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Java Lambda表达式初探

Java Lambda表达式初探

前言

本文受启发于Trisha Gee在JavaOne 2016的主题演讲Refactoring to Java 8

Java 8已经发行两年多,但很多人仍然在使用JDK7。对企业来说,技术上谨慎未必是坏事,但对个人学习而言,不去学习新技术就很可能被技术抛弃。Java 8一个重要的变更是引入Lambda表达式(lambda expression),这听起来似乎很牛,有种我虽然不知道Lambda表达式是什么,但我仍然觉得很厉害的感觉。不要怕,具体到语言层面上Lambda表达式不过是一种新的语法而已,有了它,Java将开启函数式编程的大门。

为什么需要Lambda表达式

不要纠结什么是Lambda表达式、什么是函数式编程。先来看一下Java 8新的语法特性带来的便利之处,相信你会过目不忘的。

在有Lambda表达式之前,要新建一个线程,需要这样写:

new Thread(new Runnable(){
    @Override
    public void run(){
        System.out.println("Thread run()");
    }
}).start();

Lambda表达式之后,则可以这样写:

new Thread(
        () -> System.out.println("Thread run()")
).start();

正如你所见,之前无用的模板代码不见了!如上所示,Lambda表达式一个常见的用法是取代(某些)匿名内部类,但Lambda表达式的作用不限于此。

Lambda表达式的原理

刚接触Lambda表达式可能觉得它很神奇:不需要声明类或者方法的名字,就可以直接定义函数。这看似是编译器为匿名内部类简写提供的一个小把戏,但事实上并非如此,Lambda表达式实际上是通过invokedynamic指令来实现的。先别管这么多,下面是Lambda表达式几种可能的书写形式,“看起来”并不是很难理解。

Runnable run = () -> System.out.println("Hello World");// 1
ActionListener listener = event -> System.out.println("button clicked");// 2
Runnable multiLine = () -> {// 3
    System.out.println("Hello ");
    System.out.println("World");
};
BinaryOperator<Long> add = (Long x, Long y) -> x + y;// 4
BinaryOperator<Long> addImplicit = (x, y) -> x + y;// 5

通过上例可以发现:

  • Lambda表达式是有类型的,赋值操作的左边就是类型。Lambda表达式的类型实际上是对应接口的类型
  • Lambda表达式可以包含多行代码,需要用大括号把代码块括起来,就像写函数体那样。
  • 大多数时候,Lambda表达式的参数表可以省略类型,就像代码2和5那样。这得益于javac的类型推导机制,编译器可以根据上下文推导出类型信息。

表面上看起来每个Lambda表达式都是原来匿名内部类的简写形式,该内部类实现了某个函数接口(Functional Interface),但事实比这稍微复杂一些,这里不再展开。所谓函数接口是指内部只有一个接口函数的接口。Java是强类型语言,无论有没有显式指明,每个变量和对象都必须有明确的类型,没有显式指定的时候编译器会尝试确定类型。Lambda表达式的类型就是对应函数接口的类型

Lambda表达式和Stream

Lambda表达式的另一个重要用法,是和Stream一起使用。Stream is a sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations。Stream就是一组元素的序列,支持对这些元素进行各种操作,而这些操作是通过Lambda表达式指定的。可以把Stream看作Java Collection的一种视图,就像迭代器是容器的一种视图那样(但Stream不会修改容器中的内容)。下面例子展示了Stream的常见用法。

例子1

假设需要从一个字符串列表中选出以数字开头的字符串并输出,Java 7之前需要这样写:

List<String> list = Arrays.asList("1one", "two", "three", "4four");
for(String str : list){
    if(Character.isDigit(str.charAt(0))){
        System.out.println(str);
    }
}

而Java 8就可以这样写:

List<String> list = Arrays.asList("1one", "two", "three", "4four");
list.stream()// 1.得到容器的Steam
    .filter(str -> Character.isDigit(str.charAt(0)))// 2.选出以数字开头的字符串
    .forEach(str -> System.out.println(str));// 3.输出字符串

上述代码首先1. 调用List.stream()方法得到容器的Stream,2. 然后调用filter()方法过滤出以数字开头的字符串,3. 最后调用forEach()方法输出结果。

使用Stream有两个明显的好处:

  1. 减少了模板代码,只用Lambda表达式指明所需操作,代码语义更加明确、便于阅读。
  2. 将外部迭代改成了Stream的内部迭代,方便了JVM本身对迭代过程做优化(比如可以并行迭代)。

例子2

假设需要从一个字符串列表中,选出所有不以数字开头的字符串,将其转换成大写形式,并把结果放到新的集合当中。Java 8书写的代码如下:

List<String> list = Arrays.asList("1one", "two", "three", "4four");
Set<String> newList =
        list.stream()// 1.得到容器的Stream
        .filter(str -> !Character.isDigit(str.charAt(0)))// 2.选出不以数字开头的字符串
        .map(String::toUpperCase)// 3.转换成大写形式
        .collect(Collectors.toSet());// 4.生成结果集

上述代码首先1. 调用List.stream()方法得到容器的Stream,2. 然后调用filter()方法选出不以数字开头的字符串,3. 之后调用map()方法将字符串转换成大写形式,4. 最后调用collect()方法将结果转换成Set。这个例子还向我们展示了方法引用method references,代码中标号3处)以及收集器Collector,代码中标号4处)的用法,这里不再展开说明。

通过这个例子我们看到了Stream链式操作,即多个操作可以连成一串。不用担心这会导致对容器的多次迭代,因为不是每个Stream的操作都会立即执行。Stream的操作分成两类,一类是中间操作(intermediate operations),另一类是结束操作(terminal operation),只有结束操作才会导致真正的代码执行,中间操作只会做一些标记,表示需要对Stream进行某种操作。这意味着可以在Stream上通过关联多种操作,但最终只需要一次迭代。如果你熟悉Spark RDD,对此应该并不陌生。

结语

Java 8引入Lambda表达式,从此打开了函数式编程的大门。如果你之前不了解函数式编程,不必纠结于这个概念。编程过程中简洁明了的书写形式以及强大的Stream API会让你很快熟悉Lambda表达式的。

本文只对Java Lambda表达式的基本介绍,希望能够激发读者对Java函数式编程的兴趣。如果本文能够让你觉得Lambda表达式很好玩,函数式编程很有趣,并产生了进一步学习的欲望,那就再好不过了。文末参考文献中列出了一些有用的资源。

致谢

非常感谢阿里巴巴“西行游学计划”给予我们的支持,感谢阿里中间件团队资助我们远美国赴旧金山参加Java语言的顶级技术会议——2016 JaveOne大会。借此我们有机会跟国际顶尖大牛面对面的交流,并第一时间了解到Java语言的最新动态。同样感谢伴我一起游学的两位队友,有ta们在异国他乡的陪伴和关照,我的西行之旅才更加丰富多彩。这次游学给我们带来的惊喜,将深深留存在我们的记忆当中。

希望更多的同学能够关注并参与到阿里巴巴天池大赛当中,也希望阿里能够继续坚持对青年学生的支持和培养!

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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