資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：一個(gè)抽象類可以通過實(shí)例變量字段保存一個(gè)通用狀態(tài)，而接口是不能有實(shí)例變量的。分組和分區(qū)分組多級(jí)分組分區(qū)是分組的特殊情況由一個(gè)謂詞返回一個(gè)布爾值的函數(shù)作為分類函數(shù)，它稱分區(qū)函數(shù)。
一、基本概念
兩個(gè)新特性：
1、函數(shù)式編程簡化代碼復(fù)雜度（引入了Lambda表達(dá)式） 2、更高效的利用多核CPU1、基本概念：
1、Lambda基本語法
(parameters) -> expression
對(duì)應(yīng)：參數(shù)->表達(dá)式
或（請(qǐng)注意語句的花括號(hào)）
(parameters) -> { statements; }
對(duì)應(yīng)：參數(shù)->語句
根據(jù)上述語法規(guī)則，以下哪個(gè)不是有效的Lambda表達(dá)式？
(1) () -> {}
(2) () -> "Raoul"
(3) () -> {return "Mario";}
(4) (Integer i) -> return "Alan" + i;
(5) (String s) -> {"IronMan";}
答案：只有4和5是無效的Lambda。
(1) 這個(gè)Lambda沒有參數(shù)，并返回void。它類似于主體為空的方法：public void run() {}。
(2) 這個(gè)Lambda沒有參數(shù)，并返回String作為表達(dá)式。
(3) 這個(gè)Lambda沒有參數(shù)，并返回String（利用顯式返回語句）。
(4) return是一個(gè)控制流語句。要使此 Lambda有效，需要使花括號(hào)，如下所示：
(Integer i) -> {return "Alan" + i;}。
(5)"Iron Man"是一個(gè)表達(dá)式，不是一個(gè)語句。要使此 Lambda有效，你可以去除花括號(hào)
和分號(hào)，如下所示：(String s) -> "Iron Man"。或者如果你喜歡，可以使用顯式返回語
句，如下所示：(String s)->{return "IronMan";}。
函數(shù)式接口就是只定義一個(gè)抽象方法的接口。
下列哪些式函數(shù)式接口：
(1)public interface Adder{
int add(int a, int b);
}
(2)public interface SmartAdder extends Adder{
int add(double a, double b);
}
(3)public interface Nothing{
}
只有(1)是函數(shù)式接口，按照定義其他都不是。
3、Java 8中的抽象類和抽象接口
（1）一個(gè)類只能繼承一個(gè)抽象類，但是一個(gè)類可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)接口。
（2）一個(gè)抽象類可以通過實(shí)例變量（字段）保存一個(gè)通用狀態(tài)，而接口是不能有實(shí)例變量的。
(1) 類中的方法優(yōu)先級(jí)最高。類或父類中聲明的方法的優(yōu)先級(jí)高于任何聲明為默認(rèn)方法的優(yōu)先級(jí)。 (2) 如果無法依據(jù)第一條進(jìn)行判斷，那么子接口的優(yōu)先級(jí)更高：函數(shù)簽名相同時(shí)， 優(yōu)先選擇擁有最具體實(shí)現(xiàn)的默認(rèn)方法的接口，即如果B 繼承了A ，那么B 就比A 更加具體。 (3) 最后，如果還是無法判斷，繼承了多個(gè)接口的類必須通過顯式覆蓋和調(diào)用期望的方法， 顯式地選擇使用哪一個(gè)默認(rèn)方法的實(shí)現(xiàn)。5、教你一步步完成普通方法到Lambda方法的改造
目標(biāo)：對(duì)于一個(gè)`Apple`列表(`inventory`)按照重量進(jìn)行排序 最終實(shí)現(xiàn)：`inventory.sort(comparing(Apple::getWeight))`
實(shí)現(xiàn)分析：
Java 8的 API已經(jīng)為你提供了一個(gè)List可用的sort方法，你不用自己去實(shí)現(xiàn)它。
那么最困難的部分已經(jīng)搞定了！但是，如何把排序策略傳遞給sort方法呢？你看，sort方法的簽名是這樣的：
void sort(Comparator c)
它需要一個(gè)Comparator對(duì)象來比較兩個(gè)Apple！這就是在 Java中傳遞策略的方式：它們必須包裹在一個(gè)對(duì)象里。
我們說sort的行為被參數(shù)化了：傳遞給它的排序策略不同，其行為也會(huì)不同。
public class AppleComparator implements Comparator{ public int compare(Apple a1, Apple a2){ return a1.getWeight().compareTo(a2.getWeight()); } } inventory.sort(new AppleComparator());
你在前面看到了，你可以使用匿名類來改進(jìn)解決方案， 而不是實(shí)現(xiàn)一個(gè)`Comparator`卻只實(shí)例化一次：
inventory.sort(new Comparator() { public int compare(Apple a1, Apple a2){ return a1.getWeight().compareTo(a2.getWeight()); } });
