# 宣告
文件來源：Github@shuhongfan
源文件：B站UP主：三更草堂
# 函數語言程式設計-Stream流
# 概述
# 為什麼學？
基操，否則看不懂別人寫的優雅程式碼
簡化程式碼，不想看到有些噁心程式碼
大資料下處理集合效率高
// 【噁心級程式碼】查詢未成年作家的評分在70以上的書籍 由於洋流影響所以作家和書籍可能出現重複，需要進行去重
List<Book> bookList = new ArrayList<>();
Set<Book> uniqueBookValues = new HashSet<>();
Set<Author> uniqueAuthorValues = new HashSet<>();
for (Author author : authors) {
if (uniqueAuthorValues.add(author)) {
if (author.getAge() < 18) {
List<Book> books = author.getBooks();
for (Book book : books) {
if (book.getScore() > 70) {
if (uniqueBookValues.add(book)) {
bookList.add(book);
}
}
}
}
}
}
System.out.println(bookList);
lambda表示式簡化：
List<Book> collect = authors.stream()
.distinct()
.filter(author -> author.getAge() < 18)
.map(author -> author.getBooks())
.flatMap(Collection::stream)
.filter(book -> book.getScore() > 70)
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);
# 函數語言程式設計思想
# 概念
物件導向思想需要關注用什麼物件完成什麼事情。而函數語言程式設計思想就類似於我們數學中的函式。它主要關注的是對資料進行了什麼操作。
優點：
- 程式碼簡潔，開發快速
- 接近自然語言，易於理解
- 易於"併發程式設計"
# Lambda表示式
# 概述
Lambda是JDK8中一個語法糖。他可以對某些匿名內部類的寫法進行簡化。它是函數語言程式設計思想的一個重要體現。讓我們不用關注是什麼物件。而是更關注我們對資料進行了什麼操作。
# 核心原則
可推導可省略
# 基本格式
(引數列表)->{程式碼}
# 例一
我們在建立執行緒並啟動時可以使用匿名內部類的寫法：
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("你知道嗎 我比你想象的 更想在你身邊");
}
}).start();
可以使用Lambda的格式對其進行修改。修改後如下：
new Thread(()->{
System.out.println("你知道嗎 我比你想象的 更想在你身邊");
}).start();
# 例二
現有方法定義如下，其中IntBinaryOperator是一個介面。先使用匿名內部類的寫法呼叫該方法。
public static int calculateNum(IntBinaryOperator operator){
int a = 10;
int b = 20;
return operator.applyAsInt(a, b);
}
public static void main(String[] args) {
int i = calculateNum(new IntBinaryOperator() {
@Override
public int applyAsInt(int left, int right) {
return left + right;
}
});
System.out.println(i);
}
Lambda寫法：
public static void main(String[] args) {
int i = calculateNum((int left, int right)->{
return left + right;
});
System.out.println(i);
}
# 例三
現有方法定義如下，其中IntPredicate是一個介面。先使用匿名內部類的寫法呼叫該方法。
public static void printNum(IntPredicate predicate){
int[] arr = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
for (int i : arr) {
if(predicate.test(i)){
System.out.println(i);
}
}
}
public static void main(String[] args) {
printNum(new IntPredicate() {
@Override
public boolean test(int value) {
return value%2==0;
}
});
}
Lambda寫法：
public static void main(String[] args) {
printNum((int value)-> {
return value%2==0;
});
}
public static void printNum(IntPredicate predicate){
int[] arr = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
for (int i : arr) {
if(predicate.test(i)){
System.out.println(i);
}
}
}
# 例四
現有方法定義如下，其中Function是一個介面。先使用匿名內部類的寫法呼叫該方法。
public static <R> R typeConver(Function<String,R> function){
String str = "1235";
R result = function.apply(str);
return result;
}
public static void main(String[] args) {
Integer result = typeConver(new Function<String, Integer>() {
@Override
public Integer apply(String s) {
return Integer.valueOf(s);
}
});
System.out.println(result);
}
Lambda寫法：
Integer result = typeConver((String s)->{
return Integer.valueOf(s);
});
System.out.println(result);
# 例五
現有方法定義如下，其中IntConsumer是一個介面。先使用匿名內部類的寫法呼叫該方法。
public static void foreachArr(IntConsumer consumer){
int[] arr = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
for (int i : arr) {
consumer.accept(i);
}
}
public static void main(String[] args) {
foreachArr(new IntConsumer() {
@Override
