java中lambda表达式的使用案例技巧

Functional Interface

一个接口仅有一个抽象方法，比如Runnable、Comparator等。在任何一个需要Functional Interface对象的地方，都可以使用lambda表达式。

Method Reference

将lambda表达式的参数作为参数传递给一个方法，他们的执行效果是相同的，则该lambda表达式 可以使用Method Reference表达，以下两种方式是等价的：

System.out::println
 (x) -> System.out.println(x)
       
 Math::pow 
 (x, y) -> Math.pow(x, y)

1. Object::instanceMethod
2. Class::staticMethod
3. Class::instanceMethod

对于前两种方式，对应的lambda表达式的参数和method的参数是一致的

对于第三种方式，对应的lambda表达式的语句体中，第一个参数作为对象，调用method，将其它参数

String::compareToIgnoreCase
 (s1, s2) -> s1.compareToIgnoreCase(s2)

Constructor Reference与Method Reference类似，只不过是特殊的method：new，具体调用的是哪个构造函数，由上下文环境决定，比如：

List<String> labels = ...;
 Stream<Button> stream = labels.stream().map(Button::new);

Button::new等价于(x) -> Button(x)，所以调用的构造函数是：Button(x); 除了创建单个对象，也可以创建对象数组，如下面两种方式等价：

int[]::new 
 (x) -> new int[x]

Map

1. map遍历

itemsMap.forEach((k,v)->System.out.println("Item : " + k + " Count : " + v));

1. …

List

注意排序中的元素不能存在null值

1. List排序

// 原始版
 words.sort((Word first, Word second) -> first.getName().compareTo(second.getName()));
 // 精简版
 Collections.sort(words, Comparator.comparing(Word::getName));
 // 精简版，推荐使用这种
 words.sort(Comparator.comparing(Word::getName));
 // 多重排序（连个都升序）
 words.sort(Comparator.comparing(Word::getName).thenComparingInt(Word::getCountry));
 // 多重排序（第一个升，第二个降）
 words.sort(Comparator.comparing(Word::getName).reversed().thenComparingInt(Word::getCountry).reversed());
 
 // 排序默认是升序，降序其实就是多调用一下reversed()方法
 words.sort(Comparator.comparing(Word::getName).reversed());

1. list遍历

words.forEach(System.out::println);

1. list转map(key去重)

Map<String, Word> wordMapMap = wordList.stream().collect(Collectors.toMap(Word::getName, k -> k, (k1, k2) -> k1));

1. list转map(key不能重复)

Map<Integer,Word> userMap = wordList.stream().collect(Collectors.toMap(Word::getCountry, k -> k));

1. list分组

Map<String, List<Word>> groupMap = wordList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName));

1. list多重分组

// 先按名称分组，再在名称分组的基础上按国家分组
 Map<String, Map<Integer, List<Word>>> map2 = words.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName,Collectors.groupingBy(Word::getCountry)));

1. list匹配过滤

// 过滤出名称等于tiger的元素
 List<Word> filterList = wordList.stream().filter(v -> v.getName().equals("tiger")).collect(Collectors.toList());
 // 打印出名称包含老子的元素
 wordList.stream().filter(v -> v.getName().contains("老")).forEach(System.out::println);
 // 过滤出国家编码大于2的元素
 List<Word> filterList = wordList.stream().filter(v -> v.getCountry() > 2).collect(Collectors.toList());
 // 过滤出国家编码等于1且名称包含tiger的元素
 Predicate<Word> equals1 = v -> v.getCountry().equals(1);
 Predicate<Word> contains1 = v -> v.getName().contains("tiger");
 List<Word> filterList = wordList.stream().filter(contains1.and(equals1)).collect(Collectors.toList());
 // 过滤出值大于25的元素
 List<Double> filteredCost = cost.stream().filter(x -> x > 25.0).collect(Collectors.toList());

1. list统计求和

int sum = wordList.stream().mapToInt(Word::getCountry).sum();
 double sum = words.stream().mapToDouble(Word::getCountry).sum();

