Java8新特性 学习笔记

1主要内容

  1. Lambda 表达式
  2. 函数式接口
  3. 方法引用与构造器引用
  4. Stream API
  5. 接口中的默认方法与静态方法
  6. 新时间日期 API
  7. 其他新特性

2 简洁

  1. 速度更快 修改底层Hash列表的算法, HashMap ,HashSet (由以前的数组加列表->数组+列表/红黑树),加快除添加之外的速度,ConcurrentHashMap(CAS算法)
  2. 代码更加简洁 (Lambda表达式)
  3. 强大的StreamAPI (操作数据集合非常方便)
  4. 便于并行
  5. 最大化减少空指针Optional容器类类

3 Lambda 表达式

Lambda是一个匿名函数,可以把Lambda表达式理解为是一段可以传递的代码(将代码像数据一样进行传递)。可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格,使Java的语言表达能力得到了提升。

案例:


//原来的匿名内部类
public void test1(){
//比较器
Comparator<Integer> com=new Comparator<Integer>(){
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return Integer.compare(o1, o2);
}
};
} //使用 Lambda表达式
public void test2(){
//x,y为传入的参数 形参,Integer.compare(x,y) 为方法内内容
Comparator<Integer> com=(x,y)->Integer.compare(x,y);
}

如上所示,新的语法中,代码更加简洁, ->称为Lambda操作符,将Lambda分为左右两个部分:

左侧:指定了 Lambda 表达式需要的所有参数

右侧:指定了 Lambda 体,即 Lambda 表达式要执行 的功能

语法格式分为三种情况

  1. 语法格式一:无参,无返回值,Lambda 体只需一条语句

    Runable run = ()->System.out.println("执行的语句")(创建一个线程任务)

  2. 语法格式二:Lambda 需要一个参数

    Comsumer com = (args)->System.out.println(args)

    如果只一个参数 括号可以不用 args->System.out.println(args)(Comsumer 为函数式编程接口,消费模式,接收一个参数,没有返回值)

  3. 语法格式三:Lambda 需要两个参数,并且有返回值

  4. 语法格式三: Lambda 需要三个参数,

    BinaryOperato bin =(x,y)->{ return x+y ;}; (二元操作函数式接口,接收两个数,返回一个同样类型的数)

    如果执行体只有一条语句,可以省略 return 和大括号 BinaryOperato bin =(x,y)-> x+y

上面的形参括号中,都没有写参数的类型,这是因为编译器可以根据上下文,方法的泛型中,推断出类型,这就是所谓的"类型推断".

4 函数式接口

只包含一个抽象方法的接口,称为 函数式接口。

在上面的Lambda的语法规则中,右侧的表达式为实际的操作内容,是接口的实现,但若是接口有两个抽象类,那个这个操作内容,又该属于哪一个,所以, Lambda表达式,必须要有函数式接口的支持.

你可以通过 Lambda 表达式来创建该接口的对象。(若 Lambda表达式抛出一个受检异常,那么该异常需要在目标接口的抽象方法上进行声明)。

我们可以在任意函数式接口上使用 @FunctionalInterface 注解,这样做可以检查它是否是一个函数式接口,同时 javadoc 也会包含一条声明,说明这个接口是一个函数式接口。

作为参数传递 Lambda 表达式:为了将 Lambda 表达式作为参数传递,接收 Lambda 表达式的参数类型必须是与该 Lambda 表达式兼容的函数式接口的类型。
案例 : 定义一个自己的函数式接口

@FunctionalInterface
public interface MyFun {
public Integer getValue(Integer num);
}

案例 : 定义一个函数式接口,并用作方法的参数进行传递

//需求:对一个数进行运算
@Test
public void test6(){
//只一个函数式接口,就可以进行多种运算
Integer num=operation(100, (x)->x*x);
System.out.println(num); System.out.println(operation(200, (y)->y+200));
} public Integer operation(Integer num,MyFun mf){
return mf.getValue(num);
}

