Lambda介绍

Lambda,别名函数式编程

函数式编程是一种编程范式。它把计算当成是数学函数的求值,从而避免改变状态和使用可变数据。它是一种声明式的编程范式,通过表达式和声明而不是语句来编程。

Lambda表达式的优缺点

优点:

  1. 代码简洁,开发迅速,方便函数式编程
  2. 非常容易进行并行计算,尤其适用于遍历结果,循环计算数值或者赋值时
  3. 结合 hashmap 的 computeIfAbsent 方法,递归运算非常快。java有针对递归的专门优化。
  4. 减少匿名内部类的创建,节省资源(匿名内部类会产生一个class文件,而Lambda不会产生class文件,所以在类加载时,Lambda表达式的效率更高。)

缺点:

  1. 代码可读性变差,不容易进行调试
  2. 不易于后期维护,必须熟悉lambda表达式和抽象函数中参数的类型
  3. 不能再foreach中修改forEach外面的值,强制类型转换不方便(一定要搞清楚到底是 map 还是 mapToDouble 还是 mapToInt)
  4. 性能方面,如果不并行计算,很多计算未必有传统的for性能要高(并行计算有时需要预热才显示出效率优势)

使用场景:

  1. 集合操作:Lambda表达式可以方便地对集合进行筛选、转换和聚合等操作。
  2. 接口的实现:当需要实现一个只有一个抽象方法的接口时,可以使用lambda表达式代替匿名内部类。
  3. 并行处理:使用Stream API和lambda表达式可以方便地进行并行处理,提高性能。

符号表示

lambda是一个匿名函数

() 里的表示参数
// 括号中的参数只有一个,()可以省略
// 括号中的参数列表的数据类型,可以省略不写(编译器自己会根据上下文语境推断出类型的) {} 里的表示方法体
// Lambda体只有一句语句({ 只有一句语句 }),无论是否有返回值,都可以省略({ }, return , 分号 )
// 注意:在省略{ }的同时要(return)和分号一起省略 -> 表示lambda运算符

并行处理

什么是并行流?

就是利用多核 CPU 的计算能力来加速流式处理。当一个流进行并行处理时,数据会被分成多个部分,这些部分会同时在多个线程上处理,最后将部分结果合并起来得到最终结果。

我们可以通过调用 Collection 的 parallelStream() 或 Stream 的 parallel() 方法来获取一个并行流。

代码示例

public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream<Integer> parallelStream = list.parallelStream(); // forEach – 并行执行
list.parallelStream().forEach(e -> doSomething(e));
// filter – 并行过滤
list.parallelStream().filter(e -> e > 2).forEach(e -> doSomething(e));
// map – 并行映射
list.parallelStream().map(e -> e * 2).forEach(e -> doSomething(e));
// reduce – 并行归约
Integer sum = list.parallelStream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
// sorted – 并行排序
list.parallelStream().sorted().forEach(e -> doSomething(e));
}
}

通过并行流可以让许多常见的流操作利用多核 CPU 进行并行计算,从而获得更高的性能。但是,并不意味着所有的流操作都适合并行化,如果流处理的程序本身不是 CPU 密集型的,那么并行化可能得不到太大的性能提升,甚至有所下降。

简单运用示例

匿名内部类调用

函数式接口:只有一个方法的接口。只要是函数式接口,都可以通过匿名函数来实现。

public class Test {
interface Demo{
int method(String s);
}
public static void main(String[] args) { // 匿名内部类调用
Demo demo = new Demo() {
@Override
public int method(String s) {
return Integer.parseInt(s);
}
};
int v = demo.method("111"); // lambda表达式
Demo demo2 = (s) -> {
return Integer.parseInt(s);
};
int v2 = demo2.method("222"); // 单行简写
Demo demo3 = s -> Integer.parseInt(s);
int v3 = demo3.method("333");
}
}

并行计算求和

public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> values = Arrays.asList("1","2","3","4");
System.out.println(sum(values));
}
public static int sum(List<String> values){
// mapToInt方法返回的是一个int的Stream,再次调用stream.sum()得到和
return values.parallelStream().mapToInt(i -> Integer.parseInt(i)).sum();
}
}