使用Lambda 表達(dá)式 你的解決方案仍然挺啰嗦的。Java 8引入了Lambda表達(dá)式， 它提供了一種輕量級(jí)語法來實(shí)現(xiàn)相同的目標(biāo)：傳遞代碼。 你看到了，在需要函數(shù)式接口的地方可以使用Lambda表達(dá)式。 我們回顧一下：函數(shù)式接口就是僅僅定義一個(gè)抽象方法的接口。 抽象方法的簽名（稱為函數(shù)描述符）描述了Lambda表達(dá)式的簽名。 在這個(gè)例子里，Comparator代表了函數(shù)描述符(T, T) -> int。 因?yàn)槟阌玫氖翘O果，所以它具體代表的就是(Apple, Apple) -> int。 改進(jìn)后的新解決方案看上去就是這樣的了： inventory.sort((Apple a1, Apple a2)->a1.getWeight().compareTo(a2.getWeight())); 我們前面解釋過了，Java 編譯器可以根據(jù)Lambda 出現(xiàn)的上下文來推斷 Lambda 表達(dá)式參數(shù)的類型 。那么你的解決方案就可以重寫成這樣： inventory.sort((a1, a2) -> a1.getWeight().compareTo(a2.getWeight())); 你的代碼還能變得更易讀一點(diǎn)嗎？Comparator 具有一個(gè)叫作comparing 的靜態(tài)輔助方法，它可以接受一個(gè)Functio 來提取Comparable 鍵值，并 生成一個(gè)Comparator 對(duì)象。 它可以像下面這樣用（注意你現(xiàn)在傳遞的Lambda 只有一個(gè)參數(shù)：Lambda 說明了如何從蘋果中提取需要比較的鍵值）： Comparatorc = Comparator.comparing((Apple a) -> a.getWeight()); 現(xiàn)在你可以把代碼再改得緊湊一點(diǎn)了： import static java.util.Comparator.comparing; inventory.sort(comparing((a) -> a.getWeight()));
使用方法引用 前面解釋過，方法引用就是替代那些轉(zhuǎn)發(fā)參數(shù)的Lambda表達(dá)式的語法糖。你可以用方法引用讓你的代碼更簡潔 假設(shè)你靜態(tài)導(dǎo)入了 import java.util.Comparator.comparing; inventory.sort(comparing(Apple::getWeight));二、流簡介
流是`Java API`的新成員，它允許你以聲明性方式處理數(shù)據(jù)集合（通過查詢語句來表達(dá)，而不是臨時(shí)編寫一個(gè)實(shí)現(xiàn)）。就現(xiàn)在來說，你可以把它們看成遍歷數(shù)據(jù)集的高級(jí)迭代器。 流可以并行的處理集合數(shù)據(jù)，無需編寫復(fù)雜的多線程代碼。
public class Dish {
private final String name;
private final boolean vegetarian;
private final int calories;
private final Type type;
public Dish(String name, boolean vegetarian, int calories, Type type) {
this.name = name;
this.vegetarian = vegetarian;
this.calories = calories;
this.type = type;
}
public String getName() {
return name;
}
public boolean isVegetarian() {
return vegetarian;
}
public int getCalories() {
return calories;
}
public Type getType() {
return type;
}
public enum Type { MEAT, FISH, OTHER }
}
目標(biāo)：篩選出盤子中熱量高于400的食物的名稱，并按按照熱量高低排序
方法一：用普通集合方式處理
ListlowCaloricDishes = new ArrayList<>(); //1、篩選 for(Dish d: menu){ if(d.getCalories() < 400){ lowCaloricDishes.add(d); } } //2、排序 Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator () { public int compare(Dish d1, Dish d2){ return Integer.compare(d1.getCalories(), d2.getCalories()); } }); //3、統(tǒng)計(jì) List lowCaloricDishesName = new ArrayList<>(); for(Dish d: lowCaloricDishes){ lowCaloricDishesName.add(d.getName()); }
方法二：用流處理
ListlowCaloricDishesName = menu.stream() .filter(d->d.getCalories()<400)// 篩選 .sorted(comparing(Dish::getCalories))//排序 .map(d->d.getName()) .collect(Collectors.toList());//統(tǒng)計(jì)
流的特點(diǎn)： ? 元素序列——就像集合一樣，流也提供了一個(gè)接口，可以訪問特定元素類型的一組有序值。因?yàn)榧鲜菙?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所以它的主要目的是以特定的時(shí)間/空間復(fù)雜度存儲(chǔ)和訪問元 素（如`ArrayList` 與 `LinkedList`）。但流的目的在于表達(dá)計(jì)算，比如 `filter`、`sorted`和`map`。集合講的是數(shù)據(jù)，流講的是計(jì)算。 ? 源——流會(huì)使用一個(gè)提供數(shù)據(jù)的源，如集合、數(shù)組或輸入/輸出資源。 請(qǐng)注意，從有序集合生成流時(shí)會(huì)保留原有的順序。由列表生成的流，其元素順序與列表一致。 ? 數(shù)據(jù)處理操作——流的數(shù)據(jù)處理功能支持類似于數(shù)據(jù)庫的操作，如`filter`、`map`、`reduce`、`find`、`match`、`sort`等。流操作可以順序執(zhí)行，也可并行執(zhí)行。 ? 