案例 : 调用Collections.sort()方法,通过定制排序比较两个Employee(先按年龄比,年龄相同按姓名比),使用Lambda作为参数传递。

List<Employee> employees=Arrays.asList(
new Employee("张三",18,9496.2),
new Employee("李四",52,2396.2),
new Employee("王五",56,996.2),
new Employee("赵六",8,94.2)
); @Test
public void test1(){
//使用Lambda 可以轻松的定义比较规则,
Collections.sort(employees, (e1,e2)->{
if(e1.getAge()==e2.getAge()){
return e1.getName().compareTo(e2.getName());
}else{
return Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge());
}
});
}

为了方便我们使用Lambda 表达式, java给我们提供了内置的函数式接口,

java内置四大函数式接口

  1. Consumer :消费型接口

    void accept(T t);

  2. Supplier :供给型接口

    T get();

  3. Function<T,R> :函数型接口

    R apply(T t);

  4. Preicate :断言型接口

    boolean test(T t);

其他接口:

5方法引用与构造器引用

方法引用主要有三种语法格式:

​ 对象::实例方法名

​ 类::静态方法名

​ 类::实例方法名

注意:

1、Lambda体中调用方法的参数列表与返回值类型,要与函数式接口中抽象方法的函数列表和返回值类型保持一致!

2、若Lambda参数列表中的第一个参数是 实例方法的调用者,而第二个参数是实例方法的参数时,

(x,y)->x.equals(y) 可以写成 Stringequals 可以使用ClassNamemethod

public class TestMethodRef { 

    //对象::实例方法名
@Test
public void test1(){
PrintStream ps1=System.out; //打印流对象
Consumer<String> con=(x)->ps1.println(x);
//可以写成下面的样子
PrintStream ps=System.out;
Consumer<String> con1=ps::println;//相当于上面,引用了ps对象的println()方法
Consumer<String> con2=System.out::println; } @Test
public void test2(){
final Employee emp=new Employee(); //匿名内部类中引用外部的对象,该对象必须为final
Supplier<String> sup=()->emp.getName();//代替匿名内部类 (jdk1.8后 引用的对象就算没有显式 的加final ,也可以正常使用了,但这个只是语法糖,其底层还是会自动加上final,如果后面对其改变,会 报错) Supplier<Integer> sup2=emp::getAge; // 引用emp对象的方法,实现抽象方法,进行对外供给
Integer num=sup2.get();
} //类::静态方法名
@Test
public void test3(){
Comparator<Integer> com=(x,y)->Integer.compare(x,y);
Comparator<Integer> com1=Integer::compare;//引用静态方法
} //类::实例方法名
@Test
public void test4(){
BiPredicate<String,String> bp=(x,y)->x.equals(y);
BiPredicate<String, String> bp2=String::equals; //第一个参数是调用者,第二个参数是实参
}

构造器引用:

格式: ClassName::new

与函数式接口相结合,自动与函数式接口中方法兼容。 可以把构造器引用赋值给定义的方法,与构造器参数 列表要与接口中抽象方法的参数列表一致

//构造器引用
@Test
public void test5(){
Supplier<Employee> sup=()->new Employee();
//构造器引用方式
Supplier<Employee> sup2=Employee::new;//使用无参构造器
Employee emp=sup2.get(); //引用Employee构造器进行供给
//带参的构造器
Function<Integer,Employee> fun2=(x)->new Employee(x);
BiFunction<String,Integer,Employee> bf=Employee::new;//也这么写,抽象方法中的参数类型会自动 匹配相对应的构造器
}

数组引用:

引用数组的创造方式


//数组引用
@Test
public void test6(){
Function<Integer,String[]> fun=(x)->new String[x];
String[] strs=fun.apply(10);
System.out.println(strs.length); Function<Integer,String[]> fun2=String[]::new;
String[] str2=fun2.apply(20);
System.out.println(str2.length);
}
}

6 Stream Api

Java8中有两大最为重要的改变。

第一个是 Lambda 表达式;

另外一 个则是 Stream API(java.util.stream.*)。
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作,就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作.

