首先說下Lambda表達式的優點和缺點：
優點：
1：簡潔
2：易並行計算，特別適合便利結果，循環計算數值或者賦值的時候很方便
缺點：
1：若不用並行運算，很多時候計算方式速度沒有傳統的For循環快。
2：不容易使用Debug模式調試
3：再Lamdba語句中直接強制轉換不方便
4：不可以再foreach中修改外面的值
Lambda表達式的基本語法：(parameters) -> expression 或 (parameters) -> { statements; }
解釋：（parameters）這個參數名字可以自定義，但是一般要做到見名之意, -> 這個必須有 (parameters) -> expression 或 (parameters)
->{ 方法體}
例子：
List<Map<String,Object>> sevenTIME= jdbcTemplate.queryForList ( " SELECT * FROM operation_log_details );
sevenTIME.forEach((ss)->{ //遍歷結果集 ss 類似於for循環中的循環值
System.out.println(ss);//循環打印結果集
//具體有關聯的邏輯代碼
});
1.替代匿名內部類
毫無疑問，lambda表達式用得最多的場合就是替代匿名內部類，而實現Runnable接口是匿名內部類的經典例子。lambda表達式的功能相當強大，用()->就可以代替整個匿名內部類！請看代碼：
如果使用匿名內部類：
@Test
public void oldRunable() {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("The old runable now is using!");
}
}).start();
}
而如果使用lambda表達式
@Test public void runable() {
new Thread(() -> System.out.println("It's a lambda function!")).start();
}
2.使用lambda表達式對集合進行迭代
Java的集合類是日常開發中經常用到的，甚至說沒有哪個java代碼中沒有使用到集合類。。。而對集合類最常見的操作就是進行迭代遍歷了。請看對比：
public void iterTest() {
List<String> languages = Arrays.asList("java","scala","python");
//before java8
for(String each:languages) {
System.out.println(each);
}//傳統的循環方式 方式1
//after java8
languages.forEach(x -> System.out.println(x));//結果集同上 方式2
languages.forEach(System.out::println);//結果集同上 方式3
}
3.用lambda表達式實現map
@Test public void mapTest() {
List<Double> cost = Arrays.asList(10.0, 20.0,30.0); cost.stream().map(x -> x + x*0.05).forEach(x -> System.out.println(x));
}
map函數可以說是函數式編程里最重要的一個方法了。map的作用是將一個對象變換為另外一個。在我們的例子中，就是通過map方法將cost增加了0,05倍的大小然后輸出
4.用lambda表達式實現map與reduce
既然提到了map，又怎能不提到reduce。reduce與map一樣，也是函數式編程里最重要的幾個方法之一。。。map的作用是將一個對象變為另外一個，而reduce實現的則是將所有值合並為一個，請看：
@Test public void mapReduceTest() {
List<Double> cost = Arrays.asList(10.0, 20.0,30.0); double allCost = cost.stream().map(x -> x+x*0.05).reduce((sum,x) -> sum + x).get(); System.out.println(allCost);
}
最終的結果為：
63.0
如果我們用for循環來做這件事情：
@Test public void sumTest() {
List<Double> cost = Arrays.asList(10.0, 20.0,30.0); double sum = 0;
for(double each:cost) {
each += each * 0.05;
sum += each;
} System.out.println(sum);
}
5.filter操作
filter也是我們經常使用的一個操作。在操作集合的時候，經常需要從原始的集合中過濾掉一部分元素。
@Test public void filterTest() {
List<Double> cost = Arrays.asList(10.0, 20.0,30.0,40.0);
List<Double> filteredCost = cost.stream().filter(x -> x > 25.0).collect(Collectors.toList()); filteredCost.forEach(x -> System.out.println(x));
}
最后的結果：
30.0
40.0
函數式接口（Functional Interfaces），它表示只有一個抽象方法的接口，可以用來指向Lambda表達式。例如：
Consumer c = (s) -> System.out.println(s);
6.與函數式接口Predicate配合
除了在語言層面支持函數式編程風格，Java 8也添加了一個包，叫做 java.util.function。它包含了很多類，用來支持Java的函數式編程。其中一個便是Predicate，使用 java.util.function.Predicate 函數式接口以及lambda表達式，可以向API方法添加邏輯，用更少的代碼支持更多的動態行為。Predicate接口非常適用於做過濾。
java.util.function詳解：
-
Function<T, R>：接受一個參數T，返回結果R
-
Predicate<T>：接受一個參數T，返回boolean
-
Supplier<T>：不接受任何參數，返回結果T
-
Consumer<T>：接受一個參數T，不返回結果
-
UnaryOperator<T>：繼承自Function<T, T>，接受一個參數T，返回相同類型T的結果
-
BiFunction<T, U, R>：接受兩個參數T和U，返回結果R
-
BinaryOperator<T>：繼承自BiFunction<T, T, T>，接受兩個相同類型T的參數，返回相同類型T的結果
-
Runnable：實際上是不接受任何參數，也不返回結果
-
