在Java8及更高版本中，Lambda表示式的引入極大地提升了程式設計的簡潔性和效率。本文將圍繞十個關鍵場景，展示Lambda如何助力提升開發效率，讓程式碼更加精煉且易於理解。
集合遍歷
傳統的for-each迴圈對集合進行遍歷雖然直觀，但在處理大量資料時顯得冗長。例如：
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
for (String s : list) {
System.out.println(s);
}
使用Lambda表示式後，程式碼變得更加緊湊：
list.forEach(System.out::println);
集合排序
在以前我們對集合中的元素進行排序時，需要實現Comparable介面，或者使用Comparator比較器，在其中定義排序規則。
Collections.sort(list, new Comparator<String>() {
@Override
public int compare(String s1, String s2) {
return s1.length() - s2.length();
}
});
使用Lambda可以進行簡化：
List<String> sortedList = list.sort(Comparator.comparingInt(String::length));
// 或者
Collections.sort(list, (s1, s2) -> s1.length() - s2.length());
// 或者
Collections.sort(list, Comparator.comparingInt(String::length));
集合過濾
以往的過濾操作以往需要編寫繁瑣的條件判斷。
List<String> filterList = new ArrayList<>();
for (String s : list){
if (s.length() >= 4){
filterList.add(s);
}
}
使用Lambda可以進行簡化：
List<String> filterList = list.stream().filter(e -> e.length() >= 4).collect(Collectors.toList());
關於Stream的使用方法請參考：提高Java開發生產力，我選Stream,真香啊
對映操作
如以下操作，將一個集合變成另外一個集合
List<String> upperCaseList = new ArrayList<>();
for (String str : words) {
upperCaseList.add(str.toUpperCase());
}
而Lambda表示式可用於將集合中的元素直接轉換成新的形式：
List<String> upperList = list.stream().map(e -> e.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
upperList = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
List<Integer> lengthList = list.stream().map(e -> e.length()).collect(Collectors.toList());
lengthList = list.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());
規約操作
規約操作，即對一個集合中的元素進行求和，求平均數等
int sum = 0;
for (int num : numbers) {
sum += num;
}
使用Lambda簡化
int sum = numbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
int sum = numbers.stream().reduce(0, (n1, n2) -> n1 + n2);
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integr::sum);
List<Person> peoples = new ArrayList<>();
int ages = peoples.stream().mapToInt(Person::getAge).sum();
關於Stream的使用方法請參考：提高Java開發生產力，我選Stream,真香啊
分組操作
對一個集合基於特定規則對集合進行分組，即將List<Object>轉換為Map<Object, List<Object>>
List<Person> personList = new ArrayList<>();
Map<String, List<Person>> groupMap = new HashMap<>();
for (Person person : personList) {
Integer age = person.getAge();
if (!groupMap.containsKey(age)) {
groupMap.put(age, new ArrayList<>());
}
groupMap.get(age).add(person);
}
使用Lambda簡化：
Map<String, List<Person>> groupMap = words.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::age));
還有另外一種List<Object>轉換為Map<Object, Object>:
List<Person> personList = new ArrayList<>();
Map<Long, Person> personMap = new HashMap<>();
for (Person person : personList) {
personMap.put(person.getId(), person);
}
使用Lambda簡化：
Map<String, Person> groupMap = words.stream()
.collect(Collectors.toMap(Person::id, Function.identity(), (e1, e2) -> e1));
關於Stream的使用方法請參考：提高Java開發生產力，我選Stream,真香啊
使用函式式介面
現在有一個函式式介面：
@FunctionalInterface
interface MyInterface{
void doSomething(String s);
}
常規做法在使用函式式介面時：
MyInterface myInterface = new MyInterface() {
@Override
public void doSomething(String s) {
System.out.println(s);
