【JDK8】Java8新特性

一、Lambda 表达式

1、概念：

        Lambda 表达式在Java 语言中引入了一个新的语法元素和操作符。这个操作符为“->” ，该操作符被称为Lambda 操作符或剪头操作符。它将Lambda 分为两个部分：
        左侧：指定了Lambda 表达式需要的所有参数
        右侧：指定了Lambda 体，即Lambda 表达式要执行的功能。

2、语法：

3、类型推断：

        上述Lambda 表达式中的参数类型都是由编译器推断得出的。Lambda 表达式中无需指定类型，程序依然可以编译，这是因为javac根据程序的上下文，在后台推断出了参数的类型。Lambda 表达式的类型依赖于上下文环境，是由编译器推断出来的。这就是所谓的“类型推断”

二、函数式接口

1、概念：

        只包含一个抽象方法的接口，称为函数式接口。
        你可以通过Lambda 表达式来创建该接口的对象。（若Lambda 表达式抛出一个受检异常，那么该异常需要在目标接口的抽象方法上进行声明）。
        我们可以在任意函数式接口上使用@FunctionalInterface注解，这样做可以检查它是否是一个函数式接口，同时javadoc也会包含一条声明，说明这个接口是一个函数式接口。

2、例子：

先定义一个接口，加上注解@FunctionalInterface：

定义一个公用方法：

调用上述方法：

ps:作为参数传递Lambda 表达式：为了将Lambda 表达式作为参数传递，接收Lambda 表达式的参数类型必须是与该Lambda 表达式兼容的函数式接口的类型。

3、四大内置函数式接口

三、方法引用

1、概念：        

        当要传递给Lambda体的操作，已经有实现的方法了，可以使用方法引用！（实现抽象方法的参数列表，必须与方法引用方法的参数列表保持一致！）方法引用：使用操作符“::” 将方法名和对象或类的名字分隔开来。
        如下三种主要使用情况：
        对象::实例方法
        类::静态方法
        类::实例方法

2、例子：

四、构造器引用

1、概念：

        与函数式接口相结合，自动与函数式接口中方法兼容。
可以把构造器引用赋值给定义的方法，与构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致！格式：ClassName::new

2、例子：

五、数组引用

1、格式：type[] :: new

2、例子：

六、Stream

1、概念：Stream是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。“集合讲的是数据，流讲的是计算！”
注意：
        ①Stream 自己不会存储元素。
        ②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
        ③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

2、步骤：

3、创建Stream

        //1. Collection 提供了两个方法  stream() 与 parallelStream()
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流
        Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流
        
        //2. 通过 Arrays 中的 stream() 获取一个数组流
        Integer[] nums = new Integer[10];
        Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(nums);
        
        //3. 通过 Stream 类中静态方法 of()
        Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1,2,3,4,5,6);
        
        //4. 创建无限流
        //迭代
        Stream<Integer> stream3 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(10);
        stream3.forEach(System.out::println);
        
        //生成
        Stream<Double> stream4 = Stream.generate(Math::random).limit(2);
        stream4.forEach(System.out::println);

4、中间操作

    //2. 中间操作
    List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee(102, "李四", 59, 6666.66),
            new Employee(101, "张三", 18, 9999.99),
            new Employee(103, "王五", 28, 3333.33),
            new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77),
            new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77),
            new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77),
            new Employee(105, "田七", 38, 5555.55)
    );
    
    /*
      筛选与切片
        filter——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
        limit——截断流，使其元素不超过给定数量。
        skip(n) —— 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补
        distinct——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
     */
    
    //内部迭代：迭代操作 Stream API 内部完成
    @Test
    public void test2(){
        //所有的中间操作不会做任何的处理
        Stream<Employee> stream = emps.stream()
            .filter((e) -> {
                System.out.println("测试中间操作");
                return e.getAge() <= 35;
            });
        
        //只有当做终止操作时，所有的中间操作会一次性的全部执行，称为“惰性求值”
        stream.forEach(System.out::println);
    }
    
    //外部迭代
    @Test
    public void test3(){
        Iterator<Employee> it = emps.iterator();
        
        while(it.hasNext()){
            System.out.println(it.next());
        }
    }
    
    @Test
    public void test4(){
        emps.stream()
            .filter((e) -> {
                System.out.println("短路！"); // &&  ||
                return e.getSalary() >= 5000;
            }).limit(3)
            .forEach(System.out::println);
    }
    
    @Test
    public void test5(){
        emps.parallelStream()
            .filter((e) -> e.getSalary() >= 5000)
            .skip(2)
            .forEach(System.out::println);
    }
    
    @Test
    public void test6(){
        emps.stream()
            .distinct()
            .forEach(System.out::println);
    }

 

     /*
        映射
        map——接收 Lambda ， 将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
        flatMap——接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流
     */
    @Test
    public void test1(){
        Stream<String> str = emps.stream()
            .map((e) -> e.getName());
        
        System.out.println("-------------------------------------------");
        
        List<String> strList = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee");
        
        Stream<String> stream = strList.stream()
               .map(String::toUpperCase);
        
        stream.forEach(System.out::println);
        
        Stream<Stream<Character>> stream2 = strList.stream()
               .map(TestStreamAPI1::filterCharacter);
        
        stream2.forEach((sm) -> {
            sm.forEach(System.out::println);
        });
        
        System.out.println("---------------------------------------------");
        