1. list分组统计个数

按名称分组统计个数
 Map<String, Long> collectCnt = wordList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName, Collectors.counting()));

1. list统计分析

// 
 Map<String, LongSummaryStatistics> map3 = words.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName,Collectors.summarizingLong(Word::getCountry)));

1. list多重分组统计分析

Map<String, Map<Integer, LongSummaryStatistics>> map3 = words.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName,Collectors.groupingBy(Word::getCountry,Collectors.summarizingLong(Word::getCountry))));

1. list去重（需根据实际情况重写Word的equals与hashCode）

List<Word> list1= list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

1. list元素字符串拼装

String result = words.stream().map(Word::getName).collect(Collectors.joining("," , "[" , "]"));

1. list对象集合转属性集合

List<String> result = words.stream().map(Word::getName).collect(Collectors.toList());
 // 转属性集合时顺便做下处理
 List<String> result = words.stream().map(y -> y.getName().concat(".jpg")).collect(Collectors.toList());

1. list求交集

List<String> intersection = list1.stream().filter(item -> list2.contains(item)).collect(Collectors.toList());

1. list求差集

List<String> reduce1 = list1.stream().filter(item -> !list2.contains(item)).collect(Collectors.toList());

1. …

数组

1. 数组排序

// 原始版
 Arrays.sort(people, (first, second) -> Integer.compare(first.length(),  second.length()));
 // 精简版
 Arrays.sort(people, Comparator.comparingInt(String::hashCode));
 
 // 数组降序
 Arrays.sort(people, (second, first) -> Integer.compare(first.length(), second.length()));

1. 数组统计某元素个数

long num = Arrays.stream(name).filter(x -> x.equals("tiger")).count();

1. 数组去重过滤并转化成集合

List<String> filterList = Arrays.stream(name).filter(x -> !x.equals("赵强")).collect(Collectors.toList());

1. 数组过滤，并对元素加后缀并转集合

List<String> filterList = Arrays.stream(name).filter(x -> !x.equals("tiger")).map(y -> y.concat(".jpg")).collect(Collectors.toList());

1. 数组统计求和

int num = Arrays.stream(arr).reduce(0, Integer::sum);
 double sum =  Arrays.asList(10.0, 20.0, 30.0).stream().map(x -> x + x * 0.05).reduce(Double::sum).get();
 double sum = Stream.of(10.0, 20.0, 30.0).map(x -> x + x * 0.05).reduce(Double::sum).get();
 int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).map(x -> x + x * 5).reduce(Integer::sum).get();

1. …

求和

BinaryOperator<Integer> add = Integer::sum;
 Integer x = add.apply(20, 30);

线程

private static void lambdaRunnable() {
     int age = 20;
     Runnable r2 = () -> {
         System.out.println(age);
         System.out.println("Hello world two!"+age);
     };
     r2.run();
 }

流的筛选/切片/查找/匹配/映射/归约操作

1.先来两个概念：

• 流(Stream)：一个元素序列。位于包java.util.stream.Stream，注意这个序列是可以串行或并行处理的。有多种方式建立流，最常见的是从集合(Collection)对象获取，有序集合如List的流有序，Set的流则无序。
• Lambda表达式：流式处理的绝佳搭档！什么是Lambda表达式？略。哪里可以用Lambda表达式？需要实现一个函数式接口(只定义了一个抽象函数的接口)的地方就可以使用Lambda表达式，代替匿名类方式。

2.流式处理特点：

• 流水线：流操作可返回一个流，多个操作从而可形成一个链，
• 内部迭代：使用Iterator/forEach显式迭代器为外部迭代，流的迭代是流内部完成的，只需声明，是内部迭代，
• 一次使用：每个流只能消费一次，不能结束后又从头开始！

