Java 8 学习笔记之lambda

本文介绍了Java8中新增的Lambda表达式的概念及其基本语法,并通过一个具体的代码示例展示了如何使用Lambda表达式来简化对集合的排序操作。

一、基本介绍

lambda表达式,即带有参数的表达式,是Java 8新出的用来替代匿名内部类的新功能,可以提高代码可读性,减少代码冗余。

二、基本语法

  1. lambda表达式的基本格式为(x1,x2)->{表达式…};
  2. 参数数据类型可以省略;
  3. 参数列表:参数可以为多个,为一个的时候左右括号可以省略,也可以无参数,括号不可省略;
  4. 表达式为一行是括号可以省略。

三、代码实例

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;

public class Lambda {
    static class Student{
        private int id;
        private String name;

        public Student(int id, String name) {
            this.id = id;
            this.name = name;
        }

        public int getId() {
            return id;
        }
        public String getName() {
            return name;
        }
        @Override
        public String toString() {
            return "Student{" +
                    "id=" + id +
                    ", name='" + name + '\'' +
                    '}';
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Student> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Student(100,"xin"));
        list.add(new Student(3,"wang"));
        list.add(new Student(23,"hai"));
        list.add(new Student(123,"sss"));
        list.add(new Student(14,"name"));
        list.add(new Student(343,"name"));
        list.add(new Student(555,"name"));

        //传统方法实现
        Collections.sort(list, new Comparator<Student>() {
            @Override
            public int compare(Student o1, Student o2) {
                return Integer.compare(o1.getId(),o2.getId());
            }
        });

        //lambda方法实现
        list.stream()
                .sorted((s1,s2) -> Integer.compare(s1.getId(),s2.getId()))
                .forEach(s -> System.out.println(s));
    }
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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