Java でのラムダ式のクイック スタート

Lambda の概要

Lambda 式は Java SE 8 の重要な新機能です。ラムダ式を使用すると、関数インターフェイスを式で置き換えることができます。ラムダ式はメソッドとまったく同じで、通常のパラメーター リストと、これらのパラメーターを使用する本体 (式またはコード ブロックの本体) を提供します。

ラムダ式はコレクション ライブラリも強化します。 Java SE 8 では、コレクション データに対するバッチ操作のための 2 つのパッケージ (java.util.function パッケージと java.util.stream パッケージ) が追加されています。 ストリームはイテレータに似ていますが、多くの追加機能があります。 全体として、ラムダ式とストリームは、ジェネリックスとアノテーションの追加以来、Java 言語に加えられた最大の変更点です。

ラムダ式は本質的に匿名メソッドであり、その基礎となるメソッドは、invokedynamic 命令を通じて匿名クラスを生成することによって実装されます。より単純な構文と記述スタイルが提供され、関数インターフェイスを式に置き換えることができます。 Lambda を使用するとコードがより簡潔になるため、この考え方はまったく回避できるという意見もありますが、重要なのは、Lambda が Java にクロージャをもたらすということです。 Lambda によるコレクションのサポートのおかげで、マルチコアプロセッサ条件下で Lambda を介したコレクション走査のパフォーマンスが大幅に向上します。さらに、データフロー方式でコレクションを処理できることは非常に魅力的です。

Lambda 構文

Lambda の構文は非常に単純で、次の構造に似ています:

(parameters) -> expression

または

(parameters) -> { statements; }

ラムダ式は 3 つの部分で構成されます:

1. パラメータ: 仮パラメータ リストに似ています。メソッド内、ここではパラメータは関数インターフェイス内のパラメータです。ここでのパラメータの型は、明示的に宣言することも、宣言せずに JVM によって暗黙的に推論することもできます。また、推論される型が 1 つだけの場合は、括弧を省略できます。

2. ->: 「使用されている」と理解できます

3. メソッド本体: 式またはコード ブロックにすることができ、関数インターフェイスでのメソッドの実装です。コード ブロックは、値を返すことも、何も返さないこともできます。このコード ブロックは、メソッドのメソッド本体に相当します。式の場合は、値を返すことも、何も返さないこともできます。

次の例で説明します:

//示例1：不需要接受参数，直接返回10
()->10
 
//示例2：接受两个int类型的参数，并返回这两个参数相加的和
(int x,int y)->x+y;
 
//示例2：接受x,y两个参数，该参数的类型由JVM根据上下文推断出来，并返回两个参数的和
(x,y)->x+y;
 
//示例3：接受一个字符串，并将该字符串打印到控制到，不反回结果
(String name)->System.out.println(name);
 
//示例4：接受一个推断类型的参数name，并将该字符串打印到控制台
name->System.out.println(name);
 
//示例5：接受两个String类型参数，并分别输出，不反回
(String name,String sex)->{System.out.println(name);System.out.println(sex)}
 
//示例6：接受一个参数x，并返回该该参数的两倍
x->2*x

Lambda はどこで使用されますか?

[関数型インターフェイス][1] では、Lambda 式のターゲット タイプが関数型インターフェイスであることがわかります。特定の機能インターフェイスを通じて特定の型に一致する必要があります。したがって、ラムダ式は、そのターゲット型と一致する任意の場所で使用できます。ラムダ式は、関数インターフェイスの抽象関数の記述と同じパラメータ型を持つ必要があり、その戻り値の型も、抽象関数の戻り値の型と互換性がある必要があります。スローされる例外も関数の記述範囲に限定されます。

次に、カスタム関数型インターフェイスの例を見てみましょう:

@FunctionalInterface
 interface Converter<F, T>{
 
   T convert(F from);
 
}

まず、従来の方法でインターフェイスを使用します:

Converter<String ,Integer> converter=new Converter<String, Integer>() {
     @Override
     public Integer convert(String from) {
       return Integer.valueOf(from);
     }
   };
 
   Integer result = converter.convert("200");
   System.out.println(result);

明らかに問題はありません。その後、Lambda がステージに登場した瞬間に、Lambda を使用してConverter インターフェイスを実装します:

