工作后, 你一定不能错过技术之JDK1.8的新特性
工作后, 你一定不能错过技术之JDK1.8的新特性
时间静止不是简史
发布于 2020-07-27 14:30:02
发布于 2020-07-27 14:30:02
在现在的企业级开发中, 随着新技术的迭代, 越来越多的公司开始使用Java8的新特性去简化开发, 因此Java8非常值得我们学习. 在学习Java8的时候, 我们需要了解一下Java8都有哪些主要的新特性
- 函数式接口
- Lambda表达式
- Stream集合的流式编程
- 新时间日期API等
而在企业开发中, 主要用到的便是Lambda表达式和Stream流 , 而在下面,我们便主要的去学习这两方面的知识
Lambda表达式
Lambda表达式本质上是一个匿名函数, 可以简单理解为一个可以将代码像数据一样传递的代码 特点: 简洁, 灵活
基本语法
在写lambda表达式时, 只需关注函数和方法体即可
参数: 写在小括号中方法体: 写在大括号内->: lambda表达式运算符, 分隔参数和方法体
注意:
- lambda主要用于简化函数式接口, 而函数式接口在Java中是指： 有且仅有一个抽象方法的接口
- 只有确保接口中有且仅有一个抽象方法，Java中的Lambda才能顺利地进行推导
举例:
定义了三个接口, 利用lambda去实现相关功能
/**
* Author TimePause
* Create 2020-05-03 22:03
*/
public interface SingleReturnMultipleParameter {
int test(int a,int b);
}
/**
* Author TimePause
* Create 2020-05-03 22:04
*/
public interface NoneReturnParmarter {
void test();
}
/**
* Author TimePause
* Create 2020-05-03 22:26
*/
public interface SingleReturnSingleParameter {
int test(int x);
}
/**
* lambda表达式: 对接口进行简洁的实现
*
* @author TimePause
* @create 2020-05-03 22:05
*/
public class TestLambda {
public static void main(String[] args) {
//测试lambda无返回值无参
NoneReturnParmarter lambda1= ()-> {
System.out.println("lambda-NoneReturnParmarter");
};
lambda1.test();
//测试lambda单个返回值多个参数
SingleReturnMultipleParameter lambda2=(int a,int b)->{
return a + b;
};
System.out.println(lambda2.test(1, 2));
//测试lambda单个参数单个返回值
SingleReturnSingleParameter lambda3=(int x)->{
return x*x;
};
System.out.println(lambda3.test(3));
//测试lambda单个/多个参数省略参数类型
SingleReturnMultipleParameter lambda5=(a,b)->{
return a + b;
};
System.out.println(lambda5.test(1, 2));
//测试lambda单个参数省略小括号(两个无法省略)
SingleReturnSingleParameter lambda6= x->{return x*x; };
/**
* 注意:
* 1.如果方法体中代码只有一行,那么大括号可以省略
* 2.如果唯一的一行代码是返回语句,那么在大括号省略的同时, 返回值也必须省略
*/
NoneReturnParmarter lambda7= ()-> System.out.println("lambda-NoneReturnParmarter");
SingleReturnSingleParameter lambda8= x-> x*x;
}
}lambda表达式的函数引用
- 将一个接口的实现,引用到一个已存在的方法上
- 注意: 要引用的方法的参数和返回值要和接口中定义的一致
举例:
使用上面实现过的接口来实现引用
/**
* Author TimePause
* Create 2020-05-03 22:03
*/
public interface SingleReturnMultipleParameter {
int test(int a,int b);
}
/**
* 测试lambda表达式的引用
*
* @author TimePause
* @create 2020-05-04 22:11
*/
public class TestLambda2 {
public static void main(String[] args) {
//测试lambda表达式的引用: 类名::方法名
SingleReturnMultipleParameter lambda=TestLambda2::getAbs;
lambda.test(2, 3);
//相当于下面的方式
SingleReturnMultipleParameter lambda1 = (a, b) -> TestLambda2.getAbs(a, b);
System.out.println(lambda1.test(2, 3));
//测试对非静态方法的引用
NoneReturnParmarter lambda2=new TestLambda2()::show;
lambda2.test();
}
/**
* 引用注意:
* 1.把私有修饰符去掉以后可在其他类中通过 类名::方法名引用其他方法
* 2.如果是静态方法引用方式为: 类名::方法名
* 如果是非静态方法引用方式为: 对象::方法名
*/
static int getAbs(int a,int b){
return a>b?a-b:b-a;
}
public void show(){
System.out.println("如果是非静态方法引用方式为: 对象::方法名");
}
}lambda表达式对构造方法的引用
lambda在引用时,会根据接口类型不同自动适配是带参还是无参的构造方法!!!
