Java8新特性 - 函数式编程（Lambda）&流操作理解&接口

小咪咪 2023-02-19 15:28 21阅读 0赞

> 什么是函数式编程  
> 在思考问题时，使用不可变值和函数，函数对一个值进行处理，映射成另一个值。  
> 书籍《JAVA8函数式编程》

### 文章目录 ###

*  1. Java中重要的函数接口
 *  2. 重要流操作
 *   *  2.1 collect(toList())
     *  2.2 map
     *  2.3 filter
     *  2.4 flatMap
     *  2.5 max和min
     *  2.6 reduce
     *  2.7 转换成其他集合
     *  2.8 转换成值
     *  2.9 数据分块
     *  2.10 数据分组
     *  2.11 字符串
     *  2.12 组合收集器
     *  2.13 重构和定制收集器
 *  3. @FunctionalInterface
 *  4. 默认方法
 *  5. 多重继承
 *  6. 其他特性
 *  7. 并行化流操作
 *   *  7.1 使用并行流

# 1. Java中重要的函数接口 #

> 依赖于java的类型推断即类型擦除，该阶段是在编译期就完成了的。  
> 了解前四个类型的接口类型即可

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70]

**Consumer：消费型接口**  
抽象方法： void accept(T t)，接收一个参数进行消费，但无需返回结果。  
使用方式：

Consumer consumer = System.out::println;
      consumer.accept("hello function");

复制代码默认方法： andThen(Consumer<? super T> after)，先消费然后在消费，先执行调用andThen接口的accept方法，然后在执行andThen方法参数after中的accept方法。  
使用方式：

Consumer<String> consumer1 = s -> System.out.print("车名："+s.split(",")[0]);
      Consumer<String> consumer2 = s -> System.out.println("-->颜色："+s.split(",")[1]);
    
      String[] strings = { "保时捷,白色", "法拉利,红色"};
      for (String string : strings) { 
         consumer1.andThen(consumer2).accept(string);
      }

输出：  
车名：保时捷–>颜色：白色  
车名：法拉利–>颜色：红色  
**Supplier: 供给型接口**  
抽象方法：T get()，无参数，有返回值。  
使用方式：

Supplier<String> supplier = () -> "我要变的很有钱";
     System.out.println(supplier.get());

最后输出就是“我要变得很有钱”，这类接口适合提供数据的场景。  
**Function<T,R>: 函数型接口**  
抽象方法： R apply(T t)，传入一个参数，返回想要的结果。  
使用方式：

Function<Integer, Integer> function1 = e -> e * 6;
     System.out.println(function1.apply(2));

很简单的一个乘法例子，显然最后输出是12。  
默认方法：

compose(Function<? super V, ? extends T> before)，先执行compose方法参数before中的apply方法，然后将执行结果传递给调用compose函数中的apply方法在执行。

使用方式：

Function<Integer, Integer> function1 = e -> e * 2;
     Function<Integer, Integer> function2 = e -> e * e;
     Integer apply2 = function1.compose(function2).apply(3);
     System.out.println(apply2);

还是举一个乘法的例子，compose方法执行流程是先执行function2的表达式也就是33=9，然后在将执行结果传给function1的表达式也就是92=18，所以最终的结果是18。

andThen(Function<? super R, ? extends V> after)，先执行调用andThen函数的apply方法，然后在将执行结果传递给andThen方法after参数中的apply方法在执行。它和compose方法整好是相反的执行顺序。

使用方式：

Function<Integer, Integer> function1 = e -> e * 2;
     Function<Integer, Integer> function2 = e -> e * e;
    
     Integer apply3 = function1.andThen(function2).apply(3);
     System.out.println(apply3);

这里我们和compose方法使用一个例子，所以是一模一样的例子，由于方法的不同，执行顺序也就不相同，那么结果是大大不同的。andThen方法是先执行function1表达式，也就是32=6，然后在执行function2表达式也就是66=36。结果就是36。  
\*\*静态方法：\*\*identity()，获取一个输入参数和返回结果相同的Function实例。  
使用方式：