}
};
myInterface.doSomething("I am 碼農Academy");
使用Lamba進行最佳化：
MyInterface myInterface = s -> System.out.println(s);
myInterface.doSomething("I am 碼農Academy");
執行緒建立
以往建立執行緒的方式：
Thread thread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello, 碼農Academy!");
}
});
使用Lambda簡化後：
Thread thread = new Thread(() -> System.out.println("Hello, 碼農Academy!"));
// 或者使用執行緒池方式
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); executor.execute(() -> longRunningTask());
Optional
Optional可以避免空指標異常。
Optional<String> optional = ...;
if (optional.isPresent()) {
String value = optional.get();
// 處理value
}
使用Lambda簡化：
Optional<String> optional = ...;
optional.ifPresent(value -> handleValue(value));
關於使用Optional解決空指標的用法，可以參考：聊一聊日常開發中如何避免那無處不在的讓人頭疼的NullPointerException
Stream的流水操作
在處理業務時，我們需要對一個集合進行一系列的操作時，比如如下：
`
List<Integer> result = new ArrayList<>();
for (String str : list) {
if (str.matches("\\d+")) {
result.add(Integer.parseInt(str));
}
}
利用Stream API與Lambda結合，實現鏈式操作，使程式碼更清晰易讀：
List<Integer> result = list.stream()
.filter(str -> str.matches("\\d+"))
.map(Integer::parseInt)
.collect(Collectors.toList());
比如我們使用Lambda結合Stream實現一個去重操作：
/**
* 根據學生姓名查詢除重複元素
* @param students
*/
private static void repeatStudentsTest(List<Student> students){
// list 對應的 Stream
List<String> repeatStudents = students.stream()
// 獲得元素出現頻率的 Map，鍵為元素，值為元素出現的次數
.collect(Collectors.toMap(e -> e.getName(), e -> 1, Integer::sum))
// 所有 entry 對應的 Stream
.entrySet().stream()
// 過濾出元素出現次數大於 1 的 entry（過濾出來的是重複的，若這裡條件是等於，即可達到去重的目的）
.filter(entry -> entry.getValue()>1)
// 獲得 entry 的鍵（重複元素）對應的 Stream
.map(entry -> entry.getKey())
// 轉化為 List
.collect(Collectors.toList());
repeatStudents.forEach(repeatStudent -> {
System.out.println(repeatStudent);
});
}
Lambda的斷點除錯
關於使用Idea開發式，以前對程式碼斷點時確實無法進入到lamda表示式裡面，但是隨著Idea的升級，已經解決了這個問題，可以在Lambda表示式的內部進行斷點
Lambda易讀
有人可能會認為Lambda表示式的程式碼閱讀起來有些吃力，當然也是可以理解，其主要原因有如下幾個方面：
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匿名性：Lambda表示式本質上是匿名函式，沒有顯式的方法名稱，因此，初次接觸或不熟悉其語法的讀者可能難以快速理解其意圖，尤其是在較複雜的上下文中。
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簡潔性：Lambda表示式的目的是為了簡化程式碼，它往往非常緊湊，可能會把原本分散在多個行或方法中的邏輯壓縮到一行甚至一部分內。這樣的程式碼密度可能導致理解上的難度，特別是當邏輯較為複雜時。
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抽象層次：Lambda表示式常與函式式介面一起使用，這意味著理解Lambda表示式需要知道它所對應介面的行為約定。如果讀者不瞭解介面的具體功能，那麼Lambda表示式就可能變得難以解讀。
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函數語言程式設計正規化：對於習慣於指令式程式設計風格的開發者來說，函數語言程式設計的思維方式和Lambda表示式的使用可能需要一定適應期。尤其是涉及到閉包、高階函式等概念時，如果不熟悉這些概念，理解Lambda表示式的邏輯會更加困難。
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依賴上下文：Lambda表示式經常用於流(Stream)操作、事件監聽、回撥函式等場景，其含義高度依賴於上下文環境。在缺少充分註釋或文件的情況下，閱讀者可能需要花費更多精力去推理其作用。
但是，隨著Java 8以來函數語言程式設計特性的普及，越來越多的Coder們開始接受並熟練使用Lambda表示式。適當的程式碼組織、註釋和遵循良好的程式設計規範有助於降低Lambda表示式帶來的閱讀障礙。並且隨著經驗的增長和技術背景的豐富，我們會逐漸認識到Lambda表示式的優點，即它可以增強程式碼的可讀性和簡潔性，尤其在處理資料流和進行函式組合時。
總結
熟練運用Lambda表示式能夠顯著提升程式碼質量與開發效率，使得程式碼邏輯更加簡明扼要，同時也增強了程式的可讀性與維護性。不斷學習和實踐這些技巧，你的開發效率必將迎來質的飛躍。並且Lambda與Stream一起使用才能發揮他們最大的優點。關於Stream的使用方法請參考：提高Java開發生產力，我選Stream,真香啊
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