  • Stream 自己不会存储元素。
  • Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。
  • Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行(性能优越)

Stream的操作三步骤

  • 创建Stream
    一个数据源(如:集合、数组),获取一个流
  • 中间操作
    一个中间操作链,对数据源的数据进行处理
  • 终止操作(终端操作)
    一个终止操作,执行中间操作链,并产生结果

创建流

  1. 可以通过Collection 下的集合提供的stream()或parallelStream()方法

    default Stream< E> stream() : 返回一个顺序流
    default Stream< E> parallelStream() : 返回一个并行流

  2. 通过 Arrays 工具类 中的静态方法stream()获取数组流

    static < T> Stream< T> stream(T[] array): 接收任意类型的数组返回该类型的一个流

    重载形式,能够处理对应基本类型的数组:

    public static IntStream stream(int[] array)
    public static LongStream stream(long[] array)
    public static DoubleStream stream(double[] array)

  3. 通过Stream 类中的静态方法of(),通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

    public static< T> Stream< T> of(T… values) : 接收一个类型任意数量的值直接创建该类型的一个流

  4. 创建无限流

    可以使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。

  5. 迭代
    public static< T> Stream< T> iterate(final T seed, final UnaryOperator< T> f)
    生成
    public static< T> Stream< T> generate(Supplier< T> s)

下面是案例:

//创建Stream
@Test
public void test1(){
//1.可以通过Collection 系列集合提供的stream()或parallelStream()
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream1 = list.stream(); //2.通过 Arrays 中的静态方法stream()获取数组流
Employee[] emps=new Employee[10];
Stream<Employee> stream2=Arrays.stream(emps); //3.通过Stream 类中的静态方法of()
Stream<String> stream3=Stream.of("aa","bb","cc"); //4.创建无限流
//迭代
Stream<Integer> stream4=Stream.iterate(0, (x) -> x+2);
stream4.limit(10).forEach(System.out::println); //生成
Stream.generate(() -> Math.random())
.limit(5)
.forEach(System.out::println);
}

中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水线上触发终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理!而在终止操作时一次性处理,成为“惰性求值”。

  1. 过滤和切片

 //中间操作

    List<Employee> employees=Arrays.asList(
new Employee("张三",18,9999.99),
new Employee("李四",58,5555.55),
new Employee("王五",26,3333.33),
new Employee("赵六",36,6666.66),
new Employee("田七",12,8888.88),
new Employee("田七",12,8888.88)
); //Steam对象执行中间操作时,会返回Steam对象,实现链式调用
//内部迭代:迭代操作由 Stream API 完成
@Test
public void test1(){
//中间操作:不会执行任何操作(没有终止操作)
//过滤操作,过滤规则为传入的断言函数式接口来定义(本案例为年龄超过35岁的)
Stream<Employee> stream=employees.stream()
.filter((e) -> e.getAge()>35 );
//终止操作:一次性执行全部内容,即 惰性求值(执行这一句代码时,上面的中间操作才会执行)
stream.forEach(System.out::println);
} //外部迭代
@Test
public void test2(){
Iterator<Employee> it=employees.iterator();
while(it.hasNext()){
System.out.println(it.next());
}
} @Test
//limit中间操作 在找到指定的条数数后,会自动切断流的迭代
public void test3(){//发现“短路”只输出了两次,说明只要找到 2 个 符合条件的就不再继续迭代
employees.stream()
.filter((e)->{
System.out.println("短路!");
return e.getSalary()>5000;
})
.limit(2)
.forEach(System.out::println);
} @Test
public void test4(){
employees.stream()
.filter((e)->e.getSalary()>5000)
.skip(2)//跳过前两个
.distinct()//去重,注意:需要Employee重写hashCode 和 equals 方法
.forEach(System.out::println);
}
  1. 映射