        Stream<Character> stream3 = strList.stream()
               .flatMap(TestStreamAPI1::filterCharacter);
        
        stream3.forEach(System.out::println);
    }

    public static Stream<Character> filterCharacter(String str){
        List<Character> list = new ArrayList<>();
        
        for (Character ch : str.toCharArray()) {
            list.add(ch);
        }
        
        return list.stream();
    }
    
    /*
        sorted()——自然排序
        sorted(Comparator com)——定制排序
     */
    @Test
    public void test2(){
        emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .sorted()
            .forEach(System.out::println);
        
        System.out.println("------------------------------------");
        
        emps.stream()
            .sorted((x, y) -> {
                if(x.getAge() == y.getAge()){
                    return x.getName().compareTo(y.getName());
                }else{
                    return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge());
                }
            }).forEach(System.out::println);
    }

5、终止操作

//3. 终止操作
    /*
        allMatch——检查是否匹配所有元素
        anyMatch——检查是否至少匹配一个元素
        noneMatch——检查是否没有匹配的元素
        findFirst——返回第一个元素
        findAny——返回当前流中的任意元素
        count——返回流中元素的总个数
        max——返回流中最大值
        min——返回流中最小值
     */
    @Test
    public void test1(){
            boolean bl = emps.stream()
                .allMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
            
            System.out.println(bl);
            
            boolean bl1 = emps.stream()
                .anyMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
            
            System.out.println(bl1);
            
            boolean bl2 = emps.stream()
                .noneMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
            
            System.out.println(bl2);
    }
    
    @Test
    public void test2(){
        Optional<Employee> op = emps.stream()
            .sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))
            .findFirst();
        
        System.out.println(op.get());
        
        System.out.println("--------------------------------");
        
        Optional<Employee> op2 = emps.parallelStream()
            .filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.FREE))
            .findAny();
        
        System.out.println(op2.get());
    }
    
    @Test
    public void test3(){
        long count = emps.stream()
                         .filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.FREE))
                         .count();
        
        System.out.println(count);
        
        Optional<Double> op = emps.stream()
            .map(Employee::getSalary)
            .max(Double::compare);
        
        System.out.println(op.get());
        
        Optional<Employee> op2 = emps.stream()
            .min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        
        System.out.println(op2.get());
    }
    
    //注意：流进行了终止操作后，不能再次使用
    @Test
    public void test4(){
        Stream<Employee> stream = emps.stream()
         .filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.FREE));
        
        long count = stream.count();
        
        stream.map(Employee::getSalary)
            .max(Double::compare);
    }

 

/*
        归约
        reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。
     */
    @Test
    public void test1(){
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        
        Integer sum = list.stream()
            .reduce(0, (x, y) -> x + y);
        
        System.out.println(sum);
        
        System.out.println("----------------------------------------");
        
        Optional<Double> op = emps.stream()
            .map(Employee::getSalary)
            .reduce(Double::sum);
        
        System.out.println(op.get());
    }
    
    //需求：搜索名字中 “六” 出现的次数
    @Test
    public void test2(){
        Optional<Integer> sum = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .flatMap(TestStreamAPI1::filterCharacter)
            .map((ch) -> {
                if(ch.equals('六'))
                    return 1;
                else 
                    return 0;
            }).reduce(Integer::sum);
        
        System.out.println(sum.get());
    }

 

//collect——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
    @Test
    public void test3(){
        List<String> list = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.toList());
        
        list.forEach(System.out::println);
        
        System.out.println("----------------------------------");
        
        Set<String> set = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.toSet());
        
        set.forEach(System.out::println);

        System.out.println("----------------------------------");
        
        HashSet<String> hs = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        
        hs.forEach(System.out::println);
    }
    
    @Test
    public void test4(){
        Optional<Double> max = emps.stream()
            .map(Employee::getSalary)
            .collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
        
        System.out.println(max.get());
        
        Optional<Employee> op = emps.stream()
            .collect(Collectors.minBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
        
        System.out.println(op.get());
        
        Double sum = emps.stream()
            .collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
        
        System.out.println(sum);
        
        Double avg = emps.stream()
            .collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
        
        System.out.println(avg);
        
        Long count = emps.stream()
            .collect(Collectors.counting());
        
        System.out.println(count);
        
        System.out.println("--------------------------------------------");
        
        DoubleSummaryStatistics dss = emps.stream()
            .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
        
        System.out.println(dss.getMax());
    }
    
    //分组
    @Test
    public void test5(){
        Map<Status, List<Employee>> map = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
        
        System.out.println(map);
    }
    
    //多级分组
    @Test
    public void test6(){
        Map<Status, Map<String, List<Employee>>> map = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus, Collectors.groupingBy((e) -> {
                if(e.getAge() >= 60)
                    return "老年";
                else if(e.getAge() >= 35)
                    return "中年";
                else
                    return "成年";
            })));
        
        System.out.println(map);
    }
    
    //分区
    @Test
    public void test7(){
        Map<Boolean, List<Employee>> map = emps.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getSalary() >= 5000));
        
        System.out.println(map);
    }
    
    //
    @Test
    public void test8(){
        String str = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.joining("," , "----", "----"));
        
        System.out.println(str);
    }
    
    @Test
    public void test9(){
        Optional<Double> sum = emps.stream()
            .map(Employee::getSalary)
            .collect(Collectors.reducing(Double::sum));
        
        System.out.println(sum.get());
    }