JAVA 系列——>Lambda表达式

本文介绍了Java 8中的Lambda表达式,它引入了函数式编程思想,简化了如Runnable和Comparator接口的实现。文章通过对比匿名内部类的传统写法,展示了Lambda如何通过更简洁的语法实现相同的功能,包括Lambda的标准格式、参数和返回值的处理,以及省略格式的使用。同时,提供了Lambda使用的前提条件和实践示例。

函数式编程思想概述

在数学中,函数就是有输入量、输出量的一套计算方案,也就是“拿什么东西做什么事情”。相对而言,面向对象过 分强调“必须通过对象的形式来做事情”,而函数式思想则尽量忽略面向对象的复杂语法——强调做什么,而不是以 什么形式做

面向对象的思想: 做一件事情,找一个能解决这个事情的对象,调用对象的方法,完成事情.

函数式编程思想: 只要能获取到结果,谁去做的,怎么做的都不重要,重视的是结果,不重视过程

冗余的Runnable代码

传统写法
当需要启动一个线程去完成任务时,通常会通过 java.lang.Runnable 接口来定义任务内容,并使用 java.lang.Thread 类来启动该线程。代码如下:
在这里插入图片描述
本着“一切皆对象”的思想,这种做法是无可厚非的:首先创建一个 Runnable 接口的匿名内部类对象来指定任务内 容,再将其交给一个线程来启动。

代码分析
对于 Runnable 的匿名内部类用法,可以分析出几点内容:
Thread 类需要 Runnable 接口作为参数,其中的抽象 run 方法是用来指定线程任务内容的核心;

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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