Java Lambda 表达式是 Java 8 引入的一个新的功能,可以说是模拟函数式编程的一个语法糖,类似于 Javascript 中的闭包,但又有些不同,主要目的是提供一个函数化的语法来简化我们的编码。
Lambda 基本语法
Lambda 的基本结构为 (arguments) -> body,有如下几种情况:
- 参数类型可推导时,不需要指定类型,如 (a) -> System.out.println(a)
- 当只有一个参数且类型可推导时,不强制写 (), 如 a -> System.out.println(a)
- 参数指定类型时,必须有括号,如 (int a) -> System.out.println(a)
- 参数可以为空,如 () -> System.out.println(“hello”)
body 需要用 {} 包含语句,当只有一条语句时 {} 可省略
常见的写法如下:
(a) -> a * a
(int a, int b) -> a + b
(a, b) -> {return a - b;}
() -> System.out.println(Thread.currentThread().getId())
函数式接口 FunctionalInterface
概念
Java Lambda 表达式以函数式接口为基础。什么是函数式接口(FunctionalInterface)? 简单说来就是只有一个方法(函数)的接口,这类接口的目的是为了一个单一的操作,也就相当于一个单一的函数了。常见的接口如:Runnable, Comparator 都是函数式接口,并且都标注了注解 @FunctionalInterface 。
举例
以 Thread 为例说明很容易理解。Runnable 接口是我们线程编程时常用的一个接口,就包含一个方法 void run(),这个方法就是线程的运行逻辑。按照以前的语法,我们新建线程一般要用到 Runnable 的匿名类,如下:
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new Thread( new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getId()); } }).start(); |
如果写多了,是不是很无聊,而基于 Lambda 的写法则变得简洁明了,如下:
new Thread(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getId())).start();
注意 Thread 的参数,Runnable 的匿名实现就通过一句就实现了出来,写成下面的更好理解
Runnable r = () -> System.out.println(Thread.currentThread().getId());
new Thread(r).start();
当然 Lambda 的目的不仅仅是写起来简洁,更高层次的目的等体会到了再总结。
再看一个比较器的例子,按照传统的写法,如下:
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Integer[] a = { 1 , 8 , 3 , 9 , 2 , 0 , 5 }; Arrays.sort(a, new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o1 - o2; } }); |
Lambda 表达式写法如下:
Integer[] a = {1, 8, 3, 9, 2, 0, 5};
Arrays.sort(a, (o1, o2) -> o1 - o2);
JDK中的函数式接口
为了现有的类库能够直接使用 Lambda 表达式,Java 8 以前存在一些接口已经被标注为函数式接口的:
- java.lang.Runnable
- java.util.Comparator
- java.util.concurrent.Callable
- java.io.FileFilter
- java.security.PrivilegedAction
- java.beans.PropertyChangeListener
Java 8 中更是新增加了一个包 java.util.function,带来了常用的函数式接口:
- Function<T, R> - 函数:输入 T 输出 R
- BiFunction<T, U, R> - 函数:输入 T 和 U 输出 R 对象
- Predicate<T> - 断言/判断:输入 T 输出 boolean
- BiPredicate<T, U> - 断言/判断:输入 T 和 U 输出 boolean
- Supplier<T> - 生产者:无输入,输出 T
- Consumer<T> - 消费者:输入 T,无输出
- BiConsumer<T, U> - 消费者:输入 T 和 U 无输出
- UnaryOperator<T> - 单元运算:输入 T 输出 T
- BinaryOperator<T> - 二元运算:输入 T 和 T 输出 T
另外还对基本类型的处理增加了更加具体的函数是接口,包括:BooleanSupplier, DoubleBinaryOperator, DoubleConsumer, DoubleFunction<R>, DoublePredicate, DoubleSupplier, DoubleToIntFunction, DoubleToLongFunction, DoubleUnaryOperator, IntBinaryOperator, IntConsumer, IntFunction<R>, IntPredicate, IntSupplier, IntToDoubleFunction, IntToLongFunction, IntUnaryOperator, LongBinaryOperator, LongConsumer,LongFunction<R>, LongPredicate, LongSupplier, LongToDoubleFunction,LongToIntFunction, LongUnaryOperator, ToDoubleBiFunction<T, U>, ToDoubleFunction<T>,ToIntBiFunction<T, U>, ToIntFunction<T>, ToLongBiFunction<T, U>, ToLongFunction<T> 。结合上面的函数式接口,对这些基本类型的函数式接口通过类名就能一眼看出接口的作用。
创建函数式接口
有时候我们需要自己实现一个函数式接口,做法也很简单,首先你要保证此接口只能有一个函数操作,然后在接口类型上标注注解 @FunctionalInterface 即可。
类型推导
类型推导是 Lambda 表达式的基础,类型推导的过程就是 Lambda 表达式的编译过程。以下面的代码为例:
Function<String, Integer> strToInt = str -> Integer.parseInt(str);
