Java8中Lambda表達式的10個例子

Java8中Lambda表達式的10個例子 
例1 用Lambda表達式實現Runnable接口 

//Before Java 8:
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
    System.out.println("Before Java8, too much code for too little to do");
}
}).start();
//Java 8 way:
new Thread( () -> System.out.println("In Java8, Lambda expression rocks !!") ).start();

輸出: 
too much code, for too little to do 
Lambda expression rocks !! 
這個例子使我們學到了java8中Lambda表達式的書寫方式： 
(參數) -> 表達式 
(參數) -> 語句 
(參數) -> { 語句 } 
例如，如果你的方法只是在控制台打印信息，則可以這么寫： 

() -> System.out.println("Hello Lambda Expressions");

如果你的方法接收兩個參數，那么： 

(int even, int odd) -> even + odd

順帶提一句，一般來說在Lambda表達式中要盡量保持變量的簡潔性。這會使你的代碼簡短而能保持在一行之內。所以像上面的代碼可以選擇變量名類似a,b或者x,y之類的，比起even和odd來會更好。 

例2 用Lambda表達式寫事件監聽程序 
要是你用過Swing API，那就少不了事件監聽代碼，這是使用匿名類的經典例子。現在我們可以用Lambda表達式來抒寫更好的事件處理代碼。 

// Before Java 8:
JButton show = new JButton("Show");
show.addActionListener(new ActionListener() {
    @Override
    public void actionPerformed(ActionEvent e) {
        System.out.println("Event handling without lambda expression is boring");
    }
});
// Java 8 way:
show.addActionListener((e) -> {
    System.out.println("Light, Camera, Action !! Lambda expressions Rocks");
});

另外一個常用匿名類的地方是給Collections.sort()方法提供自定義的Comparator接口實現。這個地方也可以用Lambda表達式。 

例3 用Lambda表達式進行List迭代 

//Prior Java 8 :
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API");
for (String feature : features) {
    System.out.println(feature);
}
//In Java 8:
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API");
features.forEach(n -> System.out.println(n));

// 用java8的方法引用更好，方法引用由::(雙冒號)操作符來完成,看起來像c++中的作用域操作符 

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

輸出: 
Lambdas 
Default Method 
Stream API 
Date and Time API 

例4 使用Lambda表達式和函數式接口Predicate 
除了提供函數式編程語言級別的支持外，java8同時也新增了一個新的包java.util.function。其中包含了許多類來支持java函數式編程。其中之一是Predicate接口，使用這個接口和lamb表達式就可以以更少的代碼為API方法添加更多的動態行為。 
以下是Predicate的使用范例，展示了過濾集合數據的許多共性。 

public static void main(args[]){
    List languages = Arrays.asList("Java", "Scala", "C++", "Haskell", "Lisp");
    System.out.println("Languages which starts with J :");
    filter(languages, (str)->str.startsWith("J"));
    System.out.println("Languages which ends with a ");
    filter(languages, (str)->str.endsWith("a"));
    System.out.println("Print all languages :");
    filter(languages, (str)->true);
    System.out.println("Print no language : ");
    filter(languages, (str)->false);
    System.out.println("Print language whose length greater than 4:");
    filter(languages, (str)->str.length() > 4);
}
public static void filter(List names, Predicate condition) {
    for(String name: names) {
        if(condition.test(name)) {
            System.out.println(name + " ");
        }
    }
}

輸出: 
Languages which starts with J : 
Java 
Languages which ends with a 
Java 
Scala 
Print all languages : 
Java 
Scala 
C++ 
Haskell 
Lisp 
Print no language : 
Print language whose length greater than 4: 
Scala 
Haskell 

//更佳的方式
public static void filter(List names, Predicate condition) {
    names.stream().filter((name) -> (condition.test(name))).forEach((name) -> {
        System.out.println(name + " ");
    });
}

可以看到Stream API的filter方法也接受一個Predicate，意味着可以用內聯代碼直接替換我們自定義的filter()方法。這就是Lambda表達式的威力所在。除此之外Predicate接口也可以測試多個條件，將會在下面的例子中加以說明。

例5: Lambda表達式結合Predicate 
就像上個例子所說，Predicate允許組合兩個以上的條件，它提供了類似於邏輯與和或的操作and(),or()和xor()，這些方法可以用來組合傳遞到filter方法中的多個條件。例如為了獲取所有以J開頭並有四個字符長度的語言，可以定義兩個單獨的Predicate實例覆蓋每個條件然后用and方法將他們組合在一起。看例子： 

