例1 用Lambda表達式實作Runnable接口
Java代碼
//Before Java 8:
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Before Java8, too much code for too little to do");
}
}).start();
//Java 8 way:
new Thread( () -> System.out.println("In Java8, Lambda expression rocks !!") ).start();
輸出:
too much code, for too little to do
Lambda expression rocks !!
這個例子使我們學到了java8中Lambda表達式的書寫方式:
(參數) -> 表達式
(參數) -> 語句
(參數) -> { 語句 }
例如,如果你的方法隻是在控制台列印資訊,則可以這麼寫:
Java代碼
() -> System.out.println("Hello Lambda Expressions");
如果你的方法接收兩個參數,那麼:
Java代碼
(int even, int odd) -> even + odd
順帶提一句,一般來說在Lambda表達式中要盡量保持變量的簡潔性。這會使你的代碼簡短而能保持在一行之内。是以像上面的代碼可以選擇變量名類似a,b或者x,y之類的,比起even和odd來會更好。
例2 用Lambda表達式寫事件監聽程式
要是你用過Swing API,那就少不了事件監聽代碼,這是使用匿名類的經典例子。現在我們可以用Lambda表達式來抒寫更好的事件處理代碼。
Java代碼
// Before Java 8:
JButton show = new JButton("Show");
show.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
System.out.println("Event handling without lambda expression is boring");
}
});
// Java 8 way:
show.addActionListener((e) -> {
System.out.println("Light, Camera, Action !! Lambda expressions Rocks");
});
另外一個常用匿名類的地方是給Collections.sort()方法提供自定義的Comparator接口實作。這個地方也可以用Lambda表達式。
例3 用Lambda表達式進行List疊代
Java代碼
//Prior Java 8 :
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API");
for (String feature : features) {
System.out.println(feature);
}
//In Java 8:
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API");
features.forEach(n -> System.out.println(n));
// 用java8的方法引用更好,方法引用由::(雙冒号)操作符來完成,看起來像c++中的作用域操作符
Java代碼
features.forEach(System.out::println);
輸出:
Lambdas
Default Method
Stream API
Date and Time API
例4 使用Lambda表達式和函數式接口Predicate
除了提供函數式程式設計語言級别的支援外,java8同時也新增了一個新的包java.util.function。其中包含了許多類來支援java函數式程式設計。其中之一是Predicate接口,使用這個接口和lamb表達式就可以以更少的代碼為API方法添加更多的動态行為。
以下是Predicate的使用範例,展示了過濾集合資料的許多共性。
Java代碼
public static void main(args[]){
List languages = Arrays.asList("Java", "Scala", "C++", "Haskell", "Lisp");
System.out.println("Languages which starts with J :");
filter(languages, (str)->str.startsWith("J"));
System.out.println("Languages which ends with a ");
filter(languages, (str)->str.endsWith("a"));
System.out.println("Print all languages :");
filter(languages, (str)->true);
System.out.println("Print no language : ");
filter(languages, (str)->false);
System.out.println("Print language whose length greater than 4:");
filter(languages, (str)->str.length() > 4);
}
public static void filter(List names, Predicate condition) {
for(String name: names) {
if(condition.test(name)) {
System.out.println(name + " ");
}
}
}
輸出:
Languages which starts with J :
Java
Languages which ends with a
Java
Scala
Print all languages :
Java
Scala
C++
Haskell
Lisp
Print no language :
Print language whose length greater than 4:
Scala
Haskell
Java代碼
//更佳的方式
public static void filter(List names, Predicate condition) {
names.stream().filter((name) -> (condition.test(name))).forEach((name) -> {
System.out.println(name + " ");
});
}
可以看到Stream API的filter方法也接受一個Predicate,意味着可以用内聯代碼直接替換我們自定義的filter()方法。這就是Lambda表達式的威力所在。除此之外Predicate接口也可以測試多個條件,将會在下面的例子中加以說明。
例5: Lambda表達式結合Predicate
就像上個例子所說,Predicate允許組合兩個以上的條件,它提供了類似于邏輯與和或的操作and(),or()和xor(),這些方法可以用來組合傳遞到filter方法中的多個條件。例如為了擷取所有以J開頭并有四個字元長度的語言,可以定義兩個單獨的Predicate執行個體覆寫每個條件然後用and方法将他們組合在一起。看例子:
Java代碼
Predicate<String> startsWithJ = (n) -> n.startsWith("J");
Predicate<String> fourLetterLong = (n) -> n.length() == 4;
names.stream().filter(startsWithJ.and(fourLetterLong)).forEach((n) -> System.out.print("\nName, which starts with 'J' and four letter long is : " + n));
