Java 8新特性之--lambda表达式的使用和应用

放大招了,肝了一篇8万字的Java8新特性总结,赶快收藏 大家好,我是冰河~~ 说实话,肝这篇文章花了我一个月的时间,关于Java8的新特性全在这儿了,建议先收藏后阅读。 Java8有哪些新特性? 简单来说,Java8新特性如下所示: Lambda表达式 函数式接口 方法引用与构造器引用 Stream API 接口的默认方法与静态方法 新时间日期API 其他新特性 其中,引用最广泛的新特性是Lambda表达式和Stream API。 Java8有哪些优点? 简单来说Java8优点如下所示。 速度更快 代码更少(增加了新的语法L 阅读详情

概述

Lambda表达式也可称为闭包,是Java 8的重要更新,也是一个被广大开发者期待已久的新特性。Lambda表达式支持将代码作为方法参数,Lambda表达式允许使用更简洁的代码来创建只有一个抽象方法的接口(这种接口被称为函数式接口)的实例。

 Oracle 公司于 2014 年 3 月 18 日发布 Java 8,Lambda从2014年到2019年已经有5个年头的生命了,可以在实际的项目中的应用其实还是有限的,最主要的原因应该包括以下几个方面:

  • Lambda仅仅是一种语法糖,用命令式编程的方式一样可以达到的效果,再学习的成本过高;
  • 对于新手Javaer来说,刚刚理解到面向对象的精华后,以Lambda的写法简直是在挑战自己的理解力;
  • Lambda的学习定义较抽象,内容较烦杂,应用较凌乱,再加上不清楚应用领域,致使放弃学习。

Lambda使用的目的:

  1. 为了简化(简洁)代码!
  2. 使用Java 8的Stream流式API处理集合。

因为Lambda是甜食,所以理解后,总是能尝到些甜头的,所以大家还是耐心的学习一下Lambda吧。

使用

1.Lambda语法定义

先来看看Lambda的直接使用的例子吧--匿名内部类的替换:

//匿名内部类方式创建线程,启动
public void oldRunable() {
       Thread t = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("The old runable now is using!");
            }
        });
        t.start();
}
//lambda方式创建线程,启动
public void runable() {
       Thread t2 = new Thread(() -> System.out.println("It's a lambda function!"));
       t2.start();
}

结果显而易见的lambda极大程度的简化了代码,代码的关键技术是创建一个Runnable接口的对象,重写接口里面的run方法,将这个对象传递到Thread的构造器里,让我们看看Lambda简化了什么:

  1. 编译器既然知道Thread的构造器里需要Runnable的对象,所以可以吧new Runnable省了;
  2. Runnable接口只有一个叫run的方法,所以方法名也省了;

lambda就是想尽一切方式简化代码,编译器能推理出来的东西交给机器去处理,程序员只要按照机器认识的方式编写必要出现的代码。

Lambda的语法定义,它由三部分组成

  1. 形参列表。可以省略形参的类型,因为编译器知道接口中方法类型。如果是只有一个参数那么连“()”也可以省;
  2. 剪头(->);
  3. 代码块。如果代码块只有一条语句可以将“{}”省略;如果只有一条return语句,那么“return”可以省略;

例子:来看看最全的写法(String a)-> { return a + "," ;}

简化后的写法:  a -> a + ","           (省了“()”,省了类型,省了return,省了花括号)

自己一定要多练习几个写法,这样再见到各种奇怪的Lambda写法就眼熟了。

至此你已经对Lambda的写法“了如指掌”,接下来要学习另一个新知识。

2.Lambda表达式与函数式接口

其实看了上面的内容对于Lambda的理解除了写法,也起不到别的作用,这里要介绍一个“目标类型(target type)”,

Lambda表达式的目标类型必须是“函数式接口(functional interface)”。函数式接口:只包含一个抽象方法的接口。接口可以包含多个默认方法、类方法,但关键是一个抽象方法。


 Java8 的函数式接口有很多,如:Runnable,ActionListener,Filter,Comparator,新添加的Function,Predicate等,java8专门为函数式接口提供了@FunctionalInterface注解,可以使用此注解编写函数式接口,限制接口编写非函数式接口内容。


说白点就是Lambda表达式是要创建一个接口的对象,对象的类型是只有一个抽象方法的接口,来看看。

​​​​​​​Runnable r = () -> System.out.println("我是java老手");

