1. 什么是λ表达式

λ表达式本质上是一个匿名方法。让我们来看下面这个例子:

public int add(int x, int y) {
return x + y;
}

转成λ表达式后是这个样子:

(int x, int y) -> x + y;

参数类型也可以省略,Java编译器会根据上下文推断出来:

(x, y) -> x + y; //返回两数之和

或者

(x, y) -> { return x + y; } //显式指明返回值

可见λ表达式由三部分组成:参数列表,箭头(->),以及一个表达式或语句块。

下面这个例子里的λ表达式没有参数,也没有返回值(相当于一个方法接受0个参数,返回void,其实就是Runnable里run方法的一个实现):

() -> { System.out.println(“Hello Lambda!”); }

如果只有一个参数且可以被Java推断出类型,那么参数列表的括号也可以省略:

list-> { return list.size(); }

2. λ表达式的类型(它是Object吗?)

λ表达式可以被当做是一个Object(注意措辞)。λ表达式的类型,叫做“目标类型(target type)”。λ表达式的目标类型是“函数式接口(functional interface)”,这是Java8新引入的概念。它的定义是:一个接口,如果只有一个显式声明的抽象方法,那么它就是一个函数式接口。一般用@FunctionalInterface标注出来(也可以不标)。举例如下:

@FunctionalInterface
public interface Runnable { void run(); }

public interface Callable { V call() throws Exception; }

public interface ActionListener { void actionPerformed(ActionEvent e); }

public interface Comparator { int compare(T o1, T o2); boolean equals(Object obj); }

注意最后这个Comparator接口。它里面声明了两个方法,貌似不符合函数式接口的定义,但它的确是函数式接口。这是因为equals方法是Object的,所有的接口都会声明Object的public方法——虽然大多是隐式的。所以,Comparator显式的声明了equals不影响它依然是个函式数接口。

你可以用一个λ表达式为一个函数式接口赋值:

Runnable r1 = () -> {System.out.println(“Hello Lambda!”);};

然后再赋值给一个Object:

Object obj = r1;

但却不能这样干:

Object obj = () -> {System.out.println(“Hello Lambda!”);}; // ERROR! Object is not a functional interface!

必须显式的转型成一个函数式接口才可以:

Object o = (Runnable) () -> { System.out.println(“hi”); }; // correct

一个λ表达式只有在转型成一个函数式接口后才能被当做Object使用。所以下面这句也不能编译:

System.out.println( () -> {} ); //错误! 目标类型不明

必须先转型:

System.out.println( (Runnable)() -> {} ); // 正确

假设你自己写了一个函数式接口,长的跟Runnable一模一样:

@FunctionalInterface
public interface MyRunnable {
public void run();
}

那么

Runnable r1 = () -> {System.out.println(“Hello Lambda!”);};
MyRunnable2 r2 = () -> {System.out.println(“Hello Lambda!”);};

都是正确的写法。这说明一个λ表达式可以有多个目标类型(函数式接口),只要函数匹配成功即可。
但需注意一个λ表达式必须至少有一个目标类型。

JDK预定义了很多函数式接口以避免用户重复定义。最典型的是Function:

@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
R apply(T t);
}

这个接口代表一个函数,接受一个T类型的参数,并返回一个R类型的返回值。

另一个预定义函数式接口叫做Consumer,跟Function的唯一不同是它没有返回值。

@FunctionalInterface
public interface Consumer {
void accept(T t);
}

还有一个Predicate,用来判断某项条件是否满足。经常用来进行筛滤操作:

@FunctionalInterface
public interface Predicate {
boolean test(T t);
}

综上所述,一个λ表达式其实就是定义了一个匿名方法,只不过这个方法必须符合至少一个函数式接口。

3. λ表达式的使用

3.1 λ表达式用在何处

λ表达式主要用于替换以前广泛使用的内部匿名类,各种回调,比如事件响应器、传入Thread类的Runnable等。看下面的例子:

Thread oldSchool = new Thread( new Runnable () {
@Override
public void run() {
System.out.println(“This is from an anonymous class.”);
}
} );

Thread gaoDuanDaQiShangDangCi = new Thread( () -> {
System.out.println(“This is from an anonymous method (lambda exp).”);
} );

注意第二个线程里的λ表达式,你并不需要显式地把它转成一个Runnable,因为Java能根据上下文自动推断出来:一个Thread的构造函数接受一个Runnable参数,而传入的λ表达式正好符合其run()函数,所以Java编译器推断它为Runnable。

