JAVA8中Lambda表达式入门

Lambda表达式是Java SE 8中一个重要的新特性。lambda表达式允许你通过表达式来代替功能接口。 lambda表达式就和方法一样,它提供了一个正常的参数列表和一个使用这些参数的主体(body,可以是一个表达式或一个代码块)。
Lambda表达式还增强了集合库。 Java SE 8添加了2个对集合数据进行批量操作的包:  java.util.function  包以及 java.util.stream  包。 流(stream)就如同迭代器(iterator),但附加了许多额外的功能。 总的来说,lambda表达式和 stream 是自Java语言添加泛型(Generics)和注解(annotation)以来最大的变化。 在本文中,我们将从简单到复杂的示例中见认识lambda表达式和stream的强悍。
环境准备
如果还没有安装Java 8,那么你应该先安装才能使用lambda和stream(译者建议在 虚拟机 中安装,测试使用)。 像NetBeans 和IntelliJ IDEA 一类的工具和IDE就支持Java 8特性,包括lambda表达式,可重复的注解,紧凑的概要文件和其他特性。
下面是Java SE 8和NetBeans IDE 8的下载链接:
Java Platform (JDK 8) : 从Oracle下载Java 8,也可以和NetBeans IDE一起下载
NetBeans IDE 8 : 从NetBeans官网下载NetBeans IDE
Lambda表达式的语法
基本语法:
(parameters) -> expression
或
(parameters) ->{ statements; }

下面是Java lambda表达式的简单例子:
[java] view plain copy 

1. // 1. 不需要参数,返回值为 5  
2. () -> 5  
3.   
4. // 2. 接收一个参数(数字类型),返回其2倍的值  
5. x -> 2 * x  
6.   
7. // 3. 接受2个参数(数字),并返回他们的差值  
8. (x, y) -> x – y  
9.   
10. // 4. 接收2个int型整数,返回他们的和  
11. (int x, int y) -> x + y  
12.   
13. // 5. 接受一个 string 对象,并在控制台打印,不返回任何值(看起来像是返回void)  
14. (String s) -> System.out.print(s)  

基本的Lambda例子
现在,我们已经知道什么是lambda表达式,让我们先从一些基本的例子开始。 在本节中,我们将看到lambda表达式如何影响我们编码的方式。 假设有一个玩家List ,程序员可以使用 for 语句 ("for 循环")来遍历,在Java SE 8中可以转换为另一种形式:
[java] view plain copy 

1. String[] atp = {"Rafael Nadal", "Novak Djokovic",  
2.        "Stanislas Wawrinka",  
3.        "David Ferrer","Roger Federer",  
4.        "Andy Murray","Tomas Berdych",  
5.        "Juan Martin Del Potro"};  
6. List<String> players =  Arrays.asList(atp);  
7.   
8. // 以前的循环方式  
9. for (String player : players) {  
10.      System.out.print(player + "; ");  
11. }  
12.   
13. // 使用 lambda 表达式以及函数操作(functional operation)  
14. players.forEach((player) -> System.out.print(player + "; "));  
15.    
16. // 在 Java 8 中使用双冒号操作符(double colon operator)  
17. players.forEach(System.out::println);  

正如您看到的,lambda表达式可以将我们的代码缩减到一行。 另一个例子是在图形用户界面程序中,匿名类可以使用lambda表达式来代替。 同样,在实现Runnable接口时也可以这样使用:
[java] view plain copy 

1. // 使用匿名内部类  
2. btn.setOnAction(new EventHandler<ActionEvent>() {  
3.           @Override  
4.           public void handle(ActionEvent event) {  
5.               System.out.println("Hello World!");   
6.           }  
7.     });  
8.    
9. // 或者使用 lambda expression  
10. btn.setOnAction(event -> System.out.println("Hello World!"));  