=号右面的是Lambda表达式,左边的是函数式接口,那么现阶段能使用Lambda的地方一下子就限制住了就给那“几个”接口来用。

哪里使用函数式接口,哪里就有Lambda

3.方法引用与构造器引用(::)

Lambda对比传统写法已经很简洁了,可以你以为上面的写法就是最简洁的了吗?不是。在上面Lambda的的语法定义中,如果Lambda表达式的代码块只有一条代码,还可以再代码块中使用方法引用和构造器引用。

Lambda的使用已经完成了,方法引用只有一点好处就是“简单代码”,不过缺点也明显不易理解和阅读不便,如果你完全不使用方法引用没问题,你所看的所有方法引用都可以换成原始Lambda表达式。

方法引用和构造器引用可以让Lambda表达式的代码在简洁的基础上再简洁,使用::双冒号来使用方法引用,看看有几种引用方式:

下面是一组例子,教你使用方法引用代替Lambda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);

方法引用虽然精炼到了极致,可是使用时候阅读不易,所以请酌情。。。

4.Lambda表达式可使用的变量和作用域

@Test
public void test1(){
    //将为列表中的字符串添加前缀字符串
    String a= "lambda :";
    List<String> proStrs = Arrays.asList(new String[]{"Ni","Hao","Lambda"});
    List<String>execStrs = proStrs.stream().map(b-> {
        Long c= System.currentTimeMillis();
        return a + b+ " -----:" + c;
    }).collect(Collectors.toList());
    
    execStrs.forEach(System.out::println);
}

输出:

lambda :Ni -----:1498722594781
lambda :Hao -----:1498722594781
lambda :Lambda -----:1498722594781

变量a :外部变量

变量b:传递变量

变量c:内部自定义变量

 lambda表达式可以访问给它传递的变量,访问自己内部定义的变量,同时也能访问它外部的变量。不过lambda表达式访问外部变量有一个非常重要的限制:变量不可变(只是引用不可变,而不是真正的不可变)。

Java中内部类以及Lambda表达式中也不允许修改外部类中的变量。

5.Lambda的应用

说了这么多Lambda表达式,目前使用最多的就是集合框架的应用,本章只是对Lambda语法的使用作介绍,以这章为基础的前提下再学习其应用。

将在下一章中给大家带来Lambda的主要使用场景--Stream流API的使用。

(完)

 

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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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java8 Lambda表达式+Function包

typora-root-url: ./ ​ Lambda表达式 ​ 函数式编程是一种相对于命令式编程的编程范式,命令式编程关注的是怎么做,函数式编程关注的是做什么,不需要关注实现的细节。 1、lamda表达式简介 什么是lambda? ​ 我们知道,对于一个Java变量,我们可以赋给其一个“值”,如果你想把“一块代码”赋给一个Java变量,应该怎么做呢? 比如,把右边那块代码赋给一个叫做aBlockOfCode的Java变量: ​ 在Java 8之前,这个是做不到的。但是Java 8问世之后,利用.

leimeng123的博客 5090

在Android项目中使用Java8

作者丨张磊来源丨BaronTalk(BaronTalk)前言在过去的文章中我介绍过Java8的一些新特性,包括:Java8新特性第1章(Lambda表达式)Java8新特性第2章(接...

<sdffdsfsdfdfs>sfsfsfsdfsdffds</sdfsDS>Fsd 364

java8新特性之Lambda表达式和Stream

接口的默认方法只需要使用 default 关键字即可,这个特征又叫做 扩展方法 Lambda 表达式 Functional 接口 函数式接口 是指仅仅只包含一个抽象方法的接口,每一个该类型的 Lambda 表达式都会被匹配到这个抽象方法。你只需要给你的接口添加 @FunctionalInterface 注解 使用 :: 双冒号关键字来传递方法(静态方法和非静态...

玲珑骰子安红豆,入骨相思知不知 535

使用Java8新特性对List进行排序

前言: 在项目开发中往往会遇到各种数据需要排序展示在页面上,常见的从数据库查使用数据库的排序,还有一种就是使用我们的开发语言进行排序,这里给大家演示使用java8的新特性进行排序,众所周知java8带来了函数式编程和Lambda表达式等新特性,下面我们就开始演示了: 一:单元测试方法的前后处理,省的写那么多代码,我就使用前后处理给抽出来了 private List&lt;Integer&g...

长流仙山拟画人 2万+
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小流至江河
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