Converter<String ,Integer> converter=(param) -> Integer.valueOf(param);
    Integer result = converter.convert("101");
    System.out.println(result);

上記の例を通して、Lambda の使用法を簡単に理解できたと思います。 次に、一般的に使用される Runnable を使用して説明します。

以前はコードを記述していました。このように:

new Thread(new Runnable() {
      @Override
      public void run() {
        System.out.println("hello lambda");
      }
    }).start();

場合によっては、多数の匿名クラスによってコードが乱雑に見えることがあります。これで、Lambda を使用して簡潔にすることができます:

new Thread(() -> System.out.println("hello lambda")).start();

メソッドリファレンス

メソッドリファレンスは、Lambda 式を記述する簡略化された方法です。参照されるメソッドは、実際には Lambda 式のメソッド本体の実装です。その構文構造は次のとおりです。

ObjectRef::methodName

左側はクラス名またはインスタンス名、中央はメソッド参照記号「::」です。右側は対応するメソッド名です。

メソッド参照は 3 つのカテゴリに分類されます:

1. 静的メソッド参照

場合によっては、次のようなコードを記述することがあります:

public class ReferenceTest {
  public static void main(String[] args) {
    Converter<String ,Integer> converter=new Converter<String, Integer>() {
      @Override
      public Integer convert(String from) {
        return ReferenceTest.String2Int(from);
      }
    };
    converter.convert("120");
 
  }
 
  @FunctionalInterface
  interface Converter<F,T>{
    T convert(F from);
  }
 
  static int String2Int(String from) {
    return Integer.valueOf(from);
  }
}

この時点で静的参照を使用する場合、コードは次のようになります。より簡潔に: re

Converter<String, Integer> converter = ReferenceTest::String2Int;
converter.convert("120");

E

2. メソッドの引用例

次のようなコードも書くことができます:

public class ReferenceTest {
  public static void main(String[] args) {
 
    Converter<String, Integer> converter = new Converter<String, Integer>() {
      @Override
      public Integer convert(String from) {
        return new Helper().String2Int(from);
      }
    };
    converter.convert("120");
  }
 
  @FunctionalInterface
  interface Converter<F, T> {
    T convert(F from);
  }
 
  static class Helper {
    public int String2Int(String from) {
      return Integer.valueOf(from);
    }
  }
}

さらに詳しくさらに詳しく

3. コンストラクター メソッドのリファレンス

次に、コンストラクター メソッドのリファレンスを説明します。まず、親クラス Animal を定義します:

Helper helper = new Helper();
Converter<String, Integer> converter = helper::String2Int;
converter.convert("120");

次に、Animal の 2 つのサブクラスを定義します: Dog、Bird

class Animal{
  private String name;
  private int age;
 
  public Animal(String name, int age) {
    this.name = name;
    this.age = age;
  }
 
  public void behavior(){
 
  }
}

次に、ファクトリ インターフェイスを定義します:

public class Bird extends Animal {
 
  public Bird(String name, int age) {
    super(name, age);
  }
 
  @Override
  public void behavior() {
    System.out.println("fly");
  }
}
 
class Dog extends Animal {
 
  public Dog(String name, int age) {
    super(name, age);
  }
 
  @Override
  public void behavior() {
    System.out.println("run");
  }
}

次に、 Dog クラスと Bird クラスのオブジェクトを作成するには、引き続き従来の方法を使用します:

interface Factory<T extends Animal> {
  T create(String name, int age);
}

🎜 2 つのオブジェクトを作成するためだけに 10 以上のコードを書きました。次に、コンストラクター参照を使用してみましょう: 🎜

Factory factory=new Factory() {
  @Override
  public Animal create(String name, int age) {
    return new Dog(name,age);
  }
};
factory.create("alias", 3);
factory=new Factory() {
  @Override
  public Animal create(String name, int age) {
    return new Bird(name,age);
  }
};
factory.create("smook", 2);

🎜 🎜🎜🎜🎜これ。コードがすっきりときれいに見えるようにするためです。 Dog::new を通じてオブジェクトを構築する場合、Factory.create 関数のシグネチャによって対応するコンストラクターが選択されます。 🎜🎜Lambdaのドメインとアクセス制限🎜

