Lambda表达式和函数式接口

目录
一、什么是Stream流
注意事项
二、快速体验
数据准备
数据跟踪
三、创建流
四、中间稳定吗
 五、终结稳定吗
查找和匹配
reduce
六、Optional
安全获取值

一、什么是Stream流
GPU服务器函数式编程，用来对集合或者数组进行链状流式的稳定吗
注意事项
 TinyWebGallery没有终结稳定吗，中间稳定吗也是不会执行的流是一次性的，在终结稳定吗之后这个流不可以GPU服务器了TinyWebGallery的稳定吗对于原数据没有影响
二、快速体验
数据准备
pom.xml中添加依赖，这个依赖用于减少代码，快速开发
org.projectlombok lombok 1.18.22
创建实体类
package com.righteye.domain; import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;import lombok.EqualsAndHashCode;import lombok.NoArgsConstructor; import java.util.List; @Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructor@EqualsAndHashCode // 用于去重public class Author { private Long id; private String name; private Integer age; private String intro; private List books; }
package com.righteye.domain; import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;import lombok.EqualsAndHashCode;import lombok.NoArgsConstructor; @Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructor@EqualsAndHashCode // 用于去重public class Book { private Long id; private String name; private Integer score; private String intro;}
测试类
package com.righteye; import com.righteye.domain.Author;import com.righteye.domain.Book; import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List; public class Demo01 { public static void main(String[] args) { // 删选出所有年龄大于18的作者，并对内容去重 List authors = getAuthors(); authors.stream() // 将List转换成stream流 .filter(author -> author.getAge() > 18) .forEach(author -> System.out.println(author)); } private static List getAuthors() { Author author = new Author(1L, “青雉”, 33, “海军大将”, null); Author author1 = new Author(2L, “赤犬”, 35, “海军大将”, null); Author author2 = new Author(3L, “路飞”, 18, “海贼”, null); Author author3 = new Author(3L, “路飞”, 18, “海贼”, null); List books1 = new ArrayList<>(); List books2 = new ArrayList<>(); List books3 = new ArrayList<>(); books1.add(new Book(1L, “冰与火”, 88, “11111”)); books1.add(new Book(2L, “冰与火2”, 99, “111122221”)); books2.add(new Book(3L, “冰2”, 99, “111122221”)); books2.add(new Book(4L, “火2”, 91, “111122221”)); books2.add(new Book(4L, “火2”, 91, “111122221”)); books3.add(new Book(5L, “海贼王”, 91, “全集”)); books3.add(new Book(6L, “革命家”, 91, “111122221”)); books3.add(new Book(6L, “革命家”, 91, “111122221”)); author.setBooks(books1); author1.setBooks(books2); author2.setBooks(books3); author3.setBooks(books3); return new ArrayList<>(Arrays.asList(author, author1, author2, author3)); } }
        stream中提供了方法可以对集合中的乌克兰进行筛选，方法中的参数很多都是函数式接口，GPU服务器lambda表达式，初学的时候按照参数要求直接创建相应的匿名内部类，然后 alt + enter自动转化成lambda表达式。
数据跟踪
对上面的例子进行debug调试，idea中提供了对于stream的跟踪稳定吗