類似可以用or或者xor。這個例子也強調了單獨用或者按需組合用Predicate的重要性。簡而言之用Predicate和Lambda表達式的優勢你可以寫的更少做得更多。
例6 Map和Reduce的例子
6.1 Map
在這個例子中,我們要将costBeforeTax的每個元素以加上他們的增值稅。傳遞一個Lambda表達式給map方法使之應用于每個元素,之後在用forEach列印結果。
Java代碼
// Without lambda expressions:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
for (Integer cost : costBeforeTax) {
double price = cost + .12*cost;
System.out.println(price);
}
// With Lambda expression:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).forEach(System.out::println);
輸出
112.0
224.0
336.0
448.0
560.0
112.0
224.0
336.0
448.0
560.0
6.2 Reduce
還有另外一個函數reduce可以将所有值轉換為一個值。map跟reduce操作是函數式程式設計的核心,reduce也被稱作折疊操作。reduce并不是一種新的操作,在SQL中我們用的一些聚集函數比如sum,avg,count等他們實際上也是reduce操作,因為他們也是将多個值進行操作然後傳回一個值。Stream API定義了reduce函數,可以接受一個Lambda表達式然後組合所有值。Stream類中像IntStream都有内置的方法像average(), count(), sum(), mapToLong(), mapToDouble()等轉換方法。我們可以用内置的方法也可以自定義。
Java代碼
// Old way:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double total = 0;
for (Integer cost : costBeforeTax) {
double price = cost + .12*cost;
total = total + price;
}
System.out.println("Total : " + total);
// New way:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double bill = costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).reduce((sum, cost) -> sum
+ cost).get();
System.out.println("Total : " + bill);
輸出
Total : 1680.0
Total : 1680.0
例7 用filter建立一個字元串List
在java開發中對大的集合進行過濾是常用的操作。用Lambda表達式和Stream API會讓操作變得簡單易懂。
Stream提供了一個filter()方法,接受一個Predicate對象。這意味着可以傳遞一個Lambda表達式作為過濾邏輯,看例子:
Java代碼
//建立一個長度大于兩個字元的字元串List
List<String> filtered = strList.stream().filter(x -> x.length()>
2).collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s, filtered list : %s %n", strList, filtered);
輸出 :
Original List : [abc, , bcd, , defg, jk], filtered list : [abc, bcd, defg]
例8 給每個List元素應用函數
在工作中我們經常會碰到這樣的情況:給List中每個元素加以一定的操作例如乘以或者除以某個值等。這些操作用map方法再好不過了,我們可以将轉換邏輯以Lambda表達式傳給map方法來應用于每個元素:
//将字元串轉為大寫然後用逗号連起來
Java代碼
List<String> G7 = Arrays.asList("USA", "Japan", "France", "Germany", "Italy","U.K.","Canada");
String G7Countries = G7.stream().map(x -> x.toUpperCase()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(G7Countries);
輸出:
USA, JAPAN, FRANCE, GERMANY, ITALY, U.K., CANADA
例9 複制不同值到子清單
本例示範如何利用Stream類的distinct方法過濾重複值到集合中。
Java代碼
List<Integer> numbers = Arrays.asList(9, 10, 3, 4, 7, 3, 4);
List<Integer> distinct = numbers.stream().map( i ->i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s, Square Without duplicates : %s %n", numbers, distinct);
輸出 :
Original List : [9, 10, 3, 4, 7, 3, 4], Square Without duplicates : [81, 100, 9, 16, 49]
例10 計算List中元素的最大,最小,和以及平均值
在Stream類中像IntStream, LongStream and DoubleStream有一個非常有用的方法summaryStattics(),傳回IntSummaryStatistics, LongSummaryStatistics or DoubleSummaryStatistics其描述了這個流中元素的統計資料。下面的例子中我們用這個方法來計算一個List中的最大最小值總和以及均值:
Java代碼
List<Integer> primes = Arrays.asList(2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29);
IntSummaryStatistics stats = primes.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("Highest prime number in List : " + stats.getMax());
System.out.println("Lowest prime number in List : " + stats.getMin());
System.out.println("Sum of all prime numbers : " + stats.getSum());
System.out.println("Average of all prime numbers : " + stats.getAverage());
輸出:
Highest prime number in List : 29
Lowest prime number in List : 2
Sum of all prime numbers : 129
Average of all prime numbers : 12.9
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