下面是使用lambdas 来实现 Runnable接口 的示例:
[java] view plain copy 

1. // 1.1使用匿名内部类  
2. new Thread(new Runnable() {  
3.     @Override  
4.     public void run() {  
5.         System.out.println("Hello world !");  
6.     }  
7. }).start();  
8.   
9. // 1.2使用 lambda expression  
10. new Thread(() -> System.out.println("Hello world !")).start();  
11.   
12. // 2.1使用匿名内部类  
13. Runnable race1 = new Runnable() {  
14.     @Override  
15.     public void run() {  
16.         System.out.println("Hello world !");  
17.     }  
18. };  
19.   
20. // 2.2使用 lambda expression  
21. Runnable race2 = () -> System.out.println("Hello world !");  
22.    
23. // 直接调用 run 方法(没开新线程哦!)  
24. race1.run();  
25. race2.run();  

Runnable 的 lambda表达式,使用块格式,将五行代码转换成单行语句。 接下来,在下一节中我们将使用lambdas对集合进行排序。
使用Lambdas排序集合
在Java中,Comparator 类被用来排序集合。 在下面的例子中,我们将根据球员的 name, surname, name 长度 以及最后一个字母。 和前面的示例一样,先使用匿名内部类来排序,然后再使用lambda表达式精简我们的代码。
在第一个例子中,我们将根据name来排序list。 使用旧的方式,代码如下所示:
[java] view plain copy 

1. String[] players = {"Rafael Nadal", "Novak Djokovic",   
2.     "Stanislas Wawrinka", "David Ferrer",  
3.     "Roger Federer", "Andy Murray",  
4.     "Tomas Berdych", "Juan Martin Del Potro",  
5.     "Richard Gasquet", "John Isner"};  
6.    
7. // 1.1 使用匿名内部类根据 name 排序 players  
8. Arrays.sort(players, new Comparator<String>() {  
9.     @Override  
10.     public int compare(String s1, String s2) {  
11.         return (s1.compareTo(s2));  
12.     }  
13. });  

使用lambdas,可以通过下面的代码实现同样的功能:
[java] view plain copy 

1. // 1.2 使用 lambda expression 排序 players  
2. Comparator<String> sortByName = (String s1, String s2) -> (s1.compareTo(s2));  
3. Arrays.sort(players, sortByName);  
4.   
5. // 1.3 也可以采用如下形式:  
6. Arrays.sort(players, (String s1, String s2) -> (s1.compareTo(s2)));  

其他的排序如下所示。 和上面的示例一样,代码分别通过匿名内部类和一些lambda表达式来实现Comparator :
[java] view plain copy 

1. // 1.1 使用匿名内部类根据 surname 排序 players  
2. Arrays.sort(players, new Comparator<String>() {  
3.     @Override  
4.     public int compare(String s1, String s2) {  
5.         return (s1.substring(s1.indexOf(" ")).compareTo(s2.substring(s2.indexOf(" "))));  
6.     }  
7. });  
8.   
9. // 1.2 使用 lambda expression 排序,根据 surname  
10. Comparator<String> sortBySurname = (String s1, String s2) ->   
11.     ( s1.substring(s1.indexOf(" ")).compareTo( s2.substring(s2.indexOf(" ")) ) );  
12. Arrays.sort(players, sortBySurname);  
13.   
14. // 1.3 或者这样,怀疑原作者是不是想错了,括号好多...  
15. Arrays.sort(players, (String s1, String s2) ->   
16.       ( s1.substring(s1.indexOf(" ")).compareTo( s2.substring(s2.indexOf(" ")) ) )   
17.     );  
18.   
19. // 2.1 使用匿名内部类根据 name lenght 排序 players  
20. Arrays.sort(players, new Comparator<String>() {  
21.     @Override  
22.     public int compare(String s1, String s2) {  
23.         return (s1.length() - s2.length());  
24.     }  
25. });  
26.   
27. // 2.2 使用 lambda expression 排序,根据 name lenght  
28. Comparator<String> sortByNameLenght = (String s1, String s2) -> (s1.length() - s2.length());  
29. Arrays.sort(players, sortByNameLenght);  
30.   
31. // 2.3 or this  
32. Arrays.sort(players, (String s1, String s2) -> (s1.length() - s2.length()));  
33.   
34. // 3.1 使用匿名内部类排序 players, 根据最后一个字母  
35. Arrays.sort(players, new Comparator<String>() {  
36.     @Override  
37.     public int compare(String s1, String s2) {  
38.         return (s1.charAt(s1.length() - 1) - s2.charAt(s2.length() - 1));  
39.     }  
40. });  
41.   
42. // 3.2 使用 lambda expression 排序,根据最后一个字母  
43. Comparator<String> sortByLastLetter =   
44.     (String s1, String s2) ->   
45.         (s1.charAt(s1.length() - 1) - s2.charAt(s2.length() - 1));  
46. Arrays.sort(players, sortByLastLetter);  
47.   
48. // 3.3 or this  
49. Arrays.sort(players, (String s1, String s2) -> (s1.charAt(s1.length() - 1) - s2.charAt(s2.length() - 1)));  

