Java Lambda 表达式详解及示例代码
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：
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：
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
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
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
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
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。
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
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
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
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。
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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