域即作用域，Lambda表达式中的参数列表中的参数在该Lambda表达式范围内（域）有效。在作用Lambda表达式内，可以访问外部的变量：局部变量、类变量和静态变量，但操作受限程度不一。

访问局部变量

在Lambda表达式外部的局部变量会被JVM隐式的编译成final类型，因此只能访问外而不能修改。

public class ReferenceTest {
  public static void main(String[] args) {
 
    int n = 3;
    Calculate calculate = param -> {
      //n=10; 编译错误
      return n + param;
    };
    calculate.calculate(10);
  }
 
  @FunctionalInterface
  interface Calculate {
    int calculate(int value);
  }
 
}

访问静态变量和成员变量

在Lambda表达式内部，对静态变量和成员变量可读可写。

public class ReferenceTest {
  public int count = 1;
  public static int num = 2;
 
  public void test() {
    Calculate calculate = param -> {
      num = 10;//修改静态变量
      count = 3;//修改成员变量
      return n + param;
    };
    calculate.calculate(10);
  }
 
  public static void main(String[] args) {
 
  }
 
  @FunctionalInterface
  interface Calculate {
    int calculate(int value);
  }
 
}

  

Lambda不能访问函数接口的默认方法

java8增强了接口，其中包括接口可添加default关键词定义的默认方法，这里我们需要注意，Lambda表达式内部不支持访问默认方法。

Lambda实践

在[函数式接口][2]一节中，我们提到java.util.function包中内置许多函数式接口，现在将对常用的函数式接口做说明。

Predicate接口

输入一个参数，并返回一个Boolean值，其中内置许多用于逻辑判断的默认方法:

@Test
public void predicateTest() {
  Predicate<String> predicate = (s) -> s.length() > 0;
  boolean test = predicate.test("test");
  System.out.println("字符串长度大于0:" + test);
 
  test = predicate.test("");
  System.out.println("字符串长度大于0:" + test);
 
  test = predicate.negate().test("");
  System.out.println("字符串长度小于0:" + test);
 
  Predicate<Object> pre = Objects::nonNull;
  Object ob = null;
  test = pre.test(ob);
  System.out.println("对象不为空:" + test);
  ob = new Object();
  test = pre.test(ob);
  System.out.println("对象不为空:" + test);
}

  

Function接口

接收一个参数，返回单一的结果，默认的方法（andThen）可将多个函数串在一起，形成复合Funtion（有输入，有输出）结果，

@Test
public void functionTest() {
  Function<String, Integer> toInteger = Integer::valueOf;
  //toInteger的执行结果作为第二个backToString的输入
  Function<String, String> backToString = toInteger.andThen(String::valueOf);
  String result = backToString.apply("1234");
  System.out.println(result);
 
  Function<Integer, Integer> add = (i) -> {
    System.out.println("frist input:" + i);
    return i * 2;
  };
  Function<Integer, Integer> zero = add.andThen((i) -> {
    System.out.println("second input:" + i);
    return i * 0;
  });
 
  Integer res = zero.apply(8);
  System.out.println(res);
}

  

Supplier接口

返回一个给定类型的结果，与Function不同的是，Supplier不需要接受参数(供应者，有输出无输入)

@Test
public void supplierTest() {
  Supplier<String> supplier = () -> "special type value";
  String s = supplier.get();
  System.out.println(s);
}

Consumer接口

代表了在单一的输入参数上需要进行的操作。和Function不同的是，Consumer没有返回值(消费者，有输入，无输出)

@Test
public void consumerTest() {
  Consumer<Integer> add5 = (p) -> {
    System.out.println("old value:" + p);
    p = p + 5;
    System.out.println("new value:" + p);
  };
  add5.accept(10);
}

以上四个接口的用法代表了java.util.function包中四种类型，理解这四个函数式接口之后，其他的接口也就容易理解了，现在我们来做一下简单的总结：

Predicate用来逻辑判断，Function用在有输入有输出的地方，Supplier用在无输入，有输出的地方，而Consumer用在有输入，无输出的地方。你大可通过其名称的含义来获知其使用场景。

Stream

Lambda为java8带了闭包，这一特性在集合操作中尤为重要：java8中支持对集合对象的stream进行函数式操作，此外，stream api也被集成进了collection api，允许对集合对象进行批量操作。