从形式上看,λ表达式只是为你节省了几行代码。但将λ表达式引入Java的动机并不仅仅为此。Java8有一个短期目标和一个长期目标。短期目标是:配合“集合类批处理操作”的内部迭代和并行处理(下面将要讲到);长期目标是将Java向函数式编程语言这个方向引导(并不是要完全变成一门函数式编程语言,只是让它有更多的函数式编程语言的特性),也正是由于这个原因,Oracle并没有简单地使用内部类去实现λ表达式,而是使用了一种更动态、更灵活、易于将来扩展和改变的策略(invokedynamic)。

3.2 λ表达式与集合类批处理操作(或者叫块操作)

上文提到了集合类的批处理操作。这是Java8的另一个重要特性,它与λ表达式的配合使用乃是Java8的最主要特性。集合类的批处理操作API的目的是实现集合类的“内部迭代”,并期望充分利用现代多核CPU进行并行计算。
Java8之前集合类的迭代(Iteration)都是外部的,即客户代码。而内部迭代意味着改由Java类库来进行迭代,而不是客户代码。例如:

for(Object o: list) { // 外部迭代
System.out.println(o);
}

可以写成:

list.forEach(o -> {System.out.println(o);}); //forEach函数实现内部迭代

集合类(包括List)现在都有一个forEach方法,对元素进行迭代(遍历),所以我们不需要再写for循环了。forEach方法接受一个函数式接口Consumer做参数,所以可以使用λ表达式。

这种内部迭代方法广泛存在于各种语言,如C++的STL算法库、python、ruby、scala等。

Java8为集合类引入了另一个重要概念:流(stream)。一个流通常以一个集合类实例为其数据源,然后在其上定义各种操作。流的API设计使用了管道(pipelines)模式。对流的一次操作会返回另一个流。如同IO的API或者StringBuffer的append方法那样,从而多个不同的操作可以在一个语句里串起来。看下面的例子:

List shapes = …
shapes.stream()
.filter(s -> s.getColor() == BLUE)
.forEach(s -> s.setColor(RED));

首先调用stream方法,以集合类对象shapes里面的元素为数据源,生成一个流。然后在这个流上调用filter方法,挑出蓝色的,返回另一个流。最后调用forEach方法将这些蓝色的物体喷成红色。(forEach方法不再返回流,而是一个终端方法,类似于StringBuffer在调用若干append之后的那个toString)

filter方法的参数是Predicate类型,forEach方法的参数是Consumer类型,它们都是函数式接口,所以可以使用λ表达式。

还有一个方法叫parallelStream(),顾名思义它和stream()一样,只不过指明要并行处理,以期充分利用现代CPU的多核特性。

shapes.parallelStream(); // 或shapes.stream().parallel()

来看更多的例子。下面是典型的大数据处理方法,Filter-Map-Reduce:

//给出一个String类型的数组,找出其中所有不重复的素数
public void distinctPrimary(String… numbers) {
List l = Arrays.asList(numbers);
List r = l.stream()
.map(e -> new Integer(e))
.filter(e -> Primes.isPrime(e))
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("distinctPrimary result is: " + r);
}

第一步:传入一系列String(假设都是合法的数字),转成一个List,然后调用stream()方法生成流。

第二步:调用流的map方法把每个元素由String转成Integer,得到一个新的流。map方法接受一个Function类型的参数,上面介绍了,Function是个函数式接口,所以这里用λ表达式。

第三步:调用流的filter方法,过滤那些不是素数的数字,并得到一个新流。filter方法接受一个Predicate类型的参数,上面介绍了,Predicate是个函数式接口,所以这里用λ表达式。

第四步:调用流的distinct方法,去掉重复,并得到一个新流。这本质上是另一个filter操作。

第五步:用collect方法将最终结果收集到一个List里面去。collect方法接受一个Collector类型的参数,这个参数指明如何收集最终结果。在这个例子中,结果简单地收集到一个List中。我们也可以用Collectors.toMap(e->e, e->e)把结果收集到一个Map中,它的意思是:把结果收到一个Map,用这些素数自身既作为键又作为值。toMap方法接受两个Function类型的参数,分别用以生成键和值,Function是个函数式接口,所以这里都用λ表达式。

你可能会觉得在这个例子里,List l被迭代了好多次,map,filter,distinct都分别是一次循环,效率会不好。实际并非如此。这些返回另一个Stream的方法都是“懒(lazy)”的,而最后返回最终结果的collect方法则是“急(eager)”的。在遇到eager方法之前,lazy的方法不会执行。