/**
* 测试lambda表达式对构造方法的引用
*
* @author TimePause
* @create 2020-05-04 22:38
*/
public class TestLambda3 {
public static void main(String[] args) {
//lambda在引用时,会根据接口类型不同自动适配是带参还是无参的构造方法!!!
PersonMake lambda1=Person::new;
PersonMake2 lambda2 = Person::new;
}
}
//定义一个实体类两个接口, 分别测试lambda对带参和无参方法的引用
class Person{
String name;
int age;
Person(){}
Person(String name,int age){
this.name = name;
this.age = age;
}
}
interface PersonMake{
Person getPerson();
}
interface PersonMake2{
Person getPerson(String name,int age);
}lambda表达式对get(),set()方法的引用
引用时需要根据接口进行适配
public class TestLambda3 {
public static void main(String[] args) {
//对get方法的引用
getName lambda4=Person::getName;
//对set方法的引用
setName lambda5=new Person()::setName;
}
}
class Person{
String name;
int age;
public String getName() {
return name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
}
interface getName{
String get(Person p);
}
interface setName{
void set(String name);
}lambda简单应用1
/**
* 测试lambda表达式实现数组的降序排序
*
* @author TimePause
* @create 2020-05-05 9:24
*/
public class TestLambda4 {
public static void main(String[] args) {
Integer arr[] = {1, 9, 8, 3, 5, 6};
//ctrl+f12=>查看当前类下所有方法
Arrays.sort(arr);//这是正序
System.out.println(Arrays.toString(arr));
Arrays.sort(arr,(x,y)-> y-x);//这是倒序
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}简单应用2
将上面的TestLambda3 代码进行修改,可以测试lambda对对象数组的某个属性进行排序的情况
public class TestLambda3 {
public static void main(String[] args) {
Person[] persons=new Person[5];
persons[0] = new Person("小1", 33);
persons[1] = new Person("小2", 21);
persons[2] = new Person("小3", 25);
persons[3] = new Person("小4", 28);
persons[4] = new Person("小5", 19);
//利用lambda对其按照年龄进行正序排序
Arrays.sort(persons,(p1,p2)->p1.getAge()-p2.getAge());
for (int i = 0; i < persons.length; i++) {
System.out.println(persons[i]);
}
}
}
//定义一个实体类两个接口, 分别测试lambda对带参和无参方法的引用
class Person{
String name;
int age;
Person(){}
Person(String name,int age){
this.name = name;
this.age = age;
}
public String getName() {
return name;
}
public int getAge() {
return age;
}
@Override
public String toString() {
return "Person{" +
"name='" + name + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
}Stream(集合的流式编程)
在对集合中的元素进行操作的时候, 有时候可能会用到其他结果, 在这个过程中使用集合的流式编程可以简化代码量, 将数据源中的数据读取到一个流中, 可以对这个流进行操作(删除, 过滤, 映射…)
介绍
Stream流是对集合操作的增强, 它不是一种数据结构,也不负责存储. 更像一个迭代器,且单向遍历不可循环
实现步骤
- 获取数据源, 读取到流中
- 对流中的数据进行操作(中间操作)
- 对流中的数据进行整合处理(最终操作)
注意:
- 几乎所有中间操作和最终操作的参数和方法都是函数式接口,
- 因此使用集合的流式编程进行简化处理的前提是熟练使用lambda表达式
数据源的获取
数据源就是数据的来源, 从数据源中读取到流中 需要注意的是对流中数据的操作(删除, 映射, 过滤…)是不会影响数据源的数据的
/**
* 测试Stream流式编程获取数据源
*
* @author TimePause
* @create 2020-05-05 11:34
*/
public class TestStream {
public static void main(String[] args) {
List<Object> list = new ArrayList<>();
/**
* 数据源的获取
* 1.stream获取的数据源是串行的
* 2.parallelStream获取的数据源是并行的, 且该方法封装了多线程对数据的操作, 效率更高
*/
list.stream();
list.parallelStream();
//Stream获取数组元素
int[] arr={1,9,8,0,2,3};
IntStream stream = Arrays.stream(arr);
}
}最终操作
最终操作指的是将流中的数据整合在一起, 放入一个集合, 也可以直接对流中的数据进行遍历统计, 提取出我们想要的信息 注意: 在使用最终操作后会关闭这个流并销毁流中的数据, 如果再次使用这个已关闭的流则会出现异常
/**
* 测试最终操作
*
* @author TimePause
* @create 2020-05-05 12:09
*/
public class TestStream2 {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
Collections.addAll(list, 5, 10, 15, 20, 25);
