Lambda表达式在Android 中的应用

本文详细介绍如何在Android Studio中配置Java 8特性,并通过三种不同场景讲解Lambda表达式的使用方法,包括无参数、单参数及多参数情况,旨在帮助开发者更高效地编写简洁的代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参考:https://blog.youkuaiyun.com/linglongxin24/article/details/53888504

http://www.jcodecraeer.com/a/anzhuokaifa/androidkaifa/2016/0325/4078.html

1.配置Android studio

在module 的build.gradle中配置如下:

jackOptions{

enabled true

}

compileOptions{

sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8

targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8

}


2.使用

第一种方式,无参数+语句(代码块):适用于匿名内部类中方法无参数的情况

第二种方式,有参数+语句:适用于匿名内部类中方法只有一个参数的情况


第三种方式,有参数+代码块:适用于匿名内部类中方法不止一个参数的情况

  • 什麼都不做
    () -> {}

  • 单行不需要有返回值,单行可省略{}
    (x, y) -> x + y;

  • 单行需要有返回值
    (x, y) -> x + y//注意没有分号结尾

    1. Observable.just("Hello", "RxJava")
    2.           .map(new Func1<String, String>() {
    3.                     @Override
    4.                     public String call(String s) {
    5.                         return s.toUpperCase();
    6.                     }
    7.           });

使用 lambda

  1. Observable.just("Hello", "RxJava")
  2.           .map(-> s.toUpperCase());
  • 多行不需要有返回值
    (x, y) ->{
    x x;
    y y;
    }

  • 多行需要有返回值
    (x, y) ->{
    x x;
    y y;
    return x + y;
    }


内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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