当遇到eager方法时,前面的lazy方法才会被依次执行。而且是管道贯通式执行。这意味着每一个元素依次通过这些管道。例如有个元素“3”,首先它被map成整数型3;然后通过filter,发现是素数,被保留下来;又通过distinct,如果已经有一个3了,那么就直接丢弃,如果还没有则保留。这样,3个操作其实只经过了一次循环。

除collect外其它的eager操作还有forEach,toArray,reduce等。

下面来看一下也许是最常用的收集器方法,groupingBy:

//给出一个String类型的数组,找出其中各个素数,并统计其出现次数
public void primaryOccurrence(String… numbers) {
List l = Arrays.asList(numbers);
Map<Integer, Integer> r = l.stream()
.map(e -> new Integer(e))
.filter(e -> Primes.isPrime(e))
.collect( Collectors.groupingBy(p->p, Collectors.summingInt(p->1)) );
System.out.println("primaryOccurrence result is: " + r);
}

注意这一行:

Collectors.groupingBy(p->p, Collectors.summingInt(p->1))

它的意思是:把结果收集到一个Map中,用统计到的各个素数自身作为键,其出现次数作为值。

下面是一个reduce的例子:

//给出一个String类型的数组,求其中所有不重复素数的和
public void distinctPrimarySum(String… numbers) {
List l = Arrays.asList(numbers);
int sum = l.stream()
.map(e -> new Integer(e))
.filter(e -> Primes.isPrime(e))
.distinct()
.reduce(0, (x,y) -> x+y); // equivalent to .sum()
System.out.println("distinctPrimarySum result is: " + sum);
}

reduce方法用来产生单一的一个最终结果。
流有很多预定义的reduce操作,如sum(),max(),min()等。

再举个现实世界里的栗子比如:

// 统计年龄在25-35岁的男女人数、比例
public void boysAndGirls(List persons) {
Map<Integer, Integer> result = persons.parallelStream().filter(p -> p.getAge()>=25 && p.getAge()<=35).
collect(
Collectors.groupingBy(p->p.getSex(), Collectors.summingInt(p->1))
);
System.out.print(“boysAndGirls result is " + result);
System.out.println(”, ratio (male : female) is " + (float)result.get(Person.MALE)/result.get(Person.FEMALE));
}

3.3 λ表达式的更多用法

// 嵌套的λ表达式
Callable c1 = () -> () -> { System.out.println(“Nested lambda”); };
c1.call().run();

// 用在条件表达式中
Callable c2 = true (() -> 42) : (() -> 24);
System.out.println(c2.call());

// 定义一个递归函数,注意须用this限定
protected UnaryOperator factorial = i -> i == 0 1 : i * this.factorial.apply( i - 1 );

System.out.println(factorial.apply(3));

在Java中,随声明随调用的方式是不行的,比如下面这样,声明了一个λ表达式(x, y) -> x + y,同时企图通过传入实参(2, 3)来调用它:

int five = ( (x, y) -> x + y ) (2, 3); // ERROR! try to call a lambda in-place

这在C++中是可以的,但Java中不行。Java的λ表达式只能用作赋值、传参、返回值等。

4. 其它相关概念

4.1 捕获(Capture)

捕获的概念在于解决在λ表达式中我们可以使用哪些外部变量(即除了它自己的参数和内部定义的本地变量)的问题。

答案是:与内部类非常相似,但有不同点。不同点在于内部类总是持有一个其外部类对象的引用。而λ表达式呢,除非在它内部用到了其外部类(包围类)对象的方法或者成员,否则它就不持有这个对象的引用。

在Java8以前,如果要在内部类访问外部对象的一个本地变量,那么这个变量必须声明为final才行。在Java8中,这种限制被去掉了,代之以一个新的概念,“effectively final”。它的意思是你可以声明为final,也可以不声明final但是按照final来用,也就是一次赋值永不改变。换句话说,保证它加上final前缀后不会出编译错误。

在Java8中,内部类和λ表达式都可以访问effectively final的本地变量。λ表达式的例子如下:


int tmp1 = 1; //包围类的成员变量
static int tmp2 = 2; //包围类的静态成员变量
public void testCapture() {
int tmp3 = 3; //没有声明为final,但是effectively final的本地变量
final int tmp4 = 4; //声明为final的本地变量
int tmp5 = 5; //普通本地变量