Predicate<String> startsWithJ = (n) -> n.startsWith("J");
Predicate<String> fourLetterLong = (n) -> n.length() == 4;
names.stream().filter(startsWithJ.and(fourLetterLong)).forEach((n) -> System.out.print("\nName, which starts with 'J' and four letter long is : " + n));

類似可以用or或者xor。這個例子也強調了單獨用或者按需組合用Predicate的重要性。簡而言之用Predicate和Lambda表達式的優勢你可以寫的更少做得更多。 

例6 Map和Reduce的例子 
6.1 Map 
在這個例子中，我們要將costBeforeTax的每個元素以加上他們的增值稅。傳遞一個Lambda表達式給map方法使之應用於每個元素，之后在用forEach打印結果。 

// Without lambda expressions:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
for (Integer cost : costBeforeTax) {
    double price = cost + .12*cost;
    System.out.println(price);
}
// With Lambda expression:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).forEach(System.out::println);

輸出 
112.0 
224.0 
336.0 
448.0 
560.0 
112.0 
224.0 
336.0 
448.0 
560.0 
6.2 Reduce 
還有另外一個函數reduce可以將所有值轉換為一個值。map跟reduce操作是函數式編程的核心，reduce也被稱作折疊操作。reduce並不是一種新的操作，在SQL中我們用的一些聚集函數比如sum，avg，count等他們實際上也是reduce操作，因為他們也是將多個值進行操作然后返回一個值。Stream API定義了reduce函數，可以接受一個Lambda表達式然后組合所有值。Stream類中像IntStream都有內置的方法像average(), count(), sum(), mapToLong(), mapToDouble()等轉換方法。我們可以用內置的方法也可以自定義。 

// Old way:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double total = 0;
for (Integer cost : costBeforeTax) {
    double price = cost + .12*cost;
    total = total + price;
}
System.out.println("Total : " + total);
// New way:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double bill = costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).reduce((sum, cost) -> sum
+ cost).get();
System.out.println("Total : " + bill);

輸出 
Total : 1680.0 
Total : 1680.0 

例7 用filter創建一個字符串List 
在java開發中對大的集合進行過濾是常用的操作。用Lambda表達式和Stream API會讓操作變得簡單易懂。 
Stream提供了一個filter()方法，接受一個Predicate對象。這意味着可以傳遞一個Lambda表達式作為過濾邏輯，看例子: 

//創建一個長度大於兩個字符的字符串List
List<String> filtered = strList.stream().filter(x -> x.length()>
2).collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s, filtered list : %s %n", strList, filtered);

輸出 : 
Original List : [abc, , bcd, , defg, jk], filtered list : [abc, bcd, defg] 

例8 給每個List元素應用函數 
在工作中我們經常會碰到這樣的情況：給List中每個元素加以一定的操作例如乘以或者除以某個值等。這些操作用map方法再好不過了，我們可以將轉換邏輯以Lambda表達式傳給map方法來應用於每個元素： 
//將字符串轉為大寫然后用逗號連起來 

List<String> G7 = Arrays.asList("USA", "Japan", "France", "Germany", "Italy","U.K.","Canada");
String G7Countries = G7.stream().map(x -> x.toUpperCase()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(G7Countries);

輸出: 
USA, JAPAN, FRANCE, GERMANY, ITALY, U.K., CANADA 

例9 復制不同值到子列表 
本例演示如何利用Stream類的distinct方法過濾重復值到集合中。 

List<Integer> numbers = Arrays.asList(9, 10, 3, 4, 7, 3, 4);
List<Integer> distinct = numbers.stream().map( i ->i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s, Square Without duplicates : %s %n", numbers, distinct);

輸出 : 
Original List : [9, 10, 3, 4, 7, 3, 4], Square Without duplicates : [81, 100, 9, 16, 49] 

例10 計算List中元素的最大，最小，和以及平均值 
在Stream類中像IntStream, LongStream and DoubleStream有一個非常有用的方法summaryStattics()，返回IntSummaryStatistics, LongSummaryStatistics or DoubleSummaryStatistics其描述了這個流中元素的統計數據。下面的例子中我們用這個方法來計算一個List中的最大最小值總和以及均值: 

List<Integer> primes = Arrays.asList(2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29);
IntSummaryStatistics stats = primes.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("Highest prime number in List : " + stats.getMax());
System.out.println("Lowest prime number in List : " + stats.getMin());
System.out.println("Sum of all prime numbers : " + stats.getSum());
System.out.println("Average of all prime numbers : " + stats.getAverage());

輸出: 
Highest prime number in List : 29 
Lowest prime number in List : 2 
Sum of all prime numbers : 129 
Average of all prime numbers : 12.9