public void accept(int value) {
System.out.println(value);
}
});
}
Lambda寫法：
public static void main(String[] args) {
foreachArr((int value)->{
System.out.println(value);
});
}
# 省略規則
- 引數型別可以省略
- 方法體只有一句程式碼時大括號return和唯一 一句程式碼的分號可以省略
- 方法只有一個引數時小括號可以省略
- 以上這些規則都記不住也可以省略不記
# Stream流
# 概述
Java8的Stream使用的是函數語言程式設計模式，如同它的名字一樣，它可以被用來對集合或陣列進行鏈狀流式的操作。可以更方便的讓我們對集合或陣列操作。
# 案例資料準備
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.16</version>
</dependency>
</dependencies>
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@EqualsAndHashCode//用於後期的去重使用
public class Author {
//id
private Long id;
//姓名
private String name;
//年齡
private Integer age;
//簡介
private String intro;
//作品
private List<Book> books;
}
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@EqualsAndHashCode // 用於後期的去重使用
public class Book {
//id
private Long id;
//書名
private String name;
//分類
private String category;
//評分
private Integer score;
//簡介
private String intro;
}
private static List<Author> getAuthors() {
// 資料初始化
Author author = new Author(1L,"蒙多",33,"一個從菜刀中明悟哲理的祖安人",null);
Author author2 = new Author(2L,"亞拉索",15,"狂風也追逐不上他的思考速度",null);
Author author3 = new Author(3L,"易",14,"是這個世界在限制他的思維",null);
Author author4 = new Author(3L,"易",14,"是這個世界在限制他的思維",null);
// 書籍列表
List<Book> books1 = new ArrayList<>();
List<Book> books2 = new ArrayList<>();
List<Book> books3 = new ArrayList<>();
books1.add(new Book(1L,"刀的兩側是光明與黑暗","哲學,愛情",88,"用一把刀劃分了愛恨"));
books1.add(new Book(2L,"一個人不能死在同一把刀下","個人成長,愛情",99,"講述如何從失敗中明悟真理"));
books2.add(new Book(3L,"那風吹不到的地方","哲學",85,"帶你用思維去領略世界的盡頭"));
books2.add(new Book(3L,"那風吹不到的地方","哲學",85,"帶你用思維去領略世界的盡頭"));
books2.add(new Book(4L,"吹或不吹","愛情,個人傳記",56,"一個哲學家的戀愛觀註定很難把他所在的時代理解"));
books3.add(new Book(5L,"你的劍就是我的劍","愛情",56,"無法想象一個武者能對他的伴侶這麼的寬容"));
books3.add(new Book(6L,"風與劍","個人傳記",100,"兩個哲學家靈魂和肉體的碰撞會激起怎麼樣的火花呢？"));
books3.add(new Book(6L,"風與劍","個人傳記",100,"兩個哲學家靈魂和肉體的碰撞會激起怎麼樣的火花呢？"));
author.setBooks(books1);
author2.setBooks(books2);
author3.setBooks(books3);
author4.setBooks(books3);
List<Author> authorList = new ArrayList<>(Arrays.asList(author,author2,author3,author4));
return authorList;
}
# 快速入門
# 需求
我們可以呼叫getAuthors方法獲取到作家的集合。現在需要列印所有年齡小於18的作家的名字，並且要注意去重。
# 實現
// 列印所有年齡小於18的作家的名字，並且要注意去重
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()//把集合轉換成流
.distinct()//先去除重複的作家
.filter(author -> author.getAge()<18)//篩選年齡小於18的
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));//遍歷列印名字
# Stream進行Debug
Sream檢視：
# 常用操作
# 建立流
單列集合： 集合物件.stream()
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> stream = authors.stream();
陣列：Arrays.stream(陣列) 或者使用Stream.of來建立
Integer[] arr = {1,2,3,4,5};
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(arr);
Stream<Integer> stream2 = Stream.of(arr);
雙列集合：轉換成單列集合後再建立
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
map.put("蠟筆小新",19);
map.put("黑子",17);
map.put("日向翔陽",16);
Stream<Map.Entry<String, Integer>> stream = map.entrySet().stream();
# 中間操作
# filter
可以對流中的元素進行條件過濾，符合過濾條件的才能繼續留在流中。
例如：列印所有姓名長度大於1的作家的姓名
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.filter(author -> author.getName().length()>1)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
# map
可以把對流中的元素進行計算或型別轉換。
例如：列印所有作家的姓名
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.forEach(name->System.out.println(name));
// 列印所有作家的姓名
List<Author> authors = getAuthors();
// authors.stream()