Function<Integer, Integer> identity = Function.identity();
     Integer apply = identity.apply(3);
     System.out.println(apply);

平常没有遇到过使用这个方法的场景，总之这个方法的作用就是输入什么返回结果就是什么。  
**Predicate ： 断言型接口**  
抽象方法： boolean test(T t),传入一个参数，返回一个布尔值。  
使用方式：

Predicate<Integer> predicate = t -> t > 0;
     boolean test = predicate.test(1);
     System.out.println(test);

复制代码当predicate函数调用test方法的时候，就会执行拿test方法的参数进行t -> t > 0的条件判断，1肯定是大于0的，最终结果为true。  
默认方法：

and(Predicate<? super T> other)，相当于逻辑运算符中的&&，当两个Predicate函数的返回结果都为true时才返回true。

使用方式：

Predicate<String> predicate1 = s -> s.length() > 0;
     Predicate<String> predicate2 = Objects::nonNull;
     boolean test = predicate1.and(predicate2).test("&&测试");
     System.out.println(test);

or(Predicate<? super T> other) ,相当于逻辑运算符中的||，当两个Predicate函数的返回结果有一个为true则返回true，否则返回false。

使用方式：

Predicate<String> predicate1 = s -> false;
     Predicate<String> predicate2 = Objects::nonNull;
     boolean test = predicate1.and(predicate2).test("||测试");
     System.out.println(test);

negate()，这个方法的意思就是取反。

使用方式：

Predicate<String> predicate = s -> s.length() > 0;
     boolean result = predicate.negate().test("取反");
     System.out.println(result);

很明显正常执行test方法的话应该为true，但是调用negate方法后就返回为false了。  
\*\*静态方法：\*\*isEqual(Object targetRef)，对当前操作进行"="操作,即取等操作,可以理解为 A == B。  
使用方式:

boolean test1 = Predicate.isEqual("test").test("test");
     boolean test2 = Predicate.isEqual("test").test("equal");
     System.out.println(test1);   //true
     System.out.println(test2);   //false

链接：https://juejin.im/post/5d2ff837f265da1bd424b710

# 2. 重要流操作 #

> 什么是流？  
> 流是Java API的新成员，它允许你以声明性方式处理数据集合（通过查询语句来表达，而不是临时编写一个实现）。就现在来说，你可以把它们看成遍历数据集的高级迭代器。此外，流还可以透明地并行处理。

## 2.1 collect(toList()) ##

List<String> list = Stream.of("a", "b", "c")
    							 .collect(Collectors.toList());
     System.out.println(list.toString());

## 2.2 map ##

List<String> list = Stream.of("a", "b", "c")
                    .map(s -> s.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list.toString());

传给map的Lambda表达式只接受一个String类型的参数，返回一个新的String。参数和返回值不必属于同一种类型，但是Lambda表达式必须是Function接口的一个实例（如图3-4所示）,Function接口是只包含一个参数的普通函数接口。  
即  
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![在这里插入图片描述][20200621152525506.png]

## 2.3 filter ##

List<String> list = Stream.of("a", "b", "c")
     			.filter(value -> isafirst(value))
     			.collect(Collectors.toList());
     System.out.println(list.toString());

filter接受一个函数作为参数，该函数用Lambda表达式表示。该函数和前面示例中if条件判断语句的功能一样，如果字符串首字母为数字，则返回true。若要重构遗留代码，for循环中的if条件语句就是一个很强的信号，可用filter方法替代。  
![在这里插入图片描述][20200621152842177.png]  
![在这里插入图片描述][20200621152914930.png]

## 2.4 flatMap ##

flatMap方法可用Stream替换值，然后将多个Stream连接成一个Stream

List<Integer> list = 
     		Stream.of(Arrays.asList(1, 2), Arrays.asList(3, 4))
     		.flatMap(numbers -> numbers.stream())
     		.collect(Collectors.toList());
     System.out.println(list.toString());

