JAVA8新特性

本文介绍了Java8的重要特性,如Lambda表达式的使用,包括其语法、特点和作用。同时讲解了函数式接口的概念,如AppleFilter接口,并展示了如何使用Lambda实现过滤操作。此外,还探讨了方法引用、Optional类以及Stream API的聚合操作,如filter、map和reduce。最后提到了默认方法在接口中的应用,以及它们如何缓解接口升级带来的影响。

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Lambda

lambda允许函数作为参数传递进方法中。像匿名内部类,就可以通过lambda表达式来表示。

@FunctionalInterface

//要求接口有且只有一个未实现的方法,可以有其他的默认方法
interface AppleFilter {
    boolean filter(AppleEntity appleEntity,String color,int weight);
}

List<AppleEntity> eeples = chooseApple(list,(appleEntity,color,weight) -> {
    return Objects.nonNull(appleEntity) && StringUtils.equals(color,appleEntity.getColor())
            && appleEntity.getWeight() == weight;
},"green",150);

lambda作用:

    1. 将lambda表达式定义成一个变量,相当于将方法定义成一个变量
    2. 当匿名内部函数使用

lambda语法表达式的格式如下:

(parameters) -> expression或(parameters) ->{statements; }

以下是lambda表达式的重要特征:

·        可选类型声明:不需要声明参数类型,编译器可以统一识别参数值。

·        可选的参数圆括号:一个参数无需定义圆括号,但多个参数需要定义圆括号。

·        可选的大括号:如果主体包含了一个语句,就不需要使用大括号。

  1. 可选的返回值:如果主体只有一个表达式,编译器会自动识别返回值,如果加了大括号,需要手动return返回值

变量作用域

 

方法引用

使用双冒号::

函数式接口

函数名

描述

Function<T,R>

输入一个T类型参数,返回一个R类型结果

Predicate<T>

判断函数,输入一个T类型参数,返回一个布尔值

Supplier<R>

无输入参数,返回R类型结果

Consumer<T>

输入一个T类型参数,无返回值

默认方法

在接口中,java8可以通过关键字default给方法添加默认实现,类实现该接口时,该方法可以不用被重写。Java7定义的接口要求所有方法都不能被实现,抽象类定义的方法部分可以实现。

public interface TestInterface {

    void test1();

    default void test2(){
        System.out.println("默认实现");
    }
}

这样做的好处:当原有接口中新增一个方法,该接口下的所有的类都要重新实现一遍该方法,比方说jdk7中一个接口新增一个方法,对应的所有实现该接口的应用系统都要跟着实现该方法。

Stream

Stream可以理解成对某一数据源中的元素进行聚合操作。数据源可以是集合、I/O channel、产生器generator等。聚合操作类似SQL中的聚合函数:filter、map、reduce、find、sorted等。

Stream分为Stream()串行流;parallelStream()并行流;

public static void main(String[] args) {
    Random random = new Random();
    random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
}

Optional

Optional内部实现:定义Optional类,Optional类包含属性value,通过判断value值是不是为空进行操作。如果值存在则isPresent()方法会返回true,调用get()方法会返回该对象。Optional 类的引入很好的解决空指针异常。

 

Optional optional = Optional.empty();
if (!optional.isPresent()) {
    System.out.println("空的optional值不存在");
}
//返回一个非空的optional值,如果传入的value为null,程序运行时会报错
Optional<UserEntity> a = Optional.of(new UserEntity("zhangsan",18));
//如果value值为null,则返回Optional.empty();如果value值不为空,则返回一个非空的optional值
Optional<UserEntity> b = Optional.ofNullable(new UserEntity("zhangsan",18));
//value如果是封装的类对象,如果类对象没重写compotor接口,比较的是hash值,一般都是false
System.out.println(a.equals(b));
//只如果存在,走consumer函数:只传参,无返回值
a.ifPresent(e -> System.out.println(a.get()));

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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