编译期间,我理解的类型推导的过程如下:
- 先确定目标类型 Function
- Function 作为函数式接口,其方法签名为:Integer apply(String t)
- 检测 str -> Integer.parseInt(str) 是否与方法签名匹配(方法的参数类型、个数、顺序 和返回值类型)
- 如果不匹配,则报编译错误
这里的目标类型是关键,通过目标类型获取方法签名,然后和 Lambda 表达式做出对比。
方法引用
方法引用(Method Reference)的基础同样是函数式接口,可以直接作为函数式接口的实现,与 Lambda 表达式有相同的作用,同样依赖于类型推导。方法引用可以看作是只调用一个方法的 Lambda 表达式的简化。
方法引用的语法为: Type::methodName 或者 instanceName::methodName , 构造函数对应的 methodName 为 new。
例如上面曾用到例子:
Function<String, Integer> strToInt = str -> Integer.parseInt(str);
对应的方法引用的写法为
Function<String, Integer> strToInt = Integer::parseInt;
根据方法的类型,方法引用主要分为一下几种类型,构造方法引用、静态方法引用、实例上实例方法引用、类型上实例方法引用等
构造方法引用
语法为: Type::new 。 如下面的函数为了将字符串转为数组
方法引用写法
Function<String, Integer> strToInt = Integer::new;
Lambda 写法
Function<String, Integer> strToInt = str -> new Integer(str);
传统写法
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Function<String, Integer> strToInt = new Function<String, Integer>() { @Override public Integer apply(String str) { return new Integer(str); } }; |
数组构造方法引用
语法为: Type[]::new 。如下面的函数为了构造一个指定长度的字符串数组
方法引用写法
Function<Integer, String[]> fixedArray = String[]::new;
方法引用写法
Function<Integer, String[]> fixedArray = length -> new String[length];
传统写法
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Function<Integer, String[]> fixedArray = new Function<Integer, String[]>() { @Override public String[] apply(Integer length) { return new String[length]; } }; |
静态方法引用
语法为: Type::new 。 如下面的函数同样为了将字符串转为数组
方法引用写法
Function<String, Integer> strToInt = Integer::parseInt;
Lambda 写法
Function<String, Integer> strToInt = str -> Integer.parseInt(str);
传统写法
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Function<String, Integer> strToInt = new Function<String, Integer>() { @Override public Integer apply(String str) { return Integer.parseInt(str); } }; |
实例上实例方法引用
语法为: instanceName::methodName 。如下面的判断函数用来判断给定的姓名是否在列表中存在
List<String> names = Arrays.asList(new String[]{"张三", "李四", "王五"});
Predicate<String> checkNameExists = names::contains;
System.out.println(checkNameExists.test("张三"));
System.out.println(checkNameExists.test("张四"));
类型上实例方法引用
语法为: Type::methodName 。运行时引用是指上下文中的对象,如下面的函数来返回字符串的长度
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Function<String, Integer> calcStrLength = String::length; System.out.println(calcStrLength.apply( "张三" )); List<String> names = Arrays.asList( new String[]{ "zhangsan" , "lisi" , "wangwu" }); names.stream().map(String::length).forEach(System.out::println);<br> |
又比如下面的函数已指定的分隔符分割字符串为数组
BiFunction<String, String, String[]> split = String::split;
String[] names = split.apply("zhangsan,lisi,wangwu", ",");
System.out.println(Arrays.toString(names));
Stream 对象
概念
什么是 Stream ? 这里的 Stream 不同于 io 中的 InputStream 和 OutputStream,Stream 位于包 java.util.stream 中, 也是 java 8 新加入的,Stream 只的是一组支持串行并行聚合操作的元素,可以理解为集合或者迭代器的增强版。什么是聚合操作?简单举例来说常见的有平均值、最大值、最小值、总和、排序、过滤等。
Stream 的几个特征:
单次处理。一次处理结束后,当前Stream就关闭了。
支持并行操作
常见的获取 Stream 的方式
从集合中获取
Collection.stream();
Collection.parallelStream();
静态工厂
Arrays.stream(array)
Stream.of(T …)
IntStream.range()