// .map(author -> author.getName())
// .forEach(s -> System.out.println(s));
authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.map(age->age+10)
.forEach(age-> System.out.println(age));
# distinct
可以去除流中的重複元素。
注意：distinct方法是依賴Object的equals方法來判斷是否是相同物件的。所以需要注意重寫equals方法。
例如：列印所有作家的姓名，並且要求其中不能有重複元素。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
# sorted
可以對流中的元素進行排序。
注意：如果呼叫空參的sorted()方法，需要流中的元素實現了Comparable介面。
例如：對流中的元素按照年齡進行降序排序，並且要求不能有重複的元素。
List<Author> authors = getAuthors();
// 對流中的元素按照年齡進行降序排序，並且要求不能有重複的元素。
authors.stream()
.distinct()
.sorted() // Author 實現了 Comparable介面，並重寫了 compareTo 比較規則
.forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));
List<Author> authors = getAuthors();
// 對流中的元素按照年齡進行降序排序，並且要求不能有重複的元素。
authors.stream()
.distinct()
.sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge()) // 自定義比較規則
.forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));
# limit
可以設定流的最大長度，超出的部分將被拋棄。
例如：對流中的元素按照年齡進行降序排序，並且要求不能有重複的元素,然後列印其中年齡最大的兩個作家的姓名。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.sorted()
.limit(2)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
# skip
跳過流中的前n個元素，返回剩下的元素
例如：列印除了年齡最大的作家外的其他作家，要求不能有重複元素，並且按照年齡降序排序。
// 列印除了年齡最大的作家外的其他作家，要求不能有重複元素，並且按照年齡降序排序。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.sorted()
.skip(1)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
# flatMap
map只能把一個物件轉換成另一個物件來作為流中的元素。而flatMap可以把一個物件轉換成多個物件作為流中的元素。
例一：列印所有書籍的名字。要求對重複的元素進行去重。
// 列印所有書籍的名字。要求對重複的元素進行去重。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.distinct()
.forEach(book -> System.out.println(book.getName()));
例二：列印現有資料的所有分類。要求對分類進行去重。不能出現這種格式：哲學,愛情
// 列印現有資料的所有分類。要求對分類進行去重。不能出現這種格式：哲學,愛情 愛情
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream()) // 一個作者有多本書
.distinct()
.flatMap(book -> Arrays.stream(book.getCategory().split(","))) // 一本書對應多個類別
.distinct()
.forEach(category-> System.out.println(category));
# 終結操作
# forEach
對流中的元素進行遍歷操作，我們透過傳入的引數去指定對遍歷到的元素進行什麼具體操作。
例子：輸出所有作家的名字
// 輸出所有作家的名字
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.distinct()
.forEach(name-> System.out.println(name));
# count
可以用來獲取當前流中元素的個數。
例子：列印這些作家的所出書籍的數目，注意刪除重複元素。
// 列印這些作家的所出書籍的數目，注意刪除重複元素。
List<Author> authors = getAuthors();
long count = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.distinct()
.count();
System.out.println(count);
# max&min
可以用來或者流中的最值。
例子：分別獲取這些作家的所出書籍的最高分和最低分並列印。
// 分別獲取這些作家的所出書籍的最高分和最低分並列印。
//Stream<Author> -> Stream<Book> ->Stream<Integer> ->求值
List<Author> authors = getAuthors();
Optional<Integer> max = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getScore())
.max((score1, score2) -> score1 - score2);
Optional<Integer> min = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getScore())
.min((score1, score2) -> score1 - score2);
System.out.println(max.get());
System.out.println(min.get());
# collect
把當前流轉換成一個集合。
例子：獲取一個存放所有作者名字的List集合。
// 獲取一個存放所有作者名字的List集合。
List<Author> authors = getAuthors();
List<String> nameList = authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(nameList);
獲取一個所有書名的Set集合。
// 獲取一個所有書名的Set集合。
List<Author> authors = getAuthors();
Set<Book> books = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(books);
獲取一個Map集合，map的key為作者名，value為List
// 獲取一個Map集合，map的key為作者名，value為List<Book>
List<Author> authors = getAuthors();