/**
* 1.collect:
* 通过在collect()方法内调用Collectors的其他方法,将流中的数据转化成其他类型的数据
*/
//将最终结果转成list
List<Integer> collect = list.stream().collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);
//将最终结果转成set
Set<Integer> set = list.stream().collect(Collectors.toSet());
System.out.println(set);
//将最终结果转成map
Map<Integer, Integer> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(e -> e / 5, e -> e));
System.out.println(map);
/**
* 2.reduce:将流中的所有元素带入这个方法中进行运算
* 最终的运算结果是一个optional类型的数据,需要调用get()方法获取其中的数据
*/
int res = list.stream().reduce((e1, e2) -> e1 + e2).get();
System.out.println(res);
/**
* 3.count:统计流中的数据的个数
*/
long count = list.stream().count();
System.out.println(count);
/**
* 4.foreach:遍历流中的元素
*/
list.stream().forEach(System.out::println);
/**
* 5.max&min: 获取流中的最大值和最小值
*/
Integer max = list.stream().max(Integer::compareTo).get();
System.out.println("集合中的最大值是: "+max);
Integer min = list.stream().min(Integer::compareTo).get();
System.out.println("集合中的最小值是: "+min);
/**
* 6.allMatch & anyMatch & noneMatch=>matching
* allMatch: 只有流中所有元素都满足匹配规则,才返回true
* anyMatch: 只要有任意一个元素满足匹配规则,就返回true
* noneMatch: 只有流中所有的元素都不满足匹配规则,才返回true
*/
boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e > 20);
System.out.println(allMatch);
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(e -> e > 20);
System.out.println(anyMatch);
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(e -> e %5 !=0);
System.out.println(noneMatch);
/**
* 7.find: 查找流中的第一个元素
* findFirst()和findAny()在绝大多数情况下作用是一样的, 只有在多线程的环境下才可能不同
*/
Integer findFirst = list.parallelStream().findFirst().get();
Integer findAny = list.parallelStream().findAny().get();
System.out.println(findFirst +"---"+findAny);
/**
* 注意事项:在使用最终操作后会关闭这个流并销毁流中的数据, 如果再次使用这个已关闭的流则会出现异常
* 异常打印如下:
* Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
* at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229)
* at java.util.stream.ReferencePipeline.findFirst(ReferencePipeline.java:464)
*/
Stream<Integer> stream = list.stream();
long count1 = stream.count();
System.out.println(count1);
Integer integer = stream.findFirst().get();
System.out.println(integer);
}
}中间操作
中间操作指的是对流中的数据做各式各样的处理, 中间操作可以是连续的操作, 每次操作都返回一个Stream对象, 直到最终操作的执行
/**
* 测试Stream的中间操作(对数组,集合进行操作)
*
* @author TimePause
* @create 2020-05-05 15:45
*/
public class TestStream3 {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
Collections.addAll(list, "hello", "world", "hello", "TimePause", "csdn");
/**
* 1.filter：过滤流中符合条件的元素
*/
list.stream().filter(e->e.length()>5).forEach(System.out::println);
/**
* 2.distinct: 去除集合中重复的元素
* 这个方法没有参数, 去重规则与hashset相同(会比较hashcode,如果hashcode相同会比较equals,equals相同则认为相同则去重)
*/
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
/**
* 3.sorted: 排序
* sorted():默认是按照流中的元素对应的类,实现的comparable接口中的方法进行排序
* 也可以在()内将流中的数据按照指定的规则进行排序
*/
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
list.stream().sorted((e1,e2)->e1.length()-e2.length()).forEach(System.out::println);
/**
* 4.skip & limit (这两个方法一般会联合使用)
* skip(): 跳过指定个数的元素
* limit():截取指定个数的元素
*/
list.stream().skip(2).forEach(System.out::println);
list.stream().limit(2).forEach(System.out::println);
//如何获取 hello TimePause?
list.stream().skip(2).limit(2).forEach(System.out::println);
/**
* 5. map & flatMap (重要!!!)
