），也正是由于这个原因，Oracle并没有简单地使用内部类去实现lambda表达式，而是使用了一种更动态、更灵活、易于将来扩展和改变的策略。

概念

lambda表达式

“lambda表达式”(λ表达式，lambda expression)：

是一个匿名函数（即，没有函数名的函数）；
一个lambda 表达式其实就是定义了一个匿名方法，只不过这个方法必须符合至少一个函数接口；
lambda 表达式主要用于替换以前广泛使用的内部匿名类，各种回调，比如事件响应器、传入Thread类的Runnable等。

函数接口

函数接口（Java8新引入的概念）：一个接口，如果只有一个显式声明的抽象方法，那么它就是一个函数接口。

方法引用

方法引用（Method reference）：任何一个lambda表达式都可以代表某个函数接口的唯一方法的匿名描述符。我们也可以使用某个类的某个具体方法来代表这个描述符，叫做方法引用。

例如：

Integer::parseInt //静态方法引用
System.out::print //实例方法引用
Person::new //构造器引用

下面是一组例子，教你使用方法引用代替λ表达式：

    //c1 与 c2 是一样的（静态方法引用）
    Comparator<Integer> c2 = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
    Comparator<Integer> c1 = Integer::compare;

    //下面两句是一样的（实例方法引用1）
    persons.forEach(e -> System.out.println(e));
    persons.forEach(System.out::println);

    //下面两句是一样的（实例方法引用2）
    persons.forEach(person -> person.eat());
    persons.forEach(Person::eat);

    //下面两句是一样的（构造器引用）
    strList.stream().map(s -> new Integer(s));
    strList.stream().map(Integer::new);

扩展

Java8 Lambda表达式教程：http://blog.youkuaiyun.com/ioriogami/article/details/12782141/

Stream

引入原因

Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强。

特性

Stream 的特性可以归纳为：

不是数据结构,它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。
它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据，例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。
所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数。
不支持索引访问,你可以请求第一个元素，但无法请求第二个，第三个，或最后一个。
很容易生成数组或者 List。
惰性化,很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。Intermediate 操作永远是惰性化的。
并行能力，当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。
可以是无限的，集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。

性能评估

对于简单操作，比如最简单的遍历，Stream串行API性能明显差于显示迭代，但并行的Stream API能够发挥多核特性。
对于复杂操作，Stream串行API性能可以和手动实现的效果匹敌，在并行执行时Stream API效果远超手动实现。
还有一个方法叫parallelStream()，顾名思义它和stream()一样，只不过指明要并行处理，以期充分利用现代CPU的多核特性。

适应场景

如果出于性能考虑：

对于简单操作推荐使用外部迭代手动实现，
对于复杂操作，推荐使用Stream API，
在多核情况下，推荐使用并行Stream API来发挥多核优势，
单核情况下不建议使用并行Stream API。

如果出于代码简洁性考虑：
使用Stream API能够写出更短的代码。即使是从性能方面说，尽可能的使用Stream API也具有另外一个优势，那就是只要Java Stream类库做了升级优化，代码不用做任何修改就能享受到升级带来的好处。

扩展

Java 8 中的 Streams API 详解：https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/#icomments
Java Stream API性能测试：http://www.importnew.com/24250.html

应用实例

典型的大数据处理方法，Filter-Map-Reduce：

    //给出一个String类型的数组，找出其中所有不重复的素数
    public void distinctPrimary(String... numbers) {
        List<String> l = Arrays.asList(numbers);
        List<Integer> r = l.stream()
                .map(e -> new Integer(e))
                .filter(e -> Primes.isPrime(e))
                .distinct()
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("distinctPrimary result is: " + r);
    }

第一步：传入一系列String（假设都是合法的数字），转成一个List，然后调用stream()方法生成流。
第二步：调用流的map方法把每个元素由String转成Integer，得到一个新的流。map方法接受一个Function类型的参数，上面介绍了，Function是个函数接口，所以这里用λ表达式。
第三步：调用流的filter方法，过滤那些不是素数的数字，并得到一个新流。filter方法接受一个Predicate类型的参数，上面介绍了，Predicate是个函数接口，所以这里用λ表达式。
第四步：调用流的distinct方法，去掉重复，并得到一个新流。这本质上是另一个filter操作。
第五步：用collect方法将最终结果收集到一个List里面去。collect方法接受一个Collector类型的参数，这个参数指明如何收集最终结果。在这个例子中，结果简单地收集到一个List中。我们也可以用Collectors.toMap(e->e, e->e)把结果收集到一个Map中，它的意思是：把结果收到一个Map，用这些素数自身既作为键又作为值。toMap方法接受两个Function类型的参数，分别用以生成键和值，Function是个函数接口，所以这里都用λ表达式。

常用的收集器方法，groupingBy：

    //给出一个String类型的数组，找出其中各个素数，并统计其出现次数
    public void primaryOccurrence(String... numbers) {
        List<String> l = Arrays.asList(numbers);
        Map<Integer, Integer> r = l.stream()
            .map(e -> new Integer(e))
            .filter(e -> Primes.isPrime(e))
            .collect( Collectors.groupingBy(p->p, Collectors.summingInt(p->1)) );
        System.out.println("primaryOccurrence result is: " + r);
    }

注意这一行：Collectors.groupingBy(p->p, Collectors.summingInt(p->1))它的意思是：把结果收集到一个Map中，用统计到的各个素数自身作为键，其出现次数作为值。

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