Comparable<T>：實際上是接受兩個相同類型T的參數，返回int
-
Callable<V>：不接受任何參數，返回結果V
例子：
public static void main(String[] args) {
List<String> languages = Arrays.asList("Java","Python","scala","Shell","R");
System.out.println("Language starts with J: ");
filterTest(languages,x -> x.startsWith("J"));
System.out.println("\nLanguage ends with a: ");
filterTest(languages,x -> x.endsWith("a"));
System.out.println("\nAll languages: ");
filterTest(languages,x -> true);
System.out.println("\nNo languages: ");
filterTest(languages,x -> false);
System.out.println("\nLanguage length bigger three: ");
filterTest(languages,x -> x.length() > 4);
}
最后的輸出結果：
Language starts with J:
Java
Language ends with a:
Java
scala
All languages:
Java
Python
scala
Shell
R
No languages:
Language length bigger three:
Python
scala
Shell
forEach+Lambda 表達式遍歷Map和List
============Java8之前的方式==========
Map<String, Integer> items = new HashMap<>();
items.put("A", 10);
items.put("B", 20);
items.put("C", 30);
items.put("D", 40);
items.put("E", 50);
items.put("F", 60);
for (Map.Entry<String, Integer> entry : items.entrySet()) {
System.out.println("Item : " + entry.getKey() + " Count : " + entry.getValue());
}
============forEach + Lambda表達式==========
Map<String, Integer> items = new HashMap<>();
items.put("A", 10);
items.put("B", 20);
items.put("C", 30);
items.put("D", 40);
items.put("E", 50);
items.put("F", 60);
items.forEach((k,v)->System.out.println("Item : " + k + " Count : " + v));
items.forEach((k,v)->{
System.out.println("Item : " + k + " Count : " + v);
if("E".equals(k)){
System.out.println("Hello E");
}
});
二遍歷List:
============Java8之前的方式==========
List<String> items = new ArrayList<>();
items.add("A");
items.add("B");
items.add("C");
items.add("D");
items.add("E");
for(String item : items){
System.out.println(item);
}
============forEach + Lambda表達式==========
List<String> items = new ArrayList<>();
items.add("A");
items.add("B");
items.add("C");
items.add("D");
items.add("E");
//輸出：A,B,C,D,E
items.forEach(item->System.out.println(item));
//輸出 : C
items.forEach(item->{
if("C".equals(item)){
System.out.println(item);
}
});
特別強調：數組不可以直接再forEach中使用Lambda表達式
PartnerType[] values = PartnerType.values();
//提示Cannot resolve method 'forEach(<method reference>)
values.forEach(System.out::println);//錯誤使用
想要使用必須轉換，如下
PartnerType[] values = PartnerType.values();
Arrays.stream(values).forEach(System.out::println);//轉成流
Arrays.asList(values).forEach(System.out::println);//轉成list
lambda操作數組、集合
編寫線程
-
Runnable runnable = () -> {
-
System.out.println( "Lambda 創建線程");
-
};
-
Thread thread = new Thread(runnable);
-
thread.start();
利用Lambda運算
-
BinaryOperator<Integer> add = (x, y) -> x + y;
-
-
Integer x = add.apply( 20, 30);
統計數組中某元素出現的個數
String name[] = {"張三", "李四", "王五", "孫劉", "趙強", "李明", "趙強", "汪汪"};
long num = Arrays.stream(name).filter(x -> x.equals("趙強")).count();
數組去重並轉化成集合存儲
String name[] = {"張三", "李四", "王五", "孫劉", "趙強", "李明", "趙強", "汪汪"};
List<String> stringList = Arrays.stream(name).filter(x -> !x.equals("趙強")).collect(toList());
數組去重，並對元素加后綴
String name[] = {"張三", "李四", "王五", "孫劉", "趙強", "李明", "趙強", "汪汪"};
