基本語法
Lambda 表達式爲 Java8 帶來了部分函數式編程的支持。Lambda 表達式雖然不完全等同於閉包，但也基本實現了閉包的功能。和其他一些函數式語言不一樣的是，Java 中的 Lambda 表達式也是對象，必須依附於一類特別的對象類型，函數式接口。
Lambda 表達式的一般語法：
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(type1 param1, type2 param2, ..., typeN paramN) -> {
statment1;
statment2;
......
return statmentM;
}
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絕大多數情況，編譯器都可以從上下文環境中推斷出lambda表達式的參數類型。這樣lambda表達式就變成了：
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(param1, param2, ..., paramN) -> {
statment1;
statment2;
......
return statmentM;
}
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當lambda表達式的參數個數只有一個，可以省略小括號。lambda表達式簡寫爲：
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param1 -> {
statment1;
statment2;
......
return statmentM;
}
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當 lambda 表達式只包含一條語句時，可以省略大括號、return和語句結尾的分號。lambda表達式簡化爲：
案例使用
例1、對列表進行迭代
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// Java 8之前：
List features = Arrays.asList("note", "guide", "qa", "hotel", "sales");
for (String feature : features) {
System.out.println(feature);
}
// Java 8之後：
List features = Arrays.asList("note", "guide", "qa", "hotel", "sales");
features.forEach(n -> System.out.println(n));
// 使用Java 8的方法引用更方便，方法引用由::雙冒號操作符標示，看起來像C++的作用域解析運算符
features.forEach(System.out::println);
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例 2、對 map / set 進行迭代
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// Java 8之前：
for(Map.Entry<String, String> it : aMap.entrySet()){
System.out.println(it.getKey()+"="+it.getValue());
}
// Java 8之後：
aMap.forEach((k,v)->{System.out.println(k+" "+v);});
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例 3、實現 Runnable
使用lambda表達式可以替換匿名類，而實現Runnable接口是匿名類的最好示例。看一下Java 8之前的runnable實現方法，需要4行代碼，而使用lambda表達式只需要一行代碼。我們在這裏做了什麼呢？那就是用() -> {}代碼塊替代了整個匿名類。
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// Java 8之前：
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Before Java8, too much code for too little to do");
}
}).start();
//Java 8方式：
new Thread(()->System.out.println("In Java8, Lambda expression rocks !!")).start();
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例 4、邏輯處理與函數式接口 Predicate
除了在語言層面支持函數式編程風格，Java 8也添加了一個包，叫做 java.util.function。它包含了很多類，用來支持Java的函數式編程。其中一個便是Predicate，使用 java.util.function.Predicate 函數式接口以及lambda表達式，可以向API方法添加邏輯，用更少的代碼支持更多的動態行爲。
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public static void main(args[]){
List languages = Arrays.asList("Java", "Scala", "C++", "Haskell", "Lisp");
System.out.println("Languages which starts with J :");
filter(languages, (str)->str.startsWith("J"));
System.out.println("Print all languages :");
filter(languages, (str)->true);
System.out.println("Print language whose length greater than 4:");
filter(languages, (str)->str.length() > 4);
}
// Java8 不太友好的處理方式
public static void filter(List names, Predicate condition) {
for(String name: names) {
if(condition.test(name)) {
System.out.println(name + " ");
}
}
}
// Java8 更好的實現方式
public static void filter(List names, Predicate condition) {
names.stream().filter((name) -> (condition.test(name))).forEach((name) -> {
System.out.println(name + " ");
});
}
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可以看到，Stream API的過濾方法也接受一個Predicate，這意味着可以將我們定製的 filter() 方法替換成寫在裏面的內聯代碼，這就是lambda表達式的魔力。另外，Predicate接口也允許進行多重條件的測試，下面的例子將要講到。
例 5、lambda 中加入 Predicate
上個例子說到，java.util.function.Predicate 允許將兩個或更多的 Predicate 合成一個。它提供類似於邏輯操作符AND和OR的方法，名字叫做and()、or()和xor()，用於將傳入 filter() 方法的條件合併起來。例如，要得到所有以J開始，長度爲四個字母的語言，可以定義兩個獨立的 Predicate 示例分別表示每一個條件，然後用 Predicate.and() 方法將它們合併起來，如下所示：
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// 甚至可以用and()、or() 和 xor() 邏輯函數來合併 Predicate，
// 例如要找到所有以J開始，長度爲四個字母的名字，你可以合併兩個Predicate並傳入
Predicate<String> startsWithJ = (n) -> n.startsWith("J");
Predicate<String> fourLetterLong = (n) -> n.length() == 4;
names.stream()
.filter(startsWithJ.and(fourLetterLong))
.forEach((n) -> System.out.print("nName, which starts with 'J' and four letter long is : " + n));
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例 6、Lambda 中 Map 使用