就是这样,简洁又直观。 在下一节中我们将探索更多lambdas的能力,并将其与 stream 结合起来使用。
使用Lambdas和Streams
Stream是对集合的包装,通常和lambda一起使用。 使用lambdas可以支持许多操作,如 map, filter, limit, sorted, count, min, max, sum, collect 等等。 同样,Stream使用 懒运算 ,他们并不会真正地读取所有数据,遇到像 getFirst()  这样的方法就会结束链式语法。 在接下来的例子中,我们将探索lambdas和streams 能做什么。 我们创建了一个Person类并使用这个类来添加一些数据到list中,将用于进一步流操作。 Person 只是一个简单的POJO类:
[java] view plain copy 

1. public class Person {  
2.   
3. private String firstName, lastName, job, gender;  
4. private int salary, age;  
5.   
6. public Person(String firstName, String lastName, String job,  
7.                 String gender, int age, int salary)       {  
8.           this.firstName = firstName;  
9.           this.lastName = lastName;  
10.           this.gender = gender;  
11.           this.age = age;  
12.           this.job = job;  
13.           this.salary = salary;  
14. }  
15. // Getter and Setter   
16. // . . . . .  
17. }  

接下来,我们将创建两个list,都用来存放Person对象:
[java] view plain copy 

1. List<Person> javaProgrammers = new ArrayList<Person>() {  
2.   {  
3.     add(new Person("Elsdon", "Jaycob", "Java programmer", "male", 43, 2000));  
4.     add(new Person("Tamsen", "Brittany", "Java programmer", "female", 23, 1500));  
5.     add(new Person("Floyd", "Donny", "Java programmer", "male", 33, 1800));  
6.     add(new Person("Sindy", "Jonie", "Java programmer", "female", 32, 1600));  
7.     add(new Person("Vere", "Hervey", "Java programmer", "male", 22, 1200));  
8.     add(new Person("Maude", "Jaimie", "Java programmer", "female", 27, 1900));  
9.     add(new Person("Shawn", "Randall", "Java programmer", "male", 30, 2300));  
10.     add(new Person("Jayden", "Corrina", "Java programmer", "female", 35, 1700));  
11.     add(new Person("Palmer", "Dene", "Java programmer", "male", 33, 2000));  
12.     add(new Person("Addison", "Pam", "Java programmer", "female", 34, 1300));  
13.   }  
14. };  
15.   
16. List<Person> phpProgrammers = new ArrayList<Person>() {  
17.   {  
18.     add(new Person("Jarrod", "Pace", "PHP programmer", "male", 34, 1550));  
19.     add(new Person("Clarette", "Cicely", "PHP programmer", "female", 23, 1200));  
20.     add(new Person("Victor", "Channing", "PHP programmer", "male", 32, 1600));  
21.     add(new Person("Tori", "Sheryl", "PHP programmer", "female", 21, 1000));  
22.     add(new Person("Osborne", "Shad", "PHP programmer", "male", 32, 1100));  
23.     add(new Person("Rosalind", "Layla", "PHP programmer", "female", 25, 1300));  
24.     add(new Person("Fraser", "Hewie", "PHP programmer", "male", 36, 1100));  
25.     add(new Person("Quinn", "Tamara", "PHP programmer", "female", 21, 1000));  
26.     add(new Person("Alvin", "Lance", "PHP programmer", "male", 38, 1600));  
27.     add(new Person("Evonne", "Shari", "PHP programmer", "female", 40, 1800));  
28.   }  
29. };  