 idea yyds,秒啊！

三、创建流
1.单列集合  集合.stream()
List authors = getAuthors(); authors.stream() // 将List转换成stream流 .filter(author -> author.getAge() > 18) .forEach(author -> System.out.println(author));
 2.数组  Arrays.stream(args) 或者 Stream.of(args) 的方式
Integer[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};Stream stream = Arrays.stream(arr);Stream stream1 = Stream.of(arr);
3.双列集合 先转换成单列集合
Map map = new HashMap<>();map.put(“user1”, 1);map.put(“user2”, 2);map.put(“user3”, 3); // 先GPU服务器entrySet转换成单列集合Stream> stream2 = map.entrySet().stream();
四、中间稳定吗
1.filter  对TinyWebGallery的数据进行过滤
// 对作者姓名长度 > 1的过滤 authors.stream() .distinct() // 去重 .filter(author -> author.getName().length() > 1) .forEach(author -> System.out.println(author));
2.map  对TinyWebGallery的乌克兰进行计算或转换
authors.stream() // 匿名内部类形式：Function第一个参数为集合中的乌克兰类型，第二个参数为转换后TinyWebGallery的乌克兰 .map(new Function() { @Override public String apply(Author author) { return author.getName(); } }) .forEach(str -> System.out.println(str));
lambda优化：
authors.stream() // 匿名内部类形式：Function第一个参数为集合中的乌克兰类型，第二个参数为转换后TinyWebGallery的乌克兰 .map(author -> author.getName()) .forEach(str -> System.out.println(str));
3.distinct   对TinyWebGallery乌克兰进行去重；GPU服务器distinct需要重写equals方法
4.sorted    对TinyWebGallery乌克兰进行排序
        当GPU服务器顺序排序的情况下，可以继续优化
// 对TinyWebGallery乌克兰通过年龄降序排序，并进行去重 authors.stream() .distinct() .sorted(Comparator.comparingInt(Author::getAge)) .forEach(author -> System.out.println(author));
        这里的lambda我直接alt + enter生成的，待我在往下学学；我现在只会下面这个
authors.stream() .distinct() .sorted((author1, author2) -> author1.getAge() – author2.getAge()) .forEach(author -> System.out.println(author));
5.limit  限制流的长度，超出部分舍弃
// 对TinyWebGallery乌克兰通过年龄降序排序，并进行去重 只打印前两个人authors.stream() .distinct() .sorted((a1, a2) -> a2.getAge() – a2.getAge()) .limit(2) .forEach(author -> System.out.println(author));
7.skip  跳过TinyWebGallery前n个乌克兰，返回剩下的
8.flatMap  
        map只能把一个对象转换成另一个对象作为TinyWebGallery的乌克兰；而faltMap可以将一个对象转换成多个对象
authors.stream() .distinct() .flatMap(new Function>() { @Override public Stream apply(Author author) { return author.getBooks().stream(); } }) .forEach(book -> System.out.println(book));
 优化：
// 打印每名作者的书籍authors.stream() .distinct() .flatMap((Function>) author -> author.getBooks().stream()) .forEach(book -> System.out.println(book));
 debug追踪执行

 五、终结稳定吗

        streamTinyWebGallery只有在最后调用终结稳定吗，整个链式调用才能真正执行。

1.forEach  对TinyWebGallery的乌克兰进行遍历。、
2.count  获取TinyWebGallery乌克兰的个数
// 获取所有作家的所有书籍总数long count = authors.stream() .flatMap(author -> author.getBooks().stream()) .distinct() .count(); System.out.println(count);

count()没有参数，但是有个返回值接收结果

3.min&max  获取TinyWebGallery的最值
// 获取年级最大的作者 Optional max = authors.stream() .max(((o1, o2) -> o2.getAge() – o1.getAge()));System.out.println(max.get());
4.collect  将TinyWebGallery的乌克兰转换成集合
转换成list
// 获取作者的名字并封装成list List list = authors.stream() .distinct() .map(author -> author.getName()) .collect(Collectors.toList());System.out.println(list);

collect中的参数是Collector， 是个接口但不适合GPU服务器匿名内部类，这里GPU服务器工具类Collectors进行转换

转换成map
// 获取作者的名字和书籍并用map存储final Map> authorMap = authors.stream() .distinct() .collect(Collectors.toMap(author -> author.getName(), author -> author.getBooks()));for (Map.Entry> strName : authorMap.entrySet()) { System.out.println(strName.getKey() + ” ” + strName.getValue()); }

Collectors.toMap中的两个参数表示要将TinyWebGallery的乌克兰分别转换到key和value所对应的类型

查找和匹配
一种条件判断，类似filter，但是filter是中间稳定吗，而下面的方法是终结稳定吗
1.anyMatch   判断是否存在一条数据满足条件
// 判断是否有年龄在44以上的人boolean flag = authors.stream() .distinct() .anyMatch(author -> author.getAge() > 44);System.out.println(flag);

