Java函数式编程(Lambda表达式)小记

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Java函数式编程(Lambda表达式)小记相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1 函数式编程

函数式编程(Functional Programming)是编程范式的一种。最常见的编程范式是命令式编程(Impera Programming),比如面向过程、面向对象编程都属于命令式编程,大家用得最多、最熟悉。函数式编程并非近几年的新技术或新思维,其诞生已有50多年时间。

在函数式编程里面,一切都是数学函数。当然,函数式编程语言里也可以有对象,但这些对象是不可变的——要么是函数参数要么是返回值。函数式编程语言里没有for等循环,而是通过递归、把函数当成参数传递的方式实现循环效果。

简而言之,函数式编程的特点:一切皆函数(称算子?)、一切数据皆不可变,一切计算都是函数作用在不可变数据上产生新不可变数据的过程。

 

注:Java 8的主要变化

  • lambda表达式
  • 方法引用
  • 接口默认方法
  • Stream
  • 用Optional取代null
  • 新的日志和时间:推荐用Instance代替Date、用LocalDateTime代替Calendar、用DateTimeFormatter代替SimpleDateFormat
  • CompletableFuture
  • 去除了永久代(PermGen) 被元空间(Metaspace)代替

 

2 Java 8函数式编程(Lambda表达式)

Java 8开始支持函数式编程,其是通过Lambda表达式语法来支持的。

Java SE 8 adds a relatively small number of new language features -- lambda expressions, method references, default and static methods in interfaces, and more widespread use of type inference

 

2.1 Lambda表达式

Lambda表达式可以看成是对 特定接口的匿名实现类语法 的简写(只是语法上看如是,它们在JVM层面是有明显区别的,见后文),这里的“特定接口”是指函数式接口,若不是函数式接口则传参时若使用Lambda表达式编译器会报错。示例:

new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
    }
});//通过匿名内部类创建Runnable接口实现类作为Thread的参数

new Thread(() -> {
});//通过Labmda表达式创建Thread的参数

Comparator<String> c = (s1, s2) -> s1.compareToIgnoreCase(s2);
Comparator<String> c = (String s1, String s2) -> s1.compareToIgnoreCase(s2);
FileFilter java = f -> f.getName().endsWith(".java");
button.addActionListener(e -> ui.dazzle(e.getModifiers()));
Supplier<Runnable> c = () -> () -> { System.out.println("hi"); };
Callable<Integer> c = flag ? (() -> 23) : (() -> 42);

Lambda表达式代替匿名内部类作为函数的参数时,相当于向函数传递了个算子。与匿名内部类相比,Lambda表达式省略了方法名、方法的参数类型有无均可,当然最好不要写类型以由编译器自动推断从而提高灵活性。

2.2 函数式接口

函数式接口:接口中抽象方法有且只有一个 的接口。注:由于java中Object是任意类或接口的父类,故该抽象方法签名不能与Object中的方法一样;接口中可有非抽象方法,如default、static method等;可以在接口上加@FunctionalInterface,此时编译器会检查接口是否符合函数式接口规范。示例:

    @FunctionalInterface
    public interface CallBack {
        public String run();// 须有且只有一个抽象方法
//        public String toString();//不允许,抽象方法不能与Object中的方法的signature一样

        default String getName() {// 允许有default方法
            return "zhangsan";
        }

        public static String getVersion() {// 允许有static方法
            return "1";
        }
    }

Java 8中定义了一组常用的函数式接口(java.util.function包下):

函数接口 抽象方法 功能 示例
Predicate boolean test(T t) 判断真假 身高大于177cm?
Consumer void accept(T t) 消费消息  
Supplier T get() 生产消息  
Function R apply(T t) 将T类型值转换成R类型值 根据student对象获取名字
BiFunction R apply(T t, U u) 将T、U类型值转成R类型值 两个数乘积
UnaryOperator T apply(T t) 一元操作 逻辑非(!)
BinaryOperator T apply(T t, T u) 将两个T类型值转换成R类型值,BiFunction的特例  

除了上述几种函数式接口外,还提供了int、long、double的primitive specializations,如IntSupplier、LongBinaryOperator、LongToDoubleFunction等。其他primitive types的可以转换为这三个primitive types的。