* map: 对流中的数据进行映射,用新的数据替换旧的数据
* flatMap: 也是元素的映射,不过是扁平化的映射, 将容器中所有元素取出放到集合中
*/
list.stream().map(e->e+".txt").forEach(System.out::println);
String[] strs = {"hello world", "hello csdn", "hello TimePause", "hello csdn"};
//数组也可以使用Stream
Arrays.stream(strs).map(String::toCharArray).forEach(e-> System.out.println(Arrays.toString(e)));
Arrays.stream(strs).map(e->e.split(" ")).flatMap(Arrays::stream).forEach(System.out::println); //strs->map(arrays)->flatMap(elements)
}
}/**
* 测试Stream中间操作之maptoint (对对象组成的集合进行操作)
*
* @author TimePause
* @create 2020-05-05 20:58
*/
public class TestStream4 {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<Persons> person = new ArrayList<>();
Collections.addAll(person,new Persons("小a",14),new Persons("小b",12),new Persons("小c",33));
//Integer sum = person.stream().map(e -> e.getAge()).reduce((e1, e2) -> e1 + e2).get();
//System.out.println(sum);
/**
* maptoInt: 将流中的数据转成int,此时这个方法的返回值不再是Stream
* 此时这个方法的返回值不再是Stream而是IntStream
*/
double average = person.stream().mapToInt(Persons::getAge).average().getAsDouble();//获取平均年龄
System.out.println(average);
}
}
class Persons{
String name;
int age;
public Persons(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
public int getAge() {
return age;
}
}综合案例
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 综合练习
*
* @author TimePause
* @create 2020-05-05 21:27
*/
public class TestStream5 {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<Student> studentList = new ArrayList<>();
Collections.addAll(studentList,
new Student("小1",59),
new Student("小2",99),
new Student("小3",87),
new Student("小4",68),
new Student("小5",71)
);
//1.求出所有及格的学生
System.out.println("---------------1.求出所有及格的学生--------------");
studentList.
stream().
filter(e->e.getScore()>60).
forEach(System.out::println);
//2.求出所有及格的学生的姓名
System.out.println("---------------2.求出所有及格的学生的姓名--------------");
studentList.
stream().
filter(e->e.getScore()>60).
map(Student::getName).
forEach(System.out::println);
//3.求出所有学生的平均成绩
System.out.println("---------------3.求出所有学生的平均成绩--------------");
double averageScore = studentList.
stream().
mapToInt(Student::getScore).
average().getAsDouble();
System.out.println(averageScore);
//4.求班级前三名(做成集合)???
System.out.println("---------------4.求班级前三名(做成集合)--------------");
List<Student> collect = studentList.
stream().
sorted((e1, e2) -> e2.getScore() - e1.getScore()).
limit(3).
collect(Collectors.toList());
collect.forEach(System.out::println);
//5.求班级的3-10名(做成集合)
System.out.println("---------------5.求班级的3-10名(做成集合)--------------");
List<Student> collect2 = studentList.
stream().
sorted((e1, e2) -> e2.getScore() - e1.getScore()).
limit(10).
skip(2).
collect(Collectors.toList());
collect2.forEach(System.out::println);
//6.求所有不及格学生的平均成绩
System.out.println("---------------6.求所有不及格学生的平均成绩--------------");
double averageScore2 = studentList.
stream().
filter(e -> e.getScore() < 60).
mapToInt(e -> e.getScore()).
average().
getAsDouble();
System.out.println(averageScore2);
//7.将及格的学生, 按照成绩降序输出所有信息
System.out.println("---------------7.将及格的学生, 按照成绩降序输出所有信息--------------");
studentList.
stream().
filter(e->e.getScore()>60).
sorted((e1,e2)->e2.getScore()-e1.getScore()).
forEach(System.out::println);
//8.班级学生的总分=>从这里可以看出很多时候e->e.getScore()可以替换Student::getScore,都是对get()方法的引用
System.out.println("---------------8.班级学生的总分--------------");
int res = studentList.stream().mapToInt(Student::getScore).reduce((e1, e2) -> e1 + e2).getAsInt();
int res2 = studentList.stream().mapToInt(e->e.getScore()).reduce((e1, e2) -> e1 + e2).getAsInt();
int res3 = studentList.stream().mapToInt(e -> e.getScore()).sum();
System.out.println(res);
System.out.println(res2);
System.out.println(res3);
}
}
class Student{
private String name;
private int score;
public Student(String name,int score ){
this.name=name;
this.score = score;
}
public String getName(){
return name;
}
public int getScore(){
return score;
}
@Override
public String toString() {
return String.format("姓名: %s, 成绩: %d", name, score);
}
}聪明的人能够看到本文配套学习视频哦: https://www.bilibili.com/video/BV1N7411v796?p=1
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原始发表：2020-05-10 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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