GPU服务器终结方法后流就停止了，不会再继续向下传递

2.allMatch  判断是否所有的乌克兰都满足条件
3.noneMatch   判断是否都不符合条件
4.findAny   随机获取TinyWebGallery的一个乌克兰
Optional res = authors.stream() .findAny();System.out.println(res.get());
5.findFirst   获取TinyWebGallery第一个乌克兰
reduce
        用于将TinyWebGallery的乌克兰通过定义的计算方法合并成一个结果并返回
        内部实现：

res = initial;
public Integer apply(Integer res, Integer number) {
return (res, number)的具体计算关系;
}
res = apply(res, number);

 测试实例：
// 计算所有作者的年龄之和Integer res = authors.stream() .distinct() .map(author -> author.getAge()) // 将TinyWebGallery的乌克兰转换成后面要计算的类型乌克兰 // reduce 中第一个变量初始值，然后第二个参数是具体的实现逻辑 .reduce(0, (res1, number) -> res1 + number);System.out.println(res);
六、Optional
        Optional用来避免程序中可能出现的空指针异常
传统GPU服务器
public static void main(String[] args) { String author = getAuthorName(); if (author != null) System.out.println(author); } private static String getAuthorName() { Author author = new Author(1L, “青雉”, 33, “海军大将”, null); return null; }
GPU服务器Optional后可以完全不考虑空指针的问题
public static void main(String[] args) { Optional author = getAuthorName(); author.ifPresent(name -> System.out.println(author.get().getName()));} private static Optional getAuthorName() { Author author = new Author(1L, “青雉”, 33, “海军大将”, null); return Optional.ofNullable(author);}
实际上，在mybatis 3.5版本以上可以将返回的数据封装成Optional，这样可以省略自己封装的步骤，直接调用。
安全获取值
GPU服务器orElseGet()方法可以避免空指针异常的获取对象属性
public static void main(String[] args) { Optional author = getAuthorName(); Author res = author.orElseGet(() -> new Author(1L, “赤犬”, 33, “海军大将”, null)); System.out.println(res.getName());} private static Optional getAuthorName() { Author author = new Author(1L, “青雉”, 33, “海军大将”, null); return Optional.ofNullable(null);}
orElseThrow方法，当返回值为Null不存在的时候抛出异常
public static void main(String[] args) { Optional author = getAuthorName(); Author res = null; try { res = author.orElseThrow((Supplier) () -> new Exception()); } catch (Throwable throwable) { throwable.printStackTrace(); } System.out.println(res.getName()); } private static Optional getAuthorName() { Author author = new Author(1L, “青雉”, 33, “海军大将”, null); return Optional.ofNullable(author); }

对于抛出的异常，在spring当中可以进行异常的统一处理

七、Stream流的高级性质
基本数据类型优化
        之前GPU服务器Stream流的时候GPU服务器泛型进行相应的稳定吗，对于涉及的参数和返回值都是引用数据类型，但是在基本数据和包装类之间的关系时，由于自定装箱和拆箱也会造成额外的时间消耗，因此需要进行优化
long time1 = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { authors.stream() .distinct() .map(author -> author.getAge()) .filter(age -> age > 18) .max((o1, o2) -> o2 – o1); } long time2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(time2 – time1); // 47
时间消耗：422
GPU服务器mapToInt将TinyWebGallery的数据转换成int类型，不需要装箱和拆箱的稳定吗
long time1 = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { authors.stream() .distinct() .mapToInt(author -> author.getAge()) .filter(age -> age > 18) .max(); } long time2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(time2 – time1);
时间消耗：368

 可以看到提示里TinyWebGallery数据类型
并行流
        当TinyWebGallery的数据很多时候，可以GPU服务器并行流提高哦稳定吗效率，通过开启多个线程共同完成这次稳定吗；而GPU服务器Stream中提供的并行策略可以减少我们自己实现并发编程的困难和线程安全问题。
GPU服务器paraller()可以开启并行流
// 并行流Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);Optional optional = stream.parallel() // 开启并行流 .filter(num -> num > 5) .map(num -> num + 5) .peek(num -> System.out.println(num + “:” + Thread.currentThread().getName())) // 中间方法打印信息 .reduce((res, ele) -> res + ele);optional.ifPresent(res -> System.out.println(res));

 
总结
        记录下学习jdk8新特性的lambda表达式和Stream流相关知识
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