ArryList排序

public class Test1 {

    public static void main(String[] args) {
/**
* 需求:
* 已知在ArryList中有若干个Person类对象,将这些Person对象按照年龄来降序排序
*/
List<Person> list = new ArrayList<>();
list.add(new Person("小蓝",10));
list.add(new Person("小红",11));
list.add(new Person("小紫",18));
list.add(new Person("小橙",20)); //在sort方法中,o1是最后面的元素,o2是倒数第二个元素,以此类推,流是处理元素是从后面开始取值。
list.sort((o1,o2) -> o2.age - o1.age);
}
}

TreeSet排序

public class Test2 {
public static void main(String[] args) {
// 使用Lambda表达式来实现Comparator接口,并实例化一个TreeSet对象
TreeSet<Person> set = new TreeSet<>((o1,o2) -> {
if(o1.age >= o2.age){
return -1;
}else {
return 1;
}
});
set.add(new Person("小蓝",10));
set.add(new Person("小红",11));
set.add(new Person("小紫",18));
set.add(new Person("小橙",20));
System.out.println(set);
}
}

forEach遍历输出

public class Test3 {
public static void main(String[] args) {
//集合的遍历
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
//添加元素
Collections.addAll(list,1,2,3,4,5,6,7,8,9);
for (Integer integer : list) {
System.out.println(integer);
}
//将集合中的每一个元素带入到方法accept中
list.forEach(System.out::println); //还可以用forEach方法输出集合中的偶数
list.forEach(elm -> {
if(elm %2 == 0){
System.out.println(elm);
}
});
}
}

removeIf删除方法

public class Test4 {
public static void main(String[] args) {
List<Person> list = new ArrayList<>();
list.add(new Person("小蓝",10));
list.add(new Person("小红",11));
list.add(new Person("小紫",10));
list.add(new Person("小橙",20)); //之前删除年龄大于10岁的元素 使用迭代器删除
ListIterator<Person> it = list.listIterator();
while (it.hasNext()){
Person person = it.next();
if (person.age > 10){
it.remove();
}
}
//使用lambda实现
//将集合中的每一个元素都带入到test方法中,如果返回值是true将删除
list.removeIf(t -> {
if (t.age > 10){
return true;
}else {
return false;
}
});
//简化
list.removeIf(t -> t.age>10);
System.out.println(list);
}
}

开辟线程

public class Test5 {
public static void main(String[] args) {
//使用lambda表达式开辟一个线程,做一个数字的输出
Thread t = new Thread(() -> {
for (int i =0; i<10; i++){
System.out.println(i);
}
});
t.start();
}
}

Stream的使用

Stream流的filter使用

List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "小六");

List<String> result = list.stream().filter(str -> !"李四".equals(str)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("stream 过滤之后:" + result); String result2 = list.stream().filter(str -> "李四".equals(str)).findAny().orElse("找不到!");
System.out.println("stream 过滤之后 2:" + result2);

Stream流的map使用

// 示例一:转换大写
List<String> list1 = Arrays.asList("zhangSan", "liSi", "wangWu"); List<String> list11 = list1.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
System.out.println("转换之后的数据:" + list11); // 示例二:转换数据类型
List<String> list2 = Arrays.asList("1", "2", "3"); List<Integer> list22 = list2.stream().map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());
System.out.println("转换之后的数据:" + list22); // 示例三:获取平方
List<Integer> list3 = Arrays.asList(new Integer[] { 1, 2, 3, 4, 5 });
List<Integer> list33 = list3.stream().map(n -> n * n).collect(Collectors.toList());
System.out.println("平方的数据:" + list33); // 示例四:list对象转list对象
// 将List<User>对象中的name属性转换为List<String>对象
List<String> listStr= user.stream().map(x -> x.getName()).collect(Collectors.toList()); // 将List<String>对象转换为List<User>对象
List<User> userList = listStr.stream().map(name-> {
User user= new User();
user.setName(name);
user.setPassword(null);
user.setAge(null);
return user;
}).collect(Collectors.toList());
// 简写
List<User> userList = listStr.stream().map(name-> new User(name)).collect(Collectors.toList()); // 将List<User>对象转换为List<UserInfo>对象
List<UserInfo> collect = userList.stream().map(l -> new UserInfo(l.getName(), l.getPassword())).collect(Collectors.toList());