Function<Integer, Integer> f1 = i -> i + tmp1;
Function<Integer, Integer> f2 = i -> i + tmp2;
Function<Integer, Integer> f3 = i -> i + tmp3;
Function<Integer, Integer> f4 = i -> i + tmp4;
Function<Integer, Integer> f5 = i -> {
tmp5 += i; // 编译错!对tmp5赋值导致它不是effectively final的
return tmp5;
};

tmp5 = 9; // 编译错!对tmp5赋值导致它不是effectively final的
}

Java要求本地变量final或者effectively final的原因是变量作用域和多线程问题。

4.2 方法引用(Method reference)

任何一个λ表达式都可以代表某个函数式接口的唯一方法的匿名描述符。我们也可以使用某个类的某个具体方法来代表这个描述符,叫做方法引用。例如:

Integer::parseInt //静态方法引用
System.out::print //实例方法引用
Person::new //构造器引用

下面是一组例子,教你使用方法引用代替λ表达式:

//c1 与 c2 是一样的(静态方法引用)
Comparator c2 = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
Comparator c1 = Integer::compare;

//下面两句是一样的(实例方法引用1)
persons.forEach(e -> System.out.println(e));
persons.forEach(System.out::println);

//下面两句是一样的(实例方法引用2)
persons.forEach(person -> person.eat());
persons.forEach(Person::eat);

//下面两句是一样的(构造器引用)
strList.stream().map(s -> new Integer(s));
strList.stream().map(Integer::new);

使用方法引用,你的程序会变得更短些。现在distinctPrimarySum方法可以改写如下:

public void distinctPrimarySum(String… numbers) {
List l = Arrays.asList(numbers);
int sum = l.stream().map(Integer::new).filter(Primes::isPrime).distinct().sum();
System.out.println("distinctPrimarySum result is: " + sum);
}

还有一些其它的方法引用:

super::toString //引用某个对象的父类方法
String[]::new //引用一个数组的构造器

4.3 默认方法(Default method)

Java8中,接口声明里可以有方法实现了,叫做默认方法。在此之前,接口里的方法全部是抽象方法。

public interface MyInterf {

String m1();

default String m2() {
return “Hello default method!”;
}

}

这实际上混淆了接口和抽象类,但一个类仍然可以实现多个接口,而只能继承一个抽象类。

这么做的原因是:由于Collection库需要为批处理操作添加新的方法,如forEach(),stream()等,但是不能修改现有的Collection接口——如果那样做的话所有的实现类都要进行修改,包括很多客户自制的实现类。所以只好使用这种妥协的办法。

如此一来,我们就面临一种类似多继承的问题。如果类Sub继承了两个接口,Base1和Base2,而这两个接口恰好具有完全相同的两个默认方法,那么就会产生冲突。这时Sub类就必须通过重载来显式指明自己要使用哪一个接口的实现(或者提供自己的实现):

public class Sub implements Base1, Base2 {

public void hello() {
Base1.super.hello(); //使用Base1的实现
}

}

除了默认方法,Java8的接口也可以有静态方法的实现:

public interface MyInterf {

String m1();

default String m2() {
return “Hello default method!”;
}

static String m3() {
return “Hello static method in Interface!”;
}

}

4.4 生成器函数(Generator function)

有时候一个流的数据源不一定是一个已存在的集合对象,也可能是个“生成器函数”。一个生成器函数会产生一系列元素,供给一个流。Stream.generate(Supplier s)就是一个生成器函数。其中参数Supplier是一个函数式接口,里面有唯一的抽象方法 get()。

下面这个例子生成并打印5个随机数:

Stream.generate(Math::random).limit(5).forEach(System.out::println);

注意这个limit(5),如果没有这个调用,那么这条语句会永远地执行下去。也就是说这个生成器是无穷的。这种调用叫做终结操作,或者短路(short-circuiting)操作。

参考资料:
OpenJDK: Project Lambda
http://docs.oracle.com/javase/tutorial/java/javaOO/lambdaexpressions.html

Java8 Lambda表达式教程相关推荐

  1. [转]Java8 Lambda表达式教程

    1. 什么是λ表达式 λ表达式本质上是一个匿名方法.让我们来看下面这个例子: public int add(int x, int y) {         return x + y;     } 转成 ...

  2. Java8————Lambda表达式(二)

    译者注:文中内容均来自于官方教程<Lambda Expressions>,但是由于英汉语言的差异,部分语句官方描述过于冗余,因此译者根据通常状况的理解做了微调,但不会影响表达的含义.比如: ...