Map<String, List<Book>> map = authors.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(author -> author.getName(), author -> author.getBooks()));
System.out.println(map);
# 查詢與匹配
# anyMatch
可以用來判斷是否有任意符合匹配條件的元素，結果為boolean型別。
例子：判斷是否有年齡在29以上的作家
// 判斷是否有年齡在29以上的作家
List<Author> authors = getAuthors();
boolean flag = authors.stream()
.anyMatch(author -> author.getAge() > 29);
System.out.println(flag);
# allMatch
可以用來判斷是否都符合匹配條件，結果為boolean型別。如果都符合結果為true，否則結果為false。
例子：判斷是否所有的作家都是成年人
// 判斷是否所有的作家都是成年人
List<Author> authors = getAuthors();
boolean flag = authors.stream()
.allMatch(author -> author.getAge() >= 18);
System.out.println(flag);
# noneMatch
可以判斷流中的元素是否都不符合匹配條件。如果都不符合結果為true，否則結果為false
例子：判斷作家是否都沒有超過100歲的。
// 判斷作家是否都沒有超過100歲的。
List<Author> authors = getAuthors();
boolean b = authors.stream()
.noneMatch(author -> author.getAge() > 100);
System.out.println(b);
# findAny
獲取流中的任意一個元素。該方法沒有辦法保證獲取的一定是流中的第一個元素。
例子：獲取任意一個年齡大於18的作家，如果存在就輸出他的名字
// 獲取任意一個年齡大於18的作家，如果存在就輸出他的名字
List<Author> authors = getAuthors();
Optional<Author> optionalAuthor = authors.stream()
.filter(author -> author.getAge()>18)
.findAny();
optionalAuthor.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
# findFirst
獲取流中的第一個元素。
例子：獲取一個年齡最小的作家，並輸出他的姓名。
// 獲取一個年齡最小的作家，並輸出他的姓名。
List<Author> authors = getAuthors();
Optional<Author> first = authors.stream()
.sorted((o1, o2) -> o1.getAge() - o2.getAge())
.findFirst();
first.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
# reduce歸併
對流中的資料按照你指定的計算方式計算出一個結果。（縮減操作）
reduce的作用是把stream中的元素給組合起來，我們可以傳入一個初始值，它會按照我們的計算方式依次拿流中的元素和初始化值進行計算，計算結果再和後面的元素計算。
reduce兩個引數的過載形式內部的計算方式如下：
T result = identity;
for (T element : this stream)
result = accumulator.apply(result, element) // 計算方式
return result;
其中identity就是我們可以透過方法引數傳入的初始值，accumulator的apply具體進行什麼計算也是我們透過方法引數來確定的，類似：
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};
int sum = 0;
for (int element : arr) {
sum = sum + element;
}
return sum;
例子：使用reduce求所有作者年齡的和
// 使用reduce求所有作者年齡的和
List<Author> authors = getAuthors();
Integer sum = authors.stream()
.distinct()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(0, (result, element) -> result + element);
System.out.println(sum);
使用reduce求所有作者中年齡的最大值
// 使用reduce求所有作者中年齡的最大值
List<Author> authors = getAuthors();
Integer max = authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(Integer.MIN_VALUE, (result, element) -> result < element ? element : result);
System.out.println(max);
使用reduce求所有作者中年齡的最小值
// 使用reduce求所有作者中年齡的最小值
List<Author> authors = getAuthors();
Integer min = authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(Integer.MAX_VALUE, (result, element) -> result > element ? element : result);
System.out.println(min);
reduce一個引數的過載形式內部的計算
boolean foundAny = false;
T result = null;
for (T element : this stream) {
if (!foundAny) {
foundAny = true;
result = element; // 將流元素中的第一個值設定為了初始值，所以我們才不需要指定初始值
}
else
result = accumulator.apply(result, element); // 計算方式
}
return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();
如果用一個引數的過載方法去求最小值程式碼如下：
// 使用reduce求所有作者中年齡的最小值
List<Author> authors = getAuthors();
Optional<Integer> minOptional = authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.reduce((result, element) -> result > element ? element : result);
minOptional.ifPresent(age-> System.out.println(age));
# 注意事項
- 惰性求值（如果沒有終結操作，沒有中間操作是不會得到執行的）
- 流是一次性的（一旦一個流物件經過一個終結操作後。這個流就不能再被使用）
- 【正常操作】不會影響原資料（我們在流中可以多資料做很多處理。但是正常情況下是不會影響原來集合中的元素的。這往往也是我們期望的）