3.流的一般使用：

• 建立流：创建一个Stream对象，如从一个数据源来执行一个查询；
• 操作流：一个包含了各种操作的操作链；
• 结束流：一个终端操作，形成一个结果集或值

1. 筛选/切片：使用filter/skip/limit/distinct方法过滤

// 创建流
Stream<Fruit> fruitStream = fruitList.stream();
// 过滤
Stream<Fruit> filteredStream = fruitStream.filter(d -> "中国".equals(d.getOrigin()));
// 去掉重复元素
Stream<Fruit> distinctStream = filteredStream.distinct();
// 打印流中元素，forEach是终端操作，如果这里使用了，则collect方法无法使用,即一个流只能消费一次
// distinctStream.forEach(System.out::println);
// 跳过1个元素，
Stream<Fruit> skippedStream = distinctStream.skip(1);
// 切片,参数为maxSize
Stream<Fruit> limitStream = skippedStream.limit(4);
// 结束，collect方法是收集器，如果这里使用了，则forEach无法使用，即一个流只能有一个终端操作
List<Fruit> newList = limitStream.collect(Collectors.toList());
// 打印结果，lambda方式
newList.forEach(System.out::println);

// 链式操作,和上面效果一样，一气呵成，真爽！
List<Fruit> newList2 = fruitList.stream()
        .filter(d -> "中国".equals(d.getOrigin()))
        .distinct()
        .skip(1)
        .limit(4)
        .collect(Collectors.toList());
// 打印结果集
newList2.forEach(System.out::println);

1. 映射：对流中的每个元素应用映射函数，变换成新的对象

// 创建流
Stream<Fruit> fruitStream = fruitList.stream();
//转换,变为String流
Stream<String> stringStream = fruitStream.map(Fruit::getName);
//过滤，名称以A开头
Stream<String> filteredStream = stringStream.filter(str -> "A".equals(String.valueOf(str.charAt(0))));
//终端操作,set自动去重复
Set<String> stringSet = filteredStream.collect(Collectors.toSet());
//打印结果集
stringSet.forEach(System.out::println);

//链式语法实现,请君想象下JDK7的实现，
fruitList.stream()
      .map(Fruit::getName)
      .filter(str -> "A".equals(str.substring(0,1)))
      .collect(Collectors.toSet())
      .forEach(System.out::println);

1. 查找/匹配：StreamAPI通过allMatch,anyMatch,noneMatch,findFirst,findAny方法找到符合的元素

// 注意这里每个都要重建一个流
// 是否全部价格大于50
boolean almach = fruitList.stream().allMatch(fruit -> fruit.getPrice() > 50);
// 是否至少有一种产自America
boolean anyMatch = fruitList.stream().anyMatch(fruit -> "America".equals(fruit.getOrigin()));
// 找出流中第3个，
Optional<Fruit> thirdOne = fruitList.stream().skip(2).findFirst();
// 存在则打印，防止NPE
thirdOne.ifPresent(System.out::println);
// 找出流中任意一个，，
Optional<Fruit> anyOne = fruitList.stream().findAny();
// ifPresent，值存在则执行操作，否则 do nothing！
anyOne.ifPresent(System.out::println);

1. 归约：使用reduce对流中元素累积计算，最后得到一个值

// 注意这里每个都要重建一个流
 // reduce求和
 int totalPrice = fruitList.stream()
         .filter(fruit -> "Japan".equals(fruit.getOrigin()))
         // 映射转换为Integer流
         .map(Fruit::getPrice)
         // reduce归约计算
         // 也可使用reduce(0,(a,b) -> a+b);
         .reduce(0,Integer::sum);
 totalPrice.ifPresent(System.out::println);
 
 // reduce计算最大
 Optional<Integer> maxPrice = fruitList.stream()
         .map(Fruit::getPrice)
         // 归约计算最大值：
         // 这里也可以使用reduce((x,y) -> x>y?x:y)
         .reduce(Integer::max);
 // ifPresent，值存在则执行操作，否则 do nothing！
 maxPrice.ifPresent(System.out::println);
 
 // reduce计算最小值
 Optional<Integer> minPrice = fruitList.stream()
         .map(Fruit::getPrice)
         // 归约计算最小值：也可以使用reduce((x,y) -> x<y?x:y)
         .reduce(Integer::min);
 // ifPresent，值存在则执行操作，否则 do nothing！
 minPrice.ifPresent(System.out::println);

1. …