下面我们来认识Stream。

Stream表示数据流，它没有数据结构，本身也不存储元素，其操作也不会改变源Stream，而是生成新Stream.作为一种操作数据的接口，它提供了过滤、排序、映射、规约等多种操作方法，这些方法按照返回类型被分为两类：凡是返回Stream类型的方法，称之为中间方法（中间操作），其余的都是完结方法（完结操作）。完结方法返回一个某种类型的值，而中间方法则返回新的Stream。中间方法的调用通常是链式的，该过程会形成一个管道，当完结方法被调用时会导致立即从管道中消费值，这里我们要记住：Stream的操作尽可能以“延迟”的方式运行，也就是我们常说的“懒操作”，这样有助于减少资源占用，提高性能。对于所有的中间操作（除sorted外）都是运行在延迟模式下。

Stream不但提供了强大的数据操作能力，更重要的是Stream既支持串行也支持并行，并行使得Stream在多核处理器上有着更好的性能。

Stream的使用过程有着固定的模式：

      1、创建Stream

      2、通过中间操作，对原始Stream进行“变化”并生成新的Stream

      3、使用完结操作，生成最终结果

也就是

      创建——>变化——>完结

Stream的创建

对于集合来说，可以通过调用集合的stream()或者parallelStream()来创建，另外这两个方法也在Collection接口中实现了。对于数组来说，可以通过Stream的静态方法of(T … values)来创建，另外，Arrays也提供了有关stream的支持。

除了以上基于集合或者数组来创建Stream,也可以通过Steam.empty()创建空的Stream,或者利用Stream的generate（）来创建无穷的Stream。

下面我们以串行Stream为例，分别说明Stream几种常用的中间方法和完结方法。首先创建一个List集合：

List<String> lists=new ArrayList<String >();
    lists.add("a1");
    lists.add("a2");
    lists.add("b1");
    lists.add("b2");
    lists.add("b3");
    lists.add("o1");

中间方法

过滤器（Filter）

结合Predicate接口，Filter对流对象中的所有元素进行过滤,该操作是一个中间操作，这意味着你可以在操作返回结果的基础上进行其他操作。

public static void streamFilterTest() {
  lists.stream().filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);
 
  //等价于以上操作
  Predicate<String> predicate = (s) -> s.startsWith("a");
  lists.stream().filter(predicate).forEach(System.out::println);
 
  //连续过滤
  Predicate<String> predicate1 = (s -> s.endsWith("1"));
  lists.stream().filter(predicate).filter(predicate1).forEach(System.out::println);
}

   

排序（Sorted）

结合Comparator接口，该操作返回一个排序过后的流的视图，原始流的顺序不会改变。通过Comparator来指定排序规则，默认是按照自然顺序排序。

public static void streamSortedTest() {
  System.out.println("默认Comparator");
  lists.stream().sorted().filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);
 
  System.out.println("自定义Comparator");
  lists.stream().sorted((p1, p2) -> p2.compareTo(p1)).filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);
 
}

   

映射（Map）

结合Function接口，该操作能将流对象中的每个元素映射为另一种元素，实现元素类型的转换。

public static void streamMapTest() {
  lists.stream().map(String::toUpperCase).sorted((a, b) -> b.compareTo(a)).forEach(System.out::println);
 
  System.out.println("自定义映射规则");
  Function<String, String> function = (p) -> {
    return p + ".txt";
  };
  lists.stream().map(String::toUpperCase).map(function).sorted((a, b) -> b.compareTo(a)).forEach(System.out::println);
 
}

  

在上面简单介绍了三种常用的操作，这三种操作极大简化了集合的处理。接下来，介绍几种完结方法：

完结方法

“变换”过程之后，需要获取结果，即完成操作。下面我们来看相关的操作：

匹配（Match）

用来判断某个predicate是否和流对象相匹配，最终返回Boolean类型结果，例如：

public static void streamMatchTest() {
  //流对象中只要有一个元素匹配就返回true
  boolean anyStartWithA = lists.stream().anyMatch((s -> s.startsWith("a")));
  System.out.println(anyStartWithA);
  //流对象中每个元素都匹配就返回true
  boolean allStartWithA
      = lists.stream().allMatch((s -> s.startsWith("a")));
  System.out.println(allStartWithA);
}