不正常操作：對原物件資料進行操作了，如在Stream中進行了原物件的set操作
# Optional
# 概述
我們在編寫程式碼的時候出現最多的就是空指標異常。所以在很多情況下我們需要做各種非空的判斷。
例如：
Author author = getAuthor();
if(author!=null){
System.out.println(author.getName());
}
尤其是物件中的屬性還是一個物件的情況下。這種判斷會更多。
而過多的判斷語句會讓我們的程式碼顯得臃腫不堪。
所以在JDK8中引入了Optional，養成使用Optional的習慣後你可以寫出更優雅的程式碼來避免空指標異常。
並且在很多函數語言程式設計相關的API中也都用到了Optional，如果不會使用Optional也會對函數語言程式設計的學習造成影響。
# 使用
# 建立物件
Optional就好像是包裝類，可以把我們的具體資料封裝Optional物件內部。然後我們去使用Optional中封裝好的方法操作封裝進去的資料就可以非常優雅的避免空指標異常。
我們一般使用Optional的靜態方法ofNullable來把資料封裝成一個Optional物件。無論傳入的引數是否為null都不會出現問題。
Author author = getAuthor();
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(author);
你可能會覺得還要加一行程式碼來封裝資料比較麻煩。但是如果改造下getAuthor方法，讓其的返回值就是封裝好的Optional的話，我們在使用時就會方便很多。
而且在實際開發中我們的資料很多是從資料庫獲取的。Mybatis從3.5版本也已經支援Optional了。我們可以直接把dao方法的返回值型別定義成Optional型別，MyBastis會自己把資料封裝成Optional物件返回。封裝的過程也不需要我們自己操作。
如果你確定一個物件不是空的，則可以使用Optional的靜態方法of來把資料封裝成Optional物件。
Author author = new Author();
Optional<Author> authorOptional = Optional.of(author);
但是一定要注意，如果使用of，那傳入的引數必須不為null。（傳入null會出現空指標異常）
如果一個方法的返回值型別是Optional型別。而如果我們經判斷發現某次計算得到的返回值為null，這個時候就需要把null封裝成Optional物件返回。這時則可以使用Optional的靜態方法empty來進行封裝。
Optional.empty()
所以哪種方式會更方便？ofNullable
public static <T> Optional<T> ofNullable(T value) {
return value == null ? empty() : of(value);
}
# 安全消費值
我們獲取到一個Optional物件後肯定需要對其中的資料進行使用。這時候我們可以使用其ifPresent方法對來消費其中的值。
這個方法會判斷其內封裝的資料是否為空，不為空時才會執行具體的消費程式碼。這樣使用起來就更加安全了。
例如,以下寫法就優雅的避免了空指標異常。
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(getAuthor());
authorOptional.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
# 獲取值
如果我們想獲取值自己進行處理可以使用get方法獲取，但是不推薦。因為當Optional內部的資料為空的時候會出現異常。
# 安全獲取值
如果我們期望安全的獲取值。不推薦使用get方法，而是使用Optional提供的以下方法：
1、orElseGet
獲取資料並且設定資料為空時的預設值。如果資料不為空就能獲取到該資料。如果為空則根據你傳入的引數來建立物件作為預設值返回。
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(getAuthor());
Author author1 = authorOptional.orElseGet(() -> new Author());
2、orElseThrow
獲取資料，如果資料不為空就能獲取到該資料。如果為空則根據你傳入的引數來建立異常丟擲。
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(getAuthor());
try {
Author author = authorOptional.orElseThrow((Supplier<Throwable>) () -> new RuntimeException("author為空"));
System.out.println(author.getName());
} catch (Throwable throwable) {
throwable.printStackTrace();
}
# 過濾
我們可以使用filter方法對資料進行過濾。如果原本是有資料的，但是不符合判斷，也會變成一個無資料的Optional物件。
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(getAuthor());
authorOptional
.filter(author -> author.getAge()>100)
.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
# 判斷
我們可以使用isPresent方法進行是否存在資料的判斷。如果為空返回值為false，如果不為空，返回值為true。但是這種方式並不能體現Optional的好處，更推薦使用ifPresent方法。
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(getAuthor());
if (authorOptional.isPresent()) {
System.out.println(authorOptional.get().getName());
}
# 資料轉換
Optional還提供了map可以讓我們的對資料進行轉換，並且轉換得到的資料也還是被Optional包裝好的，保證了我們的使用安全。
例如我們想獲取作家的書籍集合。
private static void testMap() {
Optional<Author> authorOptional = getAuthorOptional();
Optional<List<Book>> optionalBooks = authorOptional.map(author -> author.getBooks());
optionalBooks.ifPresent(books -> System.out.println(books));
}
# 函式式介面
# 概述
只有一個抽象方法的介面我們稱之為函式介面。JDK的函式式介面都加上了
@FunctionalInterface註解進行標識。但是無論是否加上該註解只要介面中只有一個抽象方法，都是函式式介面。
# 常見函式式介面
# Consumer 消費介面
根據其中抽象方法的引數列表和返回值型別知道，我們可以在方法中對傳入的引數進行消費。
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
/**
* Performs this operation on the given argument.