这些函数式接口结合Java 8中引入的Stream一起使用能够可以很大程度提高开发者的编码效率。 

Lambda表达式和匿名内部类的区别:

匿名内部类编译后编译器会为匿名类也单独生成class文件,lambda表达式则不会。=> lambda表达式中的this的意义跟在表达式外的一样。示例:

 1 public class Hello {
 2   Runnable r1 = () -> { System.out.println(this); }
 3   Runnable r2 = () -> { System.out.println(toString()); }
 4 
 5   public String toString() { return "Hello, world!"; }
 6 
 7   public static void main(String... args) {
 8     new Hello().r1.run();
 9     new Hello().r2.run();
10   }
11 }
12 //结果:输出两个“Hello, world!”
13 //若r1、r2用匿名内部类,则输出的两个结果不同,类似于:Hello$1@5b89a773 and Hello$2@537a7706
meaning of this in lambda

关于Lambda表达式,推荐参阅:Lambda-State-final

2.3 方法引用

若lambda表达式仅仅是调用某个方法,则可以写成方法引用,这种情况下使得方法引用代码更简洁易读。示例:

list.forEach(new Consumer() {
    @Override
    public void accept(Object s) {
        System.out.println(s);
    }
});//1 匿名内部类
list.forEach(s->System.out.println(s));//2 lambda表达式
list.forEach(System.out::println);//3 方法引用

方法引用有很多种,语法如下:

  • 静态方法引用:ClassName::methodName
  • 实例上的实例方法引用:instanceReference::methodName
  • 父类的实例方法引用:super::methodName
  • 类型上的实例方法引用:ClassName::methodName
  • 构造方法引用:Class::new
  • 数组构造方法引用:TypeName[]::new

 

 

3 Java 8 Stream

Java 8的interface引入了default method,以对集合框架Collection进行了扩展(从而其继承者如List、Set、Map也扩展了):增加了很多default method以支持Stream及Lambda表达式操作。

3.1 what

Java 8 API添加了新的抽象Stream(这里的Stream不是IO中的流),可以让我们以声明的方式处理数据。这种风格将要处理的元素集合看作一种流,流在管道中传输,并且可以在管道的节点上进行处理,如筛选、排序、聚合等。元素流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理,最后由终止操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

示例:

List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

Stream并不是某种数据结构,它更像是数据源(数据源可以是一个数组,Java容器或I/O channel等)的一种迭代器(Iterator),单向、不可重复、数据源只能遍历一次。要得到一个Stream通常不会手动创建,而是调用对应的工具方法,如:list1.stream()、list1.parallelStream()、Arrays.stream(T[] array)

3.2 Stream的特点

无存储:stream不是一种数据结构,它只是某种数据源的一个视图,数据源可以是一个数组,Java容器或I/O channel等,且可以是无限的。

无状态(为函数式编程而生):对stream的任何修改都不会修改背后的数据源,比如对stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素,而是会产生一个不包含被过滤元素的新stream。

惰式执行:stream上的操作并不会立即执行,只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。

可消费性:stream只能被“消费”一次,一旦遍历过就会失效,就像容器的迭代器那样,想要再次遍历必须重新生成stream。

 

 

3.3 stream使用

对stream的操作分为两类,中间操作(intermediate operations)和终止操作(terminal operations):

中间操作总是会惰式执行,调用中间操作只会生成一个标记了该操作的新stream,仅此而已。

结束操作会触发实际计算,计算发生时会把所有中间操作积攒的操作以pipeline的方式执行,这样可以减少迭代次数。计算完成之后stream就会失效。

Stream“以声明的方式处理数据”,其提供了一系列操作,主要有:

forEach

distinct、filter、sorted

map、flatMap

reduce(虽也提供了max、min、count、sum,但这些均可由reduce实现等价效果)

collect,收集器,方法声明为 <R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R,? super T> accumulator, BiConsumer<R,R> combiner) ,三个参数分别指定目标容器是什么、元素如何产生、若是并行执行则多个结果如何合并。

实际用得更多的是只有一个Collector参数的collect方法,java.util.stream.Collectors工具类封装了生成大多数常用Collector的静态方法。如:

joining

summingDouble

生成列表:

toList、toSet:返回的集合类型为接口,具体类型由库决定

toCollection(ArrayList::new):返回的集合具体类型自己指定

生成map:

partitioningBy //只能分为两组,key为Boolean类型

groupingBy //可分为多组,类似于SQL中的group by操作

toMap

在使用时,就是通过为这些操作指定Lambda表达式(亦可称算子或函数?)来指定操作逻辑的。示例:

 1 //reduce
 2 Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, (acc, x) -> acc+ 1);//相当于count
 3 
 4 //map
 5 List<Student> students = new ArrayList<>(3);
 6 students.add(new Student("路飞", 22, 175));
 7 students.add(new Student("红发", 40, 180));
 8 students.add(new Student("白胡子", 50, 185));
 9 List<String> names = students.stream().map(student -> student.getName()).collect(Collectors.toList());
10 
11 //flateMap
12 List<Student> students = new ArrayList<>(3);
13         students.add(new Student("路飞", 22, 175));
14         students.add(new Student("红发", 40, 180));
15         students.add(new Student("白胡子", 50, 185));
16         List<Student> studentList = Stream.of(students,
17                 asList(new Student("艾斯", 25, 183),
18                         new Student("雷利", 48, 176)))
19                 .flatMap(students1 -> students1.stream()).collect(Collectors.toList());
20 
21 
22 //toSet
23 Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet()); // (2)
24 
25 //toCollection
26 HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));// (4)
27 
28 //toMap
29 // 使用toMap()统计学生GPA
30 Map<Student, Double> studentToGPA =
31    students.stream().collect(Collectors.toMap(Function.identity(),// 如何生成key
32                                      student -> computeGPA(student)));// 如何生成value
33 
34 //partitioningBy
35 Map<Boolean, List<Student>> passingFailing = students.stream()
36          .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));
37 
38 //groupingBy
39 Map<Department, List<Employee>> byDept = employees.stream()
40             .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
41             
42 Map<Department, Integer> totalByDept = employees.stream()// 使用下游收集器统计每个部门的人数
43                     .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
44                                                    Collectors.counting()));// 下游收集器
45 
46 Map<Department, List<String>> byDept = employees.stream()// 按照部门对员工分布组,并只保留员工的名字
47                 .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
48                         Collectors.mapping(Employee::getName,// 下游收集器
49                                 Collectors.toList())));// 更下游的收集器
50 
51 //joining
52 List<Student> students = new ArrayList<>(3);
53 students.add(new Student("路飞", 22, 175));
54 students.add(new Student("红发", 40, 180));
55 students.add(new Student("白胡子", 50, 185));
56 
57     String names = students.stream()
58         .map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",","[","]"));
stream api demo

 

3.4 Stream工作流执行原理(stream-pipeline)

参阅:https://objcoding.com/2019/03/04/lambda/#stream-pipelines 

 

3.5 parallel Stream

java并行API演变:

  • 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
  • 5.0 中的 java.util.concurrent
  • 6.0 中的 Phasers 等
  • 7.0 中的 Fork/Join 框架
  • 8.0 中的 parallelStream

parallelStream是java 8引入的,用于并行操作。其内部用了Fork/Join框架。

适用场景:CPU密集型

为何可比普通的多线程或线程池快:使用Fork/Join框架(ForkJoinPool.commonPool()),ForkJoinPool会自动将大任务拆解成无交集的子任务给不同线程并行执行,最后汇集结果。与线程池不同的是,还采取了工作窃取(work-stealing)算法,当有线程完成计算任务时会从其他线程的任务队列取任务来执行,从而整体上提高执行效率。

优点:代码简介,执行效率高;缺点:黑箱、不好跟踪调试

使用:尽可能用Stream API,多核情况下尽可能用parallelStream

参阅:

parallelStream原理:https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/7-ParallelStream.md

Stream API性能测试:https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/8-Stream%20Performance.md

 

4 参考资料

使用:https://www.cnblogs.com/snowInPluto/p/5981400.htmlhttp://www.jiangxinlingdu.com/thought/2019/09/06/jdk8s.html 

原理:https://objcoding.com/2019/03/04/lambda/

 

以上是关于Java函数式编程(Lambda表达式)小记的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Java函数式编程和lambda表达式

Java开发『函数式编程』——Lambda表达式

Java 函数式编程和Lambda表达式

Java8函数式编程

Java8函数式编程

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