现在我们使用forEach方法来迭代输出上述列表:
[java] view plain copy 

1. System.out.println("所有程序员的姓名:");  
2. javaProgrammers.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));  
3. phpProgrammers.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));  

我们同样使用forEach方法,增加程序员的工资5%:
[java] view plain copy 

1. System.out.println("给程序员加薪 5% :");  
2. Consumer<Person> giveRaise = e -> e.setSalary(e.getSalary() / 100 * 5 + e.getSalary());  
3.   
4. javaProgrammers.forEach(giveRaise);  
5. phpProgrammers.forEach(giveRaise);  

另一个有用的方法是过滤器filter() ,让我们显示月薪超过1400美元的PHP程序员:
[java] view plain copy 

1. System.out.println("下面是月薪超过 $1,400 的PHP程序员:")  
2. phpProgrammers.stream()  
3.           .filter((p) -> (p.getSalary() > 1400))  
4.           .forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));  

我们也可以定义过滤器,然后重用它们来执行其他操作:
[java] view plain copy 

1. // 定义 filters  
2. Predicate<Person> ageFilter = (p) -> (p.getAge() > 25);  
3. Predicate<Person> salaryFilter = (p) -> (p.getSalary() > 1400);  
4. Predicate<Person> genderFilter = (p) -> ("female".equals(p.getGender()));  
5.   
6. System.out.println("下面是年龄大于 24岁且月薪在$1,400以上的女PHP程序员:");  
7. phpProgrammers.stream()  
8.           .filter(ageFilter)  
9.           .filter(salaryFilter)  
10.           .filter(genderFilter)  
11.           .forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));  
12.   
13. // 重用filters  
14. System.out.println("年龄大于 24岁的女性 Java programmers:");  
15. javaProgrammers.stream()  
16.           .filter(ageFilter)  
17.           .filter(genderFilter)  
18.           .forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));  

使用limit方法,可以限制结果集的个数:
[java] view plain copy 

1. System.out.println("最前面的3个 Java programmers:");  
2. javaProgrammers.stream()  
3.           .limit(3)  
4.           .forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));  
5.   
6.   
7. System.out.println("最前面的3个女性 Java programmers:");  
8. javaProgrammers.stream()  
9.           .filter(genderFilter)  
10.           .limit(3)  
11.           .forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));  

排序呢? 我们在stream中能处理吗? 答案是肯定的。 在下面的例子中,我们将根据名字和薪水排序Java程序员,放到一个list中,然后显示列表:
[java] view plain copy 

1. System.out.println("根据 name 排序,并显示前5个 Java programmers:");  
2. List<Person> sortedJavaProgrammers = javaProgrammers  
3.           .stream()  
4.           .sorted((p, p2) -> (p.getFirstName().compareTo(p2.getFirstName())))  
5.           .limit(5)  
6.           .collect(Collectors.toList());  
7.   
8. sortedJavaProgrammers.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; %n", p.getFirstName(), p.getLastName()));  
9.    
10. System.out.println("根据 salary 排序 Java programmers:");  
11. sortedJavaProgrammers = javaProgrammers  
12.           .stream()  
13.           .sorted( (p, p2) -> (p.getSalary() - p2.getSalary()) )  
14.           .collect( Collectors.toList() );  
15.   
16. sortedJavaProgrammers.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; %n", p.getFirstName(), p.getLastName()));  