前面已介绍过map操作，它可用一个新的值代替Stream中的值。但有时，用户希望让map操作有点变化，生成一个新的Stream对象取而代之。用户通常不希望结果是一连串的流，此时flatMap最能派上用场。  
![在这里插入图片描述][20200621153333634.png]  
再来几个例子：

List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3);
            List<Integer> integers1 = Arrays.asList(4, 5);
            List<int[]> list = integers.stream()
            .flatMap(x ->
             integers1.stream().map(m -> new int[]{ x, m}))
            .collect(Collectors.toList());
            for (int[] i :
                    list) { 
                System.out.println(Arrays.toString(i));
    
            }

![在这里插入图片描述][20200704171132501.png]

List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3);
            List<Integer> integers1 = Arrays.asList(4, 5);
            List<int[]> list = integers.stream().flatMap(x -> integers1.stream().filter(j ->
                (x + j) % 3 == 0
            ).map(m -> new int[]{ x, m})).collect(Collectors.toList());
            for (int[] i :
                    list) { 
                System.out.println(Arrays.toString(i));
    
            }

![在这里插入图片描述][20200704171731448.png]

## 2.5 max和min ##

Stream上常用的操作之一是求最大值和最小值。

Integer integer = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5)
    				        .stream()
    				        .max(Comparator.comparing(x -> x))
    				        .get();
    System.out.println(integer);

![在这里插入图片描述][20200621153625999.png]  
为了让Stream对象按照曲目长度进行排序，需要传给它一个Comparator对象。Java 8提供了一个新的静态方法comparing，使用它可以方便地实现一个比较器。  
![在这里插入图片描述][2020062115371764.png]

## 2.6 reduce ##

reduce操作可以实现从一组值中生成一个值。在上述例子中用到的count、min和max方法，因为常用而被纳入标准库中。事实上，这些方法都是reduce操作。

Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3)
     				.reduce(0, (acc, element) -> acc + element);
     System.out.println(reduce);

Lambda表达式就是reducer，它执行求和操作，有两个参数：传入Stream中的当前元素和acc。将两个参数相加，acc是累加器，保存着当前的累加结果。  
![在这里插入图片描述][20200621154008716.png]  
其中BinaryOperator：

BinaryOperator<Long> add =(x,y)->x+y+1;
       System.out.println(add.apply(1L,2L)); //结果为4
            //展开 reduce 操作
            BinaryOperator<Integer> acount = 
            		(acc, elment) -> acc + elment;
            Integer apply = acount.apply(
                    acount.apply(acount.apply(0, 1), 2), 3
            );
    	System.out.println(apply);

reduce接受两个参数：

*  一个初始值，这里是0；
 *  一个BinaryOperator来将两个元素结合起来产生一个新值，这里用的是lambda (a,b)-> a + b。

把流中每个元素都映射成数字1，然后用reduce求和。这相当于按顺序数流中的元素个数。

Integer integer = integers.stream().map(x -> 1).reduce(0, (a, b) -> a + b);
            System.out.println(integer);

还可以用count：

long count = integers.stream().count();
            System.out.println(count);

**归约方法的优势与并行化**  
传递给reduce的Lambda不能更改状态（如实例变量），而且操作必须满足结合律才可以按任意顺序执行。

## 2.7 转换成其他集合 ##

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 1);
            Set<Integer> set = list.stream().collect(Collectors.toSet());
            System.out.println(set.toString());

## 2.8 转换成值 ##

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 1);
            Optional<Integer> max = list.stream()
           		 .collect(Collectors
           		 			.maxBy(Comparator.comparingInt(x -> x)));
            Optional<Integer> min = list.stream()
            	.collect(Collectors
            				.minBy(Comparator.comparingInt(x -> x)));
            System.out.println(max);
            System.out.println(min);
         private static boolean isga3(int a) { 
            return a > 3 ? true : false;
        }