List<String> stringList2 = Arrays.stream(name).filter(x -> !x.equals("趙強")).map(y -> y + "加后綴：").collect(toList());
數組求和
int[] a = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };
int count = 0;
// for循環
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
count += a[i];
}
// foreach
count = 0;
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
count += a[i];
}
// Lambda
int num = Arrays.stream(a).reduce(0, (b, c) -> b + c);
Lambda 的提取對象字段，並拼接
class User{
private String username;
private int age;
public User(){}
public User(String username, int age) {
this.username = username;
this.age = age;
}
public String getUsername() {
return username;
}
public void setUsername(String username) {
this.username = username;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
}
List<User> userList = asList(new User("張三" , 10) , new User("李四" , 10) , new User("王五" , 13));
String result = userList.stream().map(User::getUsername).collect(Collectors.joining("," , "[" , "]"));
輸出結果：[張三,李四,王五]
Lambda groupBy
List<User> userList = asList(new User("張三" , 10) , new User("李四" , 10) , new User("王五" , 13));
Stream<User> userStream = userList.stream();
Map<Integer , List<String>> integerStringMap = userStream.collect(groupingBy(user->user.getAge() , mapping(User::getUsername , toList())));
System.out.println(integerStringMap.toString());
輸出結果：{10=[張三, 李四], 13=[王五]}
String result2 =
userList.stream().map(User::getUsername)
.reduce(new StringJoiner(",1 ", "[", "]"),
StringJoiner::add,
StringJoiner::merge)
.toString();
System.out.println(result2);
輸出結果：[張三,1 李四,1 王五]
stream()流操作
//2.1. 去重 distinct() 去重；collect(Collectors.toList())。封裝成集合
List<Person> distinctList = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
//2.2 排序 sorted((第一個對象，第二個對象)->返回值) （升降序看是第幾個對象與第幾個對象比較）
List<Person> sortedList = list.stream().sorted((o1,o2)->o1.getAge()-o2.getAge()).collect(Collectors.toList());
//2.3 過濾 ， filter(item->{}) item為每一項。 按照自己的需求來篩選list中的數據
List<Person> filterList = list.stream().filter(item->item.getAge()>3).collect(Collectors.toList());
//2.4 map(), 提取對象中的某一元素. 用每一項來獲得屬性（也可以直接用 對象::get屬性()）
List<String> mapList1 = list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
List<String> mapList2 = list.stream().map(item->item.getName()).collect(Collectors.toList());
//2.5 統計 sum() 。mapToDouble() 轉換成double。還有其他類型轉換。可以自己研究。
// max(),min(),average()
double sum = list.stream().mapToDouble(Person::getAge).sum();
//2.6 分組 Collectors.groupingBy(屬性名)
Map<Integer, List<Person>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
//2.7 多重分組 Collectors.groupingBy(屬性，Collectors.groupingBy(屬性))
Map<String, Map<Integer, List<Person>>> map2 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(t->t.getName(),Collectors.groupingBy(t->t.getAge())));
//2.8 分組並計算綜合 Collectors.summarizingLong()
Map<String, Map<Integer, LongSummaryStatistics>> map3 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(t->t.getName(),Collectors.groupingBy(t->t.getAge(),Collectors.summarizingLong(Person::getSize))));
/**
* 3. 集合比較的簡寫方式
*/
list.sort((o1,o2)->{return o1.getAge()-o2.getAge();})