Java 8 实战
Java8 函数式接口,方法传递与Lambda
Java8新特性
- 方法作为参数传递给方法,方法成为一等公民
- Lambda,匿名函数
- Stream API :
- 将一系列相关操作用流水线的思想分配到CPU的不同内核上并行操作,而不需要费劲的使用Thread实现
- 每个流就是一系列数据项,每个流能独立的完成已有的数据向,虽然流B的数据项是由流A生产,但是不需要等待流A完成所有数据项的生产,流A会把已经完成的数据向传给流B,好让流B同时工作
- 提倡数据分块而不是协调访问,就是说几个线程最好不要同时更新共享变量,尽量不用synchronized
- Stream的并行特性必须保证传递给流的方法没有互动(比如有可变的共享变量)
- 函数式编程思想
- 默认方法,使接口更方便
- Opthinal避免空指针异常
行为参数化 : 使代码从死板,罗嗦走向灵活,简洁
- 通过颜色,重量等条件筛选苹果的例子
- 方法1:条件作为参数传递给方法,死板,罗嗦
- 方法2:通过Filter接口与不同的实现类,将实现类作为参数,灵活但是罗嗦
- 方法3:通过匿名类来代替实现类,灵活但还是比较罗嗦
- 方法4:通过方法传递代替匿名类,灵活但还是有点罗嗦,但是如果方法已经存在,那这种方式就比Lambda简洁
- 方法5:通过Lambda表达式与函数式接口(只有一个抽象方法)代替方法传递,灵活并且简洁
- 扩展6:使用范型替代苹果,可以筛选基础类型以外的任何类型,接近完美
Java8函数式接口,方法传递与Lambda
- @FunctionalInterface标注一个函数式接口
- 常用函数式接口
- Predicate : T -> boolean
- 用于判断
- test | and | or | negate
- Function : T -> R
- apply | andThen | compose
- Consumer : T -> void
- 消费者,用于执行操作
- accept | andThen
- Supplier : () -> T
- 供应商
- get
- Compare
- 用于比较
- compare | comparing | reversed | thenComparing
- Predicate : T -> boolean
- Lambda
- Lambda是对函数式接口的简洁的实现方式
- Lambda将java这种强类型,面向对象语言变得灵活,简洁
- 可以将Lambda赋值给一个函数式接口句柄
- 支持参数类型推断,可以省略参数类型
- 将Lambda运用于重载方法上的时候,重载方法的函数式接口的参数或者返回值不能相同,否则Lambda类型检查报错
- Lambda实体内部可以使用局部变量,但是这个局部变量必须是final或者实际上是final的
- (T t) -> U : 这个Lambda描述符可以用方法已有的方法传递代替
- 神奇的例子
- 将一个apple的List按重量排序
- 传统做法是自己写一个冒泡算法按重量排序
- 只对苹果List有效
- 只对苹果重量有效
- 需要自己实现算法
- 通过范型使得所有List有效
- 通过BiPredicate函数接口和Lambda解决重量限制
- 再将排序算法写入list,使得算法公用
- 通过以上我们可以对任何List按照自定义规则排序,近乎完美,但是我们仍不满足,是否能将Lambda也省略?也就是将排序规则省略,只通过给出的属性按照属性自己的比较规则排序。这样做的前提是给出的属性必须实现统一接口Comparable
- Lambda嵌套:当一个函数式接口的几个参数是同一个类,并且实现方法里都是调用的这个类的同一个方法时,可以嵌套使用Function函数接口作为参数来构建这个函数式接口,这样做就可以使得实现方法也可以传递方法,并且可以减少参数,当然,不同类的参数也能嵌套
Stream
Stream 特性
- 流操作分为中间操作和终端操作,中间操作只有在终端操作被触发时才有效,这个理念类似于构建器模式
- 这种流水线理念的好处:可以通过循环合并,短路等技巧将中间操作合并处理,提高计算性能。
- 流只能被消费一次
Stream类
- ReferencePipeline
- mapToInt(ToIntFunction tf) :转换为数值流
- 数值流IntStream/DoubleStream/LongStream
- boxed() : 转换为对象流
创建Stream
- Stream.of :手动添加值
- Arrays.stream(strs) :通过数组
- Files.lines(Path path) : 通过文件
- String.iterate(T seed, UnaryOperator f) : 迭代,无限流无法排序或者归约
- Stream.generate(Math::random) : 生成,无限流
中间操作,通过一个流返回另一个流,组成流水线
- 筛选与切片
- filter(Predicate p) : 按lambda提供的条件筛选
- distinct() : 去重
- limit(long maxSize) : 截断
- skip(long n) : 跳过
- 映射
- map(Function f) :获取流的特定规则的映射
- flatMap(Function f) : 扁平化流
- mapToInt(ToIntFunction tf) :转换为数值流
- 排序
- sorted(Comparator c) :通过指定比较器排序
终端操作:返回一个非流
- 查找与匹配
- anyMatch(Predicate p)
- allMatch(Predicate p)
- noneMach(Predicate p)
- findFirst() : 查找第一个
- findAny() : 查找任意一个,虽然findFirst也能实现,但是在并行流中建议使用findAny
- 归约
- reduce(T identity, BinaryOperator accumulator) :
- 对所有元素进行计算得出一个结果,比如获取最大最小值
- 与map合用便是著名的map-reduce模式
- 三个参数的reduce方法中间的参数相当于map的功能
- collect(Collector c) : 返回一个集合, 参照Collectors
- 和reduce的区别?
- reduce(T identity, BinaryOperator accumulator) :
- 其他
- forEach(Consumer c) : 内部循环
- count()
收集器
Collectors
- 分组
- groupingBy(Function f)
- groupingBy(Function f, Collector c) :多极分组/分组后归约
归约
- Collectors.reducing(BinaryOperator bo) : 所有归约都是reducing的特殊化例子
- toList()
- counting()
- maxBy/minBy(Comparator c)
- averagingDouble/summingDouble(ToDoubleFunction f)
- joining() : 连接字符串
google guava collections
思考
- 接口拥有了默认方法后,抽象类的意义何在
- Lambda实体内部可以使用局部变量,但是这个局部变量必须是final或者实际上是final的?
- List.sort()方法的源码分析
- 流的有状态和无状态
- reduce和collect的区别
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