map() 函數允許你將對象進行轉換。
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// 不使用lambda表達式爲每個訂單加上12%的稅
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
for (Integer cost : costBeforeTax) {
double price = cost + .12*cost;
System.out.println(price);
}
// 使用lambda表達式
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).forEach(System.out::println);
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例 7、Lambda 中 Reduce 使用
reduce() 函數可以將所有值合併成一個。Map和Reduce操作是函數式編程的核心操作，因爲其功能，reduce 又被稱爲摺疊操作。另外，reduce 並不是一個新的操作，你有可能已經在使用它。SQL中類似 sum()、avg() 或者 count() 的聚集函數，實際上就是 reduce 操作，因爲它們接收多個值並返回一個值。流API定義的 reduceh() 函數可以接受lambda表達式，並對所有值進行合併。
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// 爲每個訂單加上12%的稅，最後得到總價
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double total = 0;
for (Integer cost : costBeforeTax) {
double price = cost + .12*cost;
total = total + price;
}
System.out.println("Total : " + total);
// 新方法：
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double bill = costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).reduce((sum, cost) -> sum + cost).get();
System.out.println("Total : " + bill);
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例 8、過濾創建一個新列表
過濾是Java開發者在大規模集合上的一個常用操作，而現在使用lambda表達式和流API過濾大規模數據集合是驚人的簡單。流提供了一個 filter() 方法，接受一個 Predicate 對象，即可以傳入一個lambda表達式作爲過濾邏輯。
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List<String> strList = Arrays.asList("abc", "bcd", "defg", "jk");
// 創建一個字符串列表，每個字符串長度大於2
List<String> filtered = strList.stream().filter(x -> x.length()> 2).collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s, filtered list : %s %n", strList, filtered);
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例 9、對 list 中每個元素應用函數
我們通常需要對列表的每個元素使用某個函數，例如逐一乘以某個數、除以某個數或者做其它操作。這些操作都很適合用 map() 方法，可以將轉換邏輯以lambda表達式的形式放在 map() 方法裏，就可以對集合的各個元素進行轉換了
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// 將字符串換成大寫並用逗號鏈接起來
List<String> G7 = Arrays.asList("USA", "Japan", "France", "Germany", "Italy", "U.K.","Canada");
String G7Countries = G7.stream().map(x -> x.toUpperCase()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(G7Countries);
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例 10、複製不同值並創建一個子列表
本例展示瞭如何利用流的 distinct() 方法來對集合進行去重。
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// 用所有不同的數字創建一個平方形列表
List<Integer> numbers = Arrays.asList(9, 10, 3, 4, 7, 3, 4);
List<Integer> distinct = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s, Square Without duplicates : %s %n", numbers, distinct);
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例 11、計算集合元素的最大值、最小值、總和以及平均值
IntStream、LongStream 和 DoubleStream 等流的類中，有個非常有用的方法叫做 summaryStatistics() 。可以返回 IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics 或者 DoubleSummaryStatistic s，描述流中元素的各種摘要數據。在本例中，我們用這個方法來計算列表的最大值和最小值。它也有 getSum() 和 getAverage() 方法來獲得列表的所有元素的總和及平均值。
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//獲取數字的個數、最小值、最大值、總和以及平均值
List<Integer> primes = Arrays.asList(2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29);
IntSummaryStatistics stats = primes.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("Highest prime number in List : " + stats.getMax());
System.out.println("Lowest prime number in List : " + stats.getMin());
System.out.println("Sum of all prime numbers : " + stats.getSum());
System.out.println("Average of all prime numbers : " + stats.getAverage());
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例 12、項目中真實使用 Lambda 案例
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// 從配置文件中獲取對應的初始化內容
private static final HashMap<String, ArrayList<String>> TYPE_MAP = YmlUtil.getMap();
// 過濾同類型
private boolean filterByType(String baseTypeId, String typeId) {
List<String> typeIds = TYPE_MAP.getOrDefault(baseTypeId, TYPE_MAP.get(TYPE_DEFAULT)); // 如果給定的 key 沒有對應 vale，則給定一個默認的 list
return Optional.ofNullable(typeIds).map(t -> t.contains(typeId)).orElse(false); // 首先判斷 typeIds 是否爲空，爲空返回 false；不爲空使用 Lambda 的 map 函數判斷 list 中是否包含給定的key，如果不包含返回 false 否則返回 true
}
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