*
* @param t the input argument
*/
void accept(T t);
}
# Function 計算轉換介面
根據其中抽象方法的引數列表和返回值型別知道，我們可以在方法中對傳入的引數計算或轉換，把結果返回
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
/**
* Applies this function to the given argument.
*
* @param t the function argument
* @return the function result
*/
R apply(T t);
}
# Predicate 判斷介面
根據其中抽象方法的引數列表和返回值型別知道，我們可以在方法中對傳入的引數條件判斷，返回判斷結果
@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
/**
* Evaluates this predicate on the given argument.
*
* @param t the input argument
* @return {@code true} if the input argument matches the predicate,
* otherwise {@code false}
*/
boolean test(T t);
}
[#](#Supplier 生產型介面) Supplier 生產型介面
根據其中抽象方法的引數列表和返回值型別知道，我們可以在方法中建立物件，把建立好的物件返回
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
/**
* Gets a result.
*
* @return a result
*/
T get();
}
# 常用的預設方法
# and 與判斷
我們在使用Predicate介面時候可能需要進行判斷條件的拼接。而and方法相當於是使用&&來拼接兩個判斷條件
例如：
列印作家中年齡大於17並且姓名的長度大於1的作家。
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> authorStream = authors.stream();
authorStream.filter(new Predicate<Author>() {
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getAge()>17;
}
}.and(new Predicate<Author>() {
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getName().length()>1;
}
})).forEach(author -> System.out.println(author));
[#](#or 或判斷) or 或判斷
我們在使用Predicate介面時候可能需要進行判斷條件的拼接。而or方法相當於是使用||來拼接兩個判斷條件。
例如：
列印作家中年齡大於17或者姓名的長度小於2的作家。
// 列印作家中年齡大於17或者姓名的長度小於2的作家。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.filter(new Predicate<Author>() {
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getAge()>17;
}
}.or(new Predicate<Author>() {
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getName().length()<2;
}
})).forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
# negate 非判斷
Predicate介面中的方法。negate方法相當於是在判斷新增前面加了個! 表示取反
例如：
列印作家中年齡不大於17的作家。
// 列印作家中年齡不大於17的作家。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.filter(new Predicate<Author>() {
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getAge()>17;
}
}.negate()).forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));
# 方法引用
我們在使用lambda時，如果方法體中只有一個方法的呼叫的話（包括構造方法），我們可以用方法引用進一步簡化程式碼
理解：轉化成匿名內部類有助於理解
# 推薦用法
我們在使用lambda時不需要考慮什麼時候用方法引用，用哪種方法引用，方法引用的格式是什麼。我們只需要在寫完lambda方法發現方法體只有一行程式碼，並且是方法的呼叫時使用快捷鍵
alt+enter嘗試是否能夠轉換成方法引用即可。
當我們方法引用使用的多了慢慢的也可以直接寫出方法引用。
# 基本格式
類名或者物件名::方法名
# 語法詳解(瞭解)
# 引用類的靜態方法
其實就是引用類的靜態方法
# 格式
類名::方法名
# 使用前提
如果我們在重寫方法的時候，方法體中只有一行程式碼，並且這行程式碼是呼叫了某個類的靜態方法，並且我們把要重寫的抽象方法中所有的引數都按照順序傳入了這個靜態方法中，這個時候我們就可以引用類的靜態方法。
例如：如下程式碼就可以用方法引用進行簡化
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> authorStream = authors.stream();
authorStream.map(author -> author.getAge())
.map(age->String.valueOf(age));
注意，如果我們所重寫的方法是沒有引數的，呼叫的方法也是沒有引數的也相當於符合以上規則。
最佳化後如下：
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> authorStream = authors.stream();
authorStream.map(author -> author.getAge())
.map(String::valueOf);
# 引用物件的例項方法
# 格式
物件名::方法名