 @Test
public void test5(){
List<String> list=Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd");
//将作用于其中每一个元素
list.stream()
.map((str)->str.toUpperCase())
.forEach(System.out::println); employees.stream()
.map(Employee::getName)
.forEach(System.out::println); //将其中的每个元素都映射成一个流(该案例为把每个字符串变成字符集合的流)
Stream<Stream<Character>> stream=list.stream()
.map(TestStreamAPI2::filterChatacter);
//遍历主流 ,取出其中每个流,再遍历每个流,得到每个字符
stream.forEach((sm)->{
sm.forEach(System.out::println);
}); System.out.println("------------------------");
//将其中每个元素变成一个流后,并合并这些流,变成一个流,所有的元素在一起
Stream<Character> sm=list.stream()
.flatMap(TestStreamAPI2::filterChatacter);
sm.forEach(System.out::println);
} public static Stream<Character> filterChatacter(String str){
List<Character> list=new ArrayList<>();
for (Character ch : str.toCharArray()) {
list.add(ch);
}
return list.stream();
} @Test
public void test6(){
//map和flatMap的关系 类似于 add(Object)和addAll(Collection coll)
List<String> list=Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd");
List list2=new ArrayList<>();
list2.add(11);
list2.add(22);
list2.addAll(list);
}
  1. 排序


```java
@Test
public void test7(){
//默认的自然排序
List list=Arrays.asList("ccc","bbb","aaa");
list.stream()
.sorted()
.forEach(System.out::println);

          System.out.println("------------------------");
//按照自定义的排序规则
employees.stream()
.sorted((e1,e2)->{
if(e1.getAge().equals(e2.getAge())){
return e1.getName().compareTo(e2.getName());
}else{
return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
}
}).forEach(System.out::println);
}
```

终止操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的 值,例如:List、Integer,甚至是 void

  1. 查找与匹配


List<Employee> employees=Arrays.asList(
new Employee("张三",18,9999.99,Status.FREE),
new Employee("李四",58,5555.55,Status.BUSY),
new Employee("王五",26,3333.33,Status.VOCATION),
new Employee("赵六",36,6666.66,Status.FREE),
new Employee("田七",12,8888.88,Status.BUSY)
);
/*
* 查找与匹配
*
*/ @Test
public void test1(){
boolean b1=employees.stream()//allMatch-检查是否匹配所有元素(状态都为BUSY的)
.allMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
System.out.println(b1);//false boolean b2=employees.stream()//anyMatch-检查是否至少匹配一个元素(至少有一个是BUSY的)
.anyMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
System.out.println(b2);//true boolean b3=employees.stream()//noneMatch-检查是否没有匹配所有元素(一个都不是)
.noneMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
System.out.println(b3);//false //findFirst-返回第一个元素//Optional是Java8中避免空指针异常的容器类
Optional<Employee> op=employees.stream()
.sorted((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))
.findFirst();
System.out.println(op.get());//Employee [name=王五, age=26, salary=3333.33, Status=VOCATION] Optional<Employee> op2=employees.parallelStream()//findAny-返回当前流中的任意元素
.filter((e)->e.getStatus().equals(Status.FREE))
.findAny();
System.out.println(op2.get());//Employee [name=赵六, age=36, salary=6666.66, Status=FREE] Long count=employees.stream()//count-返回流中元素的总个数
.count();
System.out.println(count);//5 Optional<Employee> op3=employees.stream()//max-返回流中最大值(比较规则可以定义,倒过来放)
.max((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(op3.get());//Employee [name=张三, age=18, salary=9999.99, Status=FREE] Optional<Double> op4=employees.stream()//min-返回流中最小值
.map(Employee::getSalary)
.min(Double::compare);
System.out.println(op4.get());//3333.33
}
  1. 规约