  3. android studio lambda插件,Android studio配置lambda表达式教程

    Java 8的一个大亮点是引入Lambda表达式,使用它设计的代码会更加简洁.当开发者在编写Lambda表达式时,也会随之被编译成一个函数式接口. 但是目前的Android Studio还不支持Jav ...

  4. java8 lambda表达式实现自定义用户组件,Don't Repeat Yourself

    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 一.用户组件的功能 使用java8 lambda表达式实现实现世界的一个例子:用户组件.此用户组件有以下几个操作:获取用户列表 ...

  5. lambda 对象去重_采用java8 lambda表达式 实现 java list 交集 并集 差集 去重复并集...

    采用java8 lambda表达式 实现java list 交集/并集/差集/去重并集 一般的javaList 交.并集采用简单的 removeAll retainAll 等操作,不过这也破坏了原始的 ...

  6. lambda学习视频和stream学习视频(Java8 Lambda表达式视频教程)-Java爬虫-网络购物的正确打开方式

    百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1upU5EVXOQeho6poDYdnhiQ 提取码:088l Java8 Lambda表达式视频教程 https://www.bil ...

  7. Java8 lambda表达式,Comparator.comparing().thenComparing()报错

    环境 Java:1.8+ 前言 今天发了一个问题: 问题描述: 对List进行排序,如果在Comparator.comparing()方法中,只使用一个字段排序,没有问题. 但是如果使用多字段排序,并 ...

  8. JDK8系列之Lambda表达式教程和示例

    JDK8系列之Lambda表达式教程和示例 1.Lambada 表达式简介 Lambda 表达式是一种匿名函数,但对Java中的Lambda表达式而已并不完全正确,简单来说,Lambda表达式是一种没 ...

  9. 采用java8 lambda表达式 实现 java list 交集 并集 差集 去重复并集

    采用java8 lambda表达式 实现java list 交集/并集/差集/去重并集 一般的javaList 交.并集采用简单的 removeAll retainAll 等操作,不过这也破坏了原始的 ...

  10. Java8 Lambda表达式详解手册及实例

    先贩卖一下焦虑,Java8发于2014年3月18日,距离现在已经快6年了,如果你对Java8的新特性还没有应用,甚至还一无所知,那你真得关注公众号"程序新视界",好好系列的学习一下 ...

最新文章

  1. SQL进行排序、分组、统计的10个新技巧
  2. php怎么四舍五入,php 四舍五入的三种实现方法
  3. 排序算法 | 快速排序,算法的图解、实现、复杂度和稳定性分析与优化
  4. 视频 + PPT 下载 | 《财富管理数字化转型现状与趋势洞察报告》解读第一讲
  5. 【python 11】super()
  6. 转:有关常量的知识点
  7. Kerberos Hbase Api 操作
  8. phpcmsV9 如何开启“会员注册” - 教程篇
  9. Vuex 状态管理的工作原理
  10. 广度优先搜索_快速入门广度优先搜索
  11. flask-sqlalchemy 数据基本操作--实例
  12. mysql备份优化_MySQL备份流程及优化
  13. win7下用docker部署的基于openvino的yolov5算法(二)openvino的docker镜像下载和安装
  14. 性能下降47%!华为、荣耀四款手机跑分作弊实锤,3DMark宣布榜单除名
  15. TCP 三次握手和四次挥手详解
  16. 怎么用Python写出随时间变化的字_面试必备 | 带你彻底搞懂 Python 生成器
  17. 破世界纪录了0.74秒!用代码实现自动扫雷!
  18. 一事无成,感觉自己是个 loser
  19. [译] SolidWorks的发展历史(1994~2007)
  20. 数据库课程设计-NBA球队信息管理系统

热门文章

  1. 音视频基本概念:分辨率、帧速率、码流、采样位深、采样率、比特率
  2. vs2013 CodeLens
  3. B1105 Spiral Matrix (画图)
  4. android 拨号隐藏号码,技巧:手机隐藏代码大集合 知道五个以上是大神
  5. 电阻参数_电阻器的主要技术参数、分类和选用
  6. as模拟器配置编译的Android,android studio连接雷电模拟器 【AS 模拟器】
  7. python做有道翻译接口的时候报UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x8b in position 1: invalid sta
  8. ubuntu 16.04下设置静态IP地址
  9. win10计算机用户名修改密码,win10怎么修改administrator账户密码?
  10. PS 复制图层使用