![在这里插入图片描述][20200621201001128.png]

## 2.9 数据分块 ##

收集器partitioningBy，它接受一个流，并将其分成两部分。它使用Predicate对象判断一个元素应该属于哪个部分，并根据布尔值返回一个Map到列表。因此，对于true List中的元素，Predicate返回true；对其他List中的元素，Predicate返回false。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 1);
            Map<Boolean, List<Integer>> collect =
             list.stream()
             	.collect(Collectors
             			.partitioningBy(x -> isga3(x)));
            System.out.println(collect.toString());

![在这里插入图片描述][20200621201341264.png]  
还可以好好体味一下下面这个例子：  
这个属于多级分块：

Map<Boolean, Map<Boolean, List<Integer>>> collect = 
            integers.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> isga3(x), Collectors.partitioningBy(y -> isga3(y))));
            System.out.println(collect.toString());

![在这里插入图片描述][20200705165153816.png]  
如果x小于3的分组出来false，接着将这个小于3的分组接着比较一次再进行一次分组，形成了一层嵌套；

## 2.10 数据分组 ##

数据分组是一种更自然的分割数据操作，与将数据分成ture和false两部分不同，可以使用任意值对数据分组。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 1);
            Map<Integer, List<Integer>> collect =
             list.stream()
             	.collect(Collectors
             		.groupingBy(x -> x));
             		//以x 分组如果式对象 x.getxxxx
            System.out.println(collect.toString());

![在这里插入图片描述][2020062120164925.png]  
看看groupingBy：  
![在这里插入图片描述][20200621201728870.png]  
再来一个嵌套:

Map<Integer, Long> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(x -> x, Collectors.counting()));//以x 分组如果式对象 x.getxxxx
            System.out.println(collect);

![在这里插入图片描述][2020070516565838.png]

## 2.11 字符串 ##

该方法可以方便地从一个流得到一个字符串，允许用户提供分隔符（用以分隔元素）、前缀和后缀。  
![在这里插入图片描述][20200621202002849.png]  
![在这里插入图片描述][20200621202008892.png]

## 2.12 组合收集器 ##

就是将之前的组合起来更加强大

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 1);
            Map<Integer, List<Integer>> map = list.stream()
                    .collect(Collectors.toSet())
                    .stream()
                    .collect(Collectors.groupingBy(x -> x));
            System.out.println(map.toString());

![在这里插入图片描述][20200621202224449.png]  
。。。。

## 2.13 重构和定制收集器 ##

…基本用不到

# 3. @FunctionalInterface #

该注释会强制javac检查一个接口是否符合函数接口的标准。如果该注释添加给一个枚举类型、类或另一个注释，或者接口包含不止一个抽象方法，javac就会报错。重构代码时，使用它能很容易发现问题。

即一个接口用作函数式接口的时候应该给该接口注解上@FunctionalInterface

# 4. 默认方法 #

> Java 8中为Collection接口增加了stream方法，这意味着所有实现了Collection接口的类都必须增加这个新方法。对核心类库里的类来说，实现这个新方法（比如为ArrayList增加新的stream方法）就能就能使问题迎刃而解。缺憾在于，这个修改依然打破了二进制兼容性，在JDK之外实现Collection接口的类，例如MyCustomList，也仍然需要实现新增的stream方法。这个MyCustomList在Java 8中无法通过编译，即使已有一个编译好的版本，在JVM加载MyCustomList类时，类加载器仍然会引发异常。  
> 这是所有使用第三方集合类库的梦魇，要避免这个糟糕情况，则需要在Java 8中添加新的语言特性：**默认方法**

Java 8通过如下方法解决该问题：Collection接口告诉它所有的子类：“如果你没有实现stream方法，就使用我的吧。” 接口中这样的方法叫作**默认方法**