/*
* 归约(可以和map相结合使用)
* reduce(T identity,BinaryOperator b) / reduce(BinaryOperator b)-可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。
*/
@Test
public void test3(){
List<Integer> list=Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer sum=list.stream()//reduce(T identity,BinaryOperator b)
.reduce(0, (x,y)->x+y);//0为起始值
System.out.println(sum); System.out.println("--------------------------"); Optional<Double> op=employees.stream()//reduce(BinaryOperator b)//没有起始值,map返回可能为空,所以返回Optional类型
.map(Employee::getSalary)
.reduce(Double::sum);
System.out.println(op.get());
}
  1. 收集

    Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到List、Set、Map)。但是Collectors实用类提供了很多静态方法,可以方便地创建常见收集器实例,具体方法与实例如下表:



 /*
* 收集
* collect-将流转换为其他形式,接收一个Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法。
*/
@Test
public void test4(){
List<String> list=employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println); System.out.println("----------------------------"); Set<String> set=employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.toSet());
set.forEach(System.out::println); System.out.println("----------------------------"); HashSet<String> hs=employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
hs.forEach(System.out::println); System.out.println("----------------------------"); //总和
Long count=employees.stream()
.collect(Collectors.counting());
System.out.println(count); //平均值
Double avg=employees.stream()
.collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(avg); //总和
Double sum=employees.stream()
.collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(sum); //最大值
Optional<Employee> max=employees.stream()
.collect(Collectors.maxBy((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
System.out.println(max.get()); //最小值
Optional<Double> min=employees.stream()
.map(Employee::getSalary)
.collect(Collectors.minBy(Double::compare));
System.out.println(min.get()); System.out.println("----------------------------"); //分组
Map<Status,List<Employee>> map=employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
System.out.println(map);//{FREE=[Employee [name=张三, age=18, salary=9999.99, Status=FREE], Employee [name=赵六, age=36, salary=6666.66, Status=FREE]], VOCATION=[Employee [name=王五, age=26, salary=3333.33, Status=VOCATION]], BUSY=[Employee [name=李四, age=58, salary=5555.55, Status=BUSY], Employee [name=田七, age=12, salary=8888.88, Status=BUSY]]} //多级分组
Map<Status,Map<String,List<Employee>>> map2=employees.stream()
.collect( Collectors.groupingBy( Employee::getStatus,Collectors.groupingBy((e)->{
if(e.getAge()<=35){
return "青年";
}else if(e.getAge()<=50){
return "中年";
}else{
return "老年";
}
}) ) );
System.out.println(map2);//{FREE={青年=[Employee [name=张三, age=18, salary=9999.99, Status=FREE]], 中年=[Employee [name=赵六, age=36, salary=6666.66, Status=FREE]]}, VOCATION={青年=[Employee [name=王五, age=26, salary=3333.33, Status=VOCATION]]}, BUSY={青年=[Employee [name=田七, age=12, salary=8888.88, Status=BUSY]], 老年=[Employee [name=李四, age=58, salary=5555.55, Status=BUSY]]}} //分区
Map<Boolean,List<Employee>> map3=employees.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy((e)->e.getSalary()>8000));
System.out.println(map3);//{false=[Employee [name=李四, age=58, salary=5555.55, Status=BUSY], Employee [name=王五, age=26, salary=3333.33, Status=VOCATION], Employee [name=赵六, age=36, salary=6666.66, Status=FREE]], true=[Employee [name=张三, age=18, salary=9999.99, Status=FREE], Employee [name=田七, age=12, salary=8888.88, Status=BUSY]]} System.out.println("--------------------------------"); DoubleSummaryStatistics dss=employees.stream()
.collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(dss.getSum());
System.out.println(dss.getAverage());
System.out.println(dss.getMax()); System.out.println("--------------------------------");
String strr=employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(strr);//张三李四王五赵六田七
}

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