# 使用前提
如果我們在重寫方法的時候，方法體中只有一行程式碼，並且這行程式碼是呼叫了某個物件的成員方法，並且我們把要重寫的抽象方法中所有的引數都按照順序傳入了這個成員方法中，這個時候我們就可以引用物件的例項方法
例如：
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> authorStream = authors.stream();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
authorStream.map(author -> author.getName())
.forEach(name->sb.append(name));
最佳化後：
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> authorStream = authors.stream();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
authorStream.map(author -> author.getName())
.forEach(sb::append);
# 引用類的例項方法
# 格式
類名::方法名
# 使用前提
如果我們在重寫方法的時候，方法體中只有一行程式碼，並且這行程式碼是呼叫了第一個引數的成員方法，並且我們把要重寫的抽象方法中剩餘的所有的引數都按照順序傳入了這個成員方法中，這個時候我們就可以引用類的例項方法。
例如：
interface UseString{
String use(String str, int start, int length);
}
public static String subAuthorName(String str, UseString useString){
int start = 0;
int length = 1;
return useString.use(str, start, length);
}
public static void main(String[] args) {
subAuthorName("森澤佳奈", new UseString() {
@Override
public String use(String str, int start, int length) { // 第一個引數 str
return str.substring(start,length);
}
});
}
最佳化後如下：
public static void main(String[] args) {
subAuthorName("森澤加奈", String::substring);
}
# 構造器引用
如果方法體中的一行程式碼是構造器的話就可以使用構造器引用。
# 格式
類名::new
# 使用前提
如果我們在重寫方法的時候，方法體中只有一行程式碼，並且這行程式碼是呼叫了某個類的構造方法，並且我們把要重寫的抽象方法中的所有的引數都按照順序傳入了這個構造方法中，這個時候我們就可以引用構造器。
例如：
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.map(name->new StringBuilder(name))
.map(sb->sb.append("-三更").toString())
.forEach(str-> System.out.println(str));
最佳化後：
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.map(StringBuilder::new)
.map(sb->sb.append("-三更").toString())
.forEach(str-> System.out.println(str));
# 高階用法
# 基本資料型別最佳化
例如：mapToInt、mapToLong、mapToDouble、flatMapToInt、flatMapToDouble等。
private static void test27() {
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.map(age -> age + 10) // 會經歷拆箱、裝箱 大資料量下這個時間浪費還是不能忽略的
.filter(age->age>18)
.map(age->age+2)
.forEach(System.out::println);
authors.stream()
.mapToInt(author -> author.getAge())
.map(age -> age + 10)
.filter(age->age>18)
.map(age->age+2)
.forEach(System.out::println);
}
# 並行流
當流中有大量元素時，我們可以使用並行流去提高操作的效率。其實並行流就是把任務分配給多個執行緒去完成。如果我們自己去用程式碼實現的話其實會非常的複雜，並且要求你對併發程式設計有足夠的理解和認識。而如果我們使用Stream的話，我們只需要修改一個方法的呼叫就可以使用並行流來幫我們實現，從而提高效率。
parallel方法可以把序列流轉換成並行流。
private static void test28() {
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Integer sum = stream.parallel()
.peek(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer num) {
System.out.println(num+Thread.currentThread().getName());
}
})
.filter(num -> num > 5)
.reduce((result, ele) -> result + ele)
.get();
System.out.println(sum);
}
也可以透過parallelStream直接獲取並行流物件。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.parallelStream()
.map(author -> author.getAge())
.map(age -> age + 10)
.filter(age->age>18)
.map(age->age+2)
.forEach(System.out::println);
# 對應MD文件
連結：函數語言程式設計