Stream流的sort使用

List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "小六");
list.stream().limit(3).sorted().forEach(System.out::println); // 先排序后比较效率更高
List<User> listUser = new ArrayList<User>();
listUser.stream().limit(3).sorted((u1, u2) -> u1.getName().compareTo(u2.getName())).collect(Collectors.toList());

Stream流的max/min/distinct使用

// 示例一:取最大/最小值
List<String> list13 = Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");
int maxLines = list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
int minLines = list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();
System.out.println("最长字符的长度:" + maxLines+",最短字符的长度:"+minLines); // 示例二:得到去重之后的数据
String lines = "good good study day day up";
List<String> list14 = new ArrayList<String>();
list14.add(lines);
List<String> words = list14.stream().flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))).filter(word -> word.length() > 0).map(String::toLowerCase).distinct().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println("去重复之后:" + words);

Stream流的reduce使用

reduce 主要作用是把 Stream 元素组合起来进行操作。

// 示例一:字符串连接
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat);
System.out.println("字符串拼接:" + concat); // 示例二:得到最小值
double minValue = Stream.of(-4.0, 1.0, 3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min);
System.out.println("最小值:" + minValue); // 示例三:求和
// 求和, 无起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
System.out.println("有无起始值求和:" + sumValue); // 求和, 有起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(1, Integer::sum);
System.out.println("有起始值求和:" + sumValue); // 示例四:过滤拼接
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).reduce("", String::concat);
System.out.println("过滤和字符串连接:" + concat);

Stream流的Match使用

  • allMatch:Stream 中全部元素符合则返回 true ;
  • anyMatch:Stream 中只要有一个元素符合则返回 true;
  • noneMatch:Stream 中没有一个元素符合则返回 true。
// 检查数据是否符合
boolean all = lists.stream().allMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否都大于3:" + all); boolean any = lists.stream().anyMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否有一个大于3:" + any); boolean none = lists.stream().noneMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否没有一个大于3的:" + none);

双冒号之方法引用

Integer::parseInt;    // 方法引用
Integer::new; // 引入构造方法 interface Demo{
int method(String s);
}
public class TestTwo { public static void main(String[] args) { // 匿名内部类调用
Demo demo1 = new Demo() {
@Override
public int method(String s) {
return Integer.parseInt(s);
}
};
int v1 = demo1.method("111");
System.out.println(v1); // Lambda表达式
Demo demo2 = s -> {
return Integer.parseInt(s);
};
int v2 = demo2.method("222");
System.out.println(v2); // Lambda表达式 单行简写
Demo demo3 = s -> Integer.parseInt(s);
int v3 = demo3.method("333");
System.out.println(v3); // 方法引用 双冒号::
Demo demo4 = Integer::parseInt;
int v4 = demo4.method("444");
System.out.println(v4); // 引入构造方法
Demo demo5 = Integer::new;
int v5 = demo5.method("555");
System.out.println(v5); // 排序示例
List<Integer> list = Arrays.asList(20, 53, 16, 95, 100);
// 方式一:匿名内部类
list.sort(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return Integer.compare(o1,o2);
}
});
// 方式二:Lambda表达式
list.sort((x,y) -> Integer.compare(x,y)); // 方式三:静态方法引用
list.sort(Integer::compare); // 打印
list.forEach(System.out::println);
}
}

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  9. Lambda表达式的用法

    参考:https://www.cnblogs.com/knowledgesea/p/3163725.html

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    #include <iostream> using namespace std; int main(){ ; auto func1 = [=](;}; auto func2 = [& ...

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