这里只对 Stream 做简单的介绍,下面会有具体的应用。要说 Stream 与 Lambda 表达式有什么关系,其实并没有什么特别紧密的关系,只是 Lambda 表达式极大的方便了 Stream 的使用。如果没有 Lambda 表达式,使用 Stream 的过程中会产生大量的匿名类,非常别扭。
举例
以下的demo依赖于 Employee 对象,以及由 Employee 对象组成的 List 对象。
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public class Employee { private String name; private String sex; private int age; public Employee(String name, String sex, int age) { super (); this .name = name; this .sex = sex; this .age = age; } public String getName() { return name; } public String getSex() { return sex; } public int getAge() { return age; } @Override public String toString() { StringBuilder builder = new StringBuilder(); builder.append( "Employee {name=" ).append(name).append( ", sex=" ).append(sex).append( ", age=" ).append(age) .append( "}" ); return builder.toString(); } } List<Employee> employees = new ArrayList<>(); employees.add( new Employee( "张三" , "男" , 25 )); employees.add( new Employee( "李四" , "女" , 24 )); employees.add( new Employee( "王五" , "女" , 23 )); employees.add( new Employee( "周六" , "男" , 22 )); employees.add( new Employee( "孙七" , "女" , 21 )); employees.add( new Employee( "刘八" , "男" , 20 )); |
打印所有员工
Collection 提供了 forEach 方法,供我们逐个操作单个对象。
employees.forEach(e -> System.out.println(e));
或者
employees.stream().forEach(e -> System.out.println(e));
按年龄排序
Collections.sort(employees, (e1, e2) -> e1.getAge() - e2.getAge());
employees.forEach(e -> System.out.println(e));
或者
employees.stream().sorted((e1, e2) -> e1.getAge() - e2.getAge()).forEach(e -> System.out.println(e));
打印年龄最大的女员工
max/min 返回指定排序条件下最大/最小的元素
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Employee maxAgeFemaleEmployee = employees.stream() .filter(e -> "女" .equals(e.getSex())) .max((e1, e2) -> e1.getAge() - e2.getAge()) .get(); System.out.println(maxAgeFemaleEmployee); |
打印出年龄大于20 的男员工
filter 可以过滤出符合条件的元素
employees.stream()
.filter(e -> e.getAge() > 20 && "男".equals(e.getSex()))
.forEach(e -> System.out.println(e));
打印出年龄最大的2名男员工
limit 方法截取有限的元素
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employees.stream() .filter(e -> "男" .equals(e.getSex())) .sorted((e1, e2) -> e2.getAge() - e1.getAge()) .limit( 2 ) .forEach(e -> System.out.println(e)); |
打印出所有男员工的姓名,使用 , 分隔
map 将 Stream 中所有元素的执行给定的函数后返回值组成新的 Stream
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String maleEmployeesNames = employees.stream() .map(e -> e.getName()) .collect(Collectors.joining( "," )); System.out.println(maleEmployeesNames); |
统计信息
IntSummaryStatistics, DoubleSummaryStatistics, LongSummaryStatistics 包含了 Stream 中的汇总数据。
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IntSummaryStatistics stat = employees.stream() .mapToInt(Employee::getAge).summaryStatistics(); System.out.println( "员工总数:" + stat.getCount()); System.out.println( "最高年龄:" + stat.getMax()); System.out.println( "最小年龄:" + stat.getMin()); System.out.println( "平均年龄:" + stat.getAverage()); |
总结
Lambda 表达式确实可以减少很多代码,能提高生产力,当然也有弊端,就是复杂的表达式可读性会比较差,也可能是还不是很习惯的缘故吧,如果习惯了,相信会喜欢上的。凡事都有两面性,就看我们如何去平衡这其中的利弊了,尤其是在一个团队中。
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