Lambda表达式
1 什么是lambda表达式
本质是一个“语法糖”，由编译器帮你转换常规的代码，使之变成可读性更高，更为简洁。
2 优势
简洁
可读性高
3 语法
(parameters) -> expression 或者 (parameters) ->{ statements; }
说明：
parameters代表后边expression表达式的入参，expression代表表达式
示例：
String[] atp = {“white”,"blue","black"} ;
List players = Arrays.asList(atp);
// 以前的循环方式
for (String player : players) {
System.out.print(player + "; ");
}
players.forEach((player) -> System.out.print(player + "; "));
4 应用场景
4.1 匿名内部类
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello world !");
}
}).start();
//lambda表达式写法
new Thread(() -> System.out.println("Hello world !")).start();
Stream流式处理
1 什么是stream流式编程
Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作。
流：
数据源：数据来源
聚合操作：类似于sql的一系列操作，比如map，reduce，filter等等
2 生成stream对象的方法
1 Stream接口的静态工厂方法
2 Collection接口和数组的默认方法
2.1 静态工厂方法：
// of方法
Stream<Integer> str = Stream.of(1,2,3);
// generate方法
Stream generateA = Stream.generate(new Supplier() {
@Override
public Double get() {
return java.lang.Math.random();
}
});
Stream generateB = Stream.generate(()-> java.lang.Math.random());
Stream generateC = Stream.generate(java.lang.Math::random);
/* iterate方法
iterate方法，其返回的也是一个无限长度的Stream，与generate方法不同的是，其是通过
函数f迭代对给指定的元素种子而产生无限连续有序Stream，其中包含的元素可以认为
是：seed，f(seed),f(f(seed))无限循环*/
Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);
···
2.2 Collection类接口和数组默认的方法
···
Stream s1 = Arrays.asList("a","b","c").stream();
Stream s2 = Arrays.asList("a","b","c").parallelStream();
2.3聚合操作
2.3.1distinct方法（去重）
List list = Stream.of("a","b","c","b").distinct().collect(Collectors.toList());
2.3.2 filter操作（过滤）
filter传入的Lambda表达式必须是Predicate实例，参数可以为任意类型，而其返回值必
须是boolean类型。
List list =
Stream.of("a","b","c","b").filter(s>s.equals("b')).collect(Collectors.toList());
2.3.3 map操作
方法根据传入的mapper函数对元素进行一对一映射, 即数据源中的每一个元素都会在结
果中被替换(映射)为mapper函数的返回值
List list =
Stream.of('a','b','c').map( s -> s.hashCode()).collect(Collectors.toList());
2.3.4 sorted函数
主要涉及到3种
list.stream().sorted() ； //对list中的元素按照正序排序
list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()); //倒叙排序
list.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge))； //如果list中是对象
2.3.5 reduce 函数
语法：reduce(T identity, BinaryOperator accumulator)
//计算所有人的年龄之和
int sum = personList.parallelStream().mapToInt(Person::getAge).reduce(0, (x, y) ->
x + y);
2.3.6 limit/skip
limit表示取出前n条数据，skip表示过滤掉前n条数据
public static void testLimitAndSkip() {
List<Person> persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
Person person = new Person(i, "name" + i);
persons.add(person);
}
List<String> personList2 = persons.stream().
map(Person::getName).limit(10).skip(3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
}
private static class Person {
public int no;
private String name;
public Person (int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public String getName() {
System.out.println(name);
return name;
}
}