如果我们只对最低和最高的薪水感兴趣,比排序后选择第一个/最后一个 更快的是min和max方法:
[plain] view plain copy 

1. System.out.println("工资最低的 Java programmer:");  
2. Person pers = javaProgrammers  
3.           .stream()  
4.           .min((p1, p2) -> (p1.getSalary() - p2.getSalary()))  
5.           .get()  
6.   
7. System.out.printf("Name: %s %s; Salary: $%,d.", pers.getFirstName(), pers.getLastName(), pers.getSalary())  
8.   
9. System.out.println("工资最高的 Java programmer:");  
10. Person person = javaProgrammers  
11.           .stream()  
12.           .max((p, p2) -> (p.getSalary() - p2.getSalary()))  
13.           .get()  
14.   
15. System.out.printf("Name: %s %s; Salary: $%,d.", person.getFirstName(), person.getLastName(), person.getSalary())  

上面的例子中我们已经看到 collect 方法是如何工作的。 结合 map 方法,我们可以使用 collect 方法来将我们的结果集放到一个字符串,一个 Set 或一个TreeSet中:
[java] view plain copy 

1. System.out.println("将 PHP programmers 的 first name 拼接成字符串:");  
2. String phpDevelopers = phpProgrammers  
3.           .stream()  
4.           .map(Person::getFirstName)  
5.           .collect(Collectors.joining(" ; ")); // 在进一步的操作中可以作为标记(token)     
6.   
7. System.out.println("将 Java programmers 的 first name 存放到 Set:");  
8. Set<String> javaDevFirstName = javaProgrammers  
9.           .stream()  
10.           .map(Person::getFirstName)  
11.           .collect(Collectors.toSet());  
12.   
13. System.out.println("将 Java programmers 的 first name 存放到 TreeSet:");  
14. TreeSet<String> javaDevLastName = javaProgrammers  
15.           .stream()  
16.           .map(Person::getLastName)  
17.           .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));  

Streams 还可以是并行的(parallel)。 示例如下:
[java] view plain copy 

1. System.out.println("计算付给 Java programmers 的所有money:");  
2. int totalSalary = javaProgrammers  
3.           .parallelStream()  
4.           .mapToInt(p -> p.getSalary())  
5.           .sum();  

我们可以使用summaryStatistics方法获得stream 中元素的各种汇总数据。 接下来,我们可以访问这些方法,比如getMax, getMin, getSum或getAverage:
[java] view plain copy 

1. //计算 count, min, max, sum, and average for numbers  
2. List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);  
3. IntSummaryStatistics stats = numbers  
4.           .stream()  
5.           .mapToInt((x) -> x)  
6.           .summaryStatistics();  
7.   
8. System.out.println("List中最大的数字 : " + stats.getMax());  
9. System.out.println("List中最小的数字 : " + stats.getMin());  
10. System.out.println("所有数字的总和   : " + stats.getSum());  
11. System.out.println("所有数字的平均值 : " + stats.getAverage());   

OK,就这样,希望你喜欢它!
总结

在本文中,我们学会了使用lambda表达式的不同方式,从基本的示例,到使用lambdas和streams的复杂示例。 此外,我们还学习了如何使用lambda表达式与Comparator 类来对Java集合进行排序。

Collectors的具体用发其实在他的源码中已经标注：

/**
 * Implementations of {@link Collector} that implement various useful reduction
 * operations, such as accumulating elements into collections, summarizing
 * elements according to various criteria, etc.
 *
 * <p>The following are examples of using the predefined collectors to perform
 * common mutable reduction tasks:
 *
 * <pre>{@code
 * // Accumulate names into a List
 * List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
 *
 * // Accumulate names into a TreeSet
 * Set<String> set = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
 *
 * // Convert elements to strings and concatenate them, separated by commas
 * String joined = things.stream()
 * .map(Object::toString)
 * .collect(Collectors.joining(", "));
 *
 * // Compute sum of salaries of employee
 * int total = employees.stream()
 * .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
 *
 * // Group employees by department
 * Map<Department, List<Employee>> byDept
 * = employees.stream()
 * .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
 *
 * // Compute sum of salaries by department
 * Map<Department, Integer> totalByDept
 * = employees.stream()
 * .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
 * Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
 *
 * // Partition students into passing and failing
 * Map<Boolean, List<Student>> passingFailing =
 * students.stream()
 * .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));
 *
 * }</pre>
 *
 * @since 1.8
 */