Java Lambda 入門チュートリアル

Lambdaはじめに

Lambda は、関数型プログラミングの基本部分として、他のプログラミング言語 (Scala など) で長い間広く使用されてきましたが、Java 分野ではゆっくりと発展しました。 Lambda がサポートされ始めたということです。

数学的な定義は脇に置いて、Lambda を直接理解してみましょう。ラムダ式は本質的に匿名メソッドであり、その基礎となる実装は、匿名クラスを生成する invokedynamic 命令を通じて行われます。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で置き換えることができます。 Lambda を使用するとコードをより簡潔にできるため、この考え方はまったく問題ありませんが、重要なことは、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。

ラムダ構文

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 grouped:

1. paramaters: 形式的なものに似ていますメソッド内のパラメータ リスト。ここでの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. ->: 「〜に使用される」という意味として理解できます

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、メソッドの実装です機能的なインターフェイス。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 式のターゲット型が関数型インターフェイスであることがわかります。すべての Lambda は、特定の関数インターフェイスを介して指定された型を取得します。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。次のステップは、Lambda がステージに登場したら、Lambda 実装を使用します。 Converter インターフェイス:

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

上記の例を通じて、Lambda の使用法についてはすでに簡単に理解できたと思います。以下では、一般的に使用される Runnable を使用して説明します。

以前は、次のコードを書いていたかもしれません。

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書くことがあります:

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とコードがより簡潔になります:

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

2.インスタンス メソッドのリファレンス

次のようなコードを記述することもできます:

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);
        }
    }
}

インスタンス メソッドのリファレンス:

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

3 を使用すると、より簡潔になります。コンストラクター メソッドリファレンス

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

    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、Animal の 2 つのサブクラスを定義します: Dog、Bird

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、ファクトリ インターフェイスを定義します:

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

次に、従来の方法を使用してクラスの Dog オブジェクトを作成しますBird クラス:

        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);

2 つのオブジェクトを作成するためだけに 10 個以上のコードを書きました。次に、constructor を使用して参照してみましょう。 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

ドメインは、Lambda式のパラメータリストのパラメータがLambda式のスコープ(ドメイン)内で有効です。動作中の Lambda 式内では、外部

変数

(ローカル変数、クラス変数、静的変数) にアクセスできますが、操作はさまざまな程度に制限されます。

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。

以上がJava Lambda 入門チュートリアルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。