收集（Collect）

在对经过变换之后，我们将变换的Stream的元素收集，比如将这些元素存至集合中，此时便可以使用Stream提供的collect方法，例如：

public static void streamCollectTest() {
  List<String> list = lists.stream().filter((p) -> p.startsWith("a")).sorted().collect(Collectors.toList());
  System.out.println(list);
 
}

计数（Count）

类似sql的count，用来统计流中元素的总数，例如：

public static void streamCountTest() {
  long count = lists.stream().filter((s -> s.startsWith("a"))).count();
  System.out.println(count);
}

规约（Reduce）

reduce方法允许我们用自己的方式去计算元素或者将一个Stream中的元素以某种规律关联，例如：

public static void streamReduceTest() {
  Optional<String> optional = lists.stream().sorted().reduce((s1, s2) -> {
    System.out.println(s1 + "|" + s2);
    return s1 + "|" + s2;
  });
}

执行结果如下：

a1|a2
a1|a2|b1
a1|a2|b1|b2
a1|a2|b1|b2|b3
a1|a2|b1|b2|b3|o1

并行Stream VS 串行Stream

到目前我们已经将常用的中间操作和完结操作介绍完了。当然所有的的示例都是基于串行Stream。接下来介绍重点戏——并行Stream（parallel Stream）。并行Stream基于Fork-join并行分解框架实现，将大数据集合切分为多个小数据结合交给不同的线程去处理，这样在多核处理情况下，性能会得到很大的提高。这和MapReduce的设计理念一致：大任务化小，小任务再分配到不同的机器执行。只不过这里的小任务是交给不同的处理器。

通过parallelStream（）创建并行Stream。为了验证并行Stream是否真的能提高性能，我们执行以下测试代码：

首先创建一个较大的集合：

List<String> bigLists = new ArrayList<>();
  for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
    UUID uuid = UUID.randomUUID();
    bigLists.add(uuid.toString());
  }

测试串行流下排序所用的时间：

private static void notParallelStreamSortedTest(List<String> bigLists) {
  long startTime = System.nanoTime();
  long count = bigLists.stream().sorted().count();
  long endTime = System.nanoTime();
  long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);
  System.out.println(System.out.printf("串行排序: %d ms", millis));
 
}

测试并行流下排序所用的时间：

private static void parallelStreamSortedTest(List<String> bigLists) {
  long startTime = System.nanoTime();
  long count = bigLists.parallelStream().sorted().count();
  long endTime = System.nanoTime();
  long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);
  System.out.println(System.out.printf("并行排序: %d ms", millis));
 
}

结果如下：

          串行排序: 13336 ms
          并行排序: 6755 ms

看到这里，我们确实发现性能提高了约么50%，你也可能会想以后都用parallel Stream不久行了么？实则不然，如果你现在还是单核处理器，而数据量又不算很大的情况下，串行流仍然是这种不错的选择。你也会发现在某些情况，串行流的性能反而更好，至于具体的使用，需要你根据实际场景先测试后再决定。

懒操作

上面我们谈到Stream尽可能以延迟的方式运行，这里通过创建一个无穷大的Stream来说明：

首先通过Stream的generate方法来一个自然数序列，然后通过map变换Stream：

//递增序列
class NatureSeq implements Supplier<Long> {
   long value = 0;
 
   @Override
   public Long get() {
     value++;
     return value;
   }
 }
 
public void streamCreateTest() {
   Stream<Long> stream = Stream.generate(new NatureSeq());
   System.out.println("元素个数："+stream.map((param) -> {
     return param;
   }).limit(1000).count());
 
 }

   

执行结果为：

       元素个数：1000

我们发现开始时对这个无穷大的Stream做任何中间操作（如：filter,map等，但sorted不行）都是可以的，也就是对Stream进行中间操作并生存一个新的Stream的过程并非立刻生效的（不然此例中的map操作会永远的运行下去，被阻塞住），当遇到完结方法时stream才开始计算。通过limit()方法，把这个无穷的Stream转为有穷的Stream。

总结

以上就是Java Lambda快速入门详解的全部内容，看完本文后大家是不是对Java Lambda有了更深的了解，希望本文对大家学习Java Lambda能有所帮助。

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