看如下例子：

@FunctionalInterface
    public interface DefaultInterfacedemo { 
        void sayhello(String msg);
        default void say(){ 
            sayhello("nihao啊");
        }
    }

public static void main(String[] args) { 
            DefaultInterfacedemo interfacedemo = new DefaultInterfacedemo() { 
    			//匿名类
                @Override
                public void sayhello(String msg) { 
                    System.out.println(msg + "重载");
                }
            };
            interfacedemo.say();
        }

![在这里插入图片描述][20200621191716965.png]  
但是这样会出现一个问题：  
如果类中的方法与默认方法冲突，那么该怎么解决呢？  
**类中的方法优先；**  
因为假设已实现了一个定制的列表MyCustomList，该类中有一个addAll方法，如果新的List接口也增加了一个默认方法addAll，该方法将对列表的操作代理到add方法。**如果类中重写的方法没有默认方法的优先级高，那么就会破坏已有的实现。**

interface ChildDefault extends DefaultInterfacedemo { 
            @Override
            default void say() { 
                sayhello("child");
            }
        }
    
        static class A implements ChildDefault { 
            @Override
            public void sayhello(String msg) { 
                System.out.println(msg);
            }
    
            @Override
            public void say() { 
                sayhello("A Say");
            }
        }
         public static void main(String[] args) { 
            A a = new A();
            ChildDefault childDefault = new A();
            childDefault.say();
            DefaultInterfacedemo defaultInterfacedemo = new A();
            defaultInterfacedemo.say();
            a.say();
        }

![在这里插入图片描述][20200621194316969.png]

# 5. 多重继承 #

1．类胜于接口。如果在继承链中有方法体或抽象的方法声明，那么就可以忽略接口中定义的方法。

2．子类胜于父类。如果一个接口继承了另一个接口，且两个接口都定义了一个默认方法，那么子类中定义的方法胜出。

3． 没有规则三。如果上面两条规则不适用，子类要么需要实现该方法，要么将该方法声明为抽象方法。

# 6. 其他特性 #

Optional判空：首先，Optional对象鼓励程序员适时检查变量是否为空，以避免代码缺陷；其次，它将一个类的API中可能为空的值文档化，这比阅读实现代码要简单很多。

接口的静态方法：如果一个方法有充分的语义原因和某个概念相关，那么就应该将该方法和相关的类或接口放在一起，而不是放到另一个工具类中。

方法引用:  
标准语法为Classname::methodName。需要注意的是，虽然这是一个方法，但不需要在后面加括号，因为这里并不调用该方法。我们只是提供了和Lambda表达式等价的一种结构，在需要时才会调用。凡是使用Lambda表达式的地方，就可以使用方法引用。

x -> x.getxx  
x :: getxx

# 7. 并行化流操作 #

> 对收集源调用parallel-Stream方法就能将集合转换为并行流。并行流就是一个把内容拆分成多个数据块，用不同线程分别处理每个数据块的流。这样一来，你就可以自动地把工作负荷分配到多核处理器的所有核，让它们都忙起来。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 1);
            Map<Integer, List<Integer>> collect = list.
            	parallelStream().collect(Collectors.groupingBy(x -> x));
            System.out.println(collect.toString());

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 1);
            int sum = list
    	        .parallelStream()
    	        .mapToInt(x -> x)
    	        .sum();
       	System.out.println(sum);

其底层实现原理是：fork-join 解决问题：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 7.1 使用并行流 ##

**注意：使用算法改变了某些共享状态，即存在线程安全；**

*  留意装箱。自动装箱和拆箱操作会大大降低性能。Java 8中有原始类型流（IntStream、LongStream和DoubleStream）来避免这种操作，但凡有可能都应该用这些流。
 *  留意装箱。自动装箱和拆箱操作会大大降低性能。Java 8中有原始类型流（IntStream、LongStream和DoubleStream）来避免这种操作，但凡有可能都应该用这些流。（maptoint）
 *  还要考虑流的操作流水线的总计算成本。
 *  对于较小的数据量，不要选择并行流。

适合于并行的数据源：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
但估计一般用不到并行流。

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