流水線——很多流操作本身會(huì)返回一個(gè)流，這樣多個(gè)操作就可以鏈接起來，形成一個(gè)大的流水線。流水線的操作可以看作對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)庫式查詢。 ? 內(nèi)部迭代——與使用迭代器顯式迭代的集合不同，流的迭代操作是在背后進(jìn)行的。 流與集合的區(qū)別： 1、集合是一個(gè)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它包含數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中目前所有的值—— 集合中的每個(gè)元素都得先算出來才能添加到集合中。 2、流則是在概念上固定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（你不能添加或刪除元素），其元素則是按需計(jì)算的。 流的操作： 1、中間操作：中間操作會(huì)返回另一個(gè)流，比如`filter、map、sort、distinct`等操作 2、終端操作： 終端操作會(huì)從流的流水線生成結(jié)果，比如`forEach、count、collect`三、使用流
常用流的API介紹
1、篩選流
Listnumbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4); numbers.stream() .filter(i -> i % 2 == 0) .distinct() .forEach(System.out::println);
2、截?cái)嗔?/p>
Listdishes = menu.stream() .filter(d -> d.getCalories() > 300) .limit(3) .collect(toList());
3、跳過元素
Listdishes = menu.stream() .filter(d -> d.getCalories() > 300) .skip(2) .collect(toList());
4、映射 對(duì)流中每一個(gè)元素應(yīng)用函數(shù)
ListdishNames = menu.stream() .map(Dish::getName) .collect(toList()); List dishNameLengths = menu.stream() .map(Dish::getName) .map(String::length) .collect(toList());
5、流的扁平化
例如， 給定單詞列表["Hello","World"] ，你想要返回列表["H","e","l", "o","W","r","d"]
方式一：這個(gè)并不能返回正確的數(shù)據(jù),解釋看圖5-5
words.stream()
.map(word -> word.split(""))
.distinct()
.collect(toList());
方式二：使用`flatMap` 方法，把一個(gè)流中的每個(gè)值都換成另一個(gè)流，然后把所有的流連接起來成為一個(gè)流。解釋看圖5-6
ListuniqueCharacters = words.stream() .map(w -> w.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect(Collectors.toList());
6、查找和匹配
Stream API通過allMatch 、anyMatch 、noneMatch 、findFirst 和findAny 方法提供了查找和匹配的工具方法。
1、anyMatch方法可以回答“流中是否有一個(gè)元素能匹配給定的謂詞”。
if(menu.stream().anyMatch(Dish::isVegetarian)){
System.out.println("The menu is (somewhat) vegetarian friendly!!");
}
anyMatch方法返回一個(gè)boolean，因此是一個(gè)終端操作。
2、allMatch方法的工作原理和anyMatch類似，但它會(huì)看看流中的元素是否都能匹配給定的謂詞。
boolean isHealthy = menu.stream().allMatch(d -> d.getCalories() < 1000);
3、noneMatch沒有任何元素與給定的謂詞匹配。
boolean isHealthy = menu.stream().noneMatch(d -> d.getCalories() < 1000);
4、findAny方法將返回當(dāng)前流中的任意元素。
Optional dish =menu.stream().filter(Dish::isVegetarian).findAny();
Optional簡介
Optional類（java.util.Optional）是一個(gè)容器類，
代表一個(gè)值存在或不存在。在上面的代碼中，findAny可能
什么元素都沒找到。Java 8的庫設(shè)計(jì)人員引入了Optional，
這樣就不用返回眾所周知容易出問題的null了。
5、findFirst查找第一個(gè)元素
ListsomeNumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); Optional firstSquareDivisibleByThree =someNumbers.stream() .map(x -> x * x) .filter(x -> x % 3 == 0) .findFirst(); // 9
6、規(guī)約
解決了如何把一個(gè)流中的元素組合起來，常用函數(shù)reduce
數(shù)據(jù)求和實(shí)現(xiàn)
方式一：
int sum = 0;
for (int x : numbers) {
sum += x;
}
方式二：
int sum = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
解釋：
reduce接受兩個(gè)參數(shù)：
? 一個(gè)初始值，這里是0；
? 一個(gè)BinaryOperator 來將兩個(gè)元素結(jié)合起來產(chǎn)生一個(gè)新的值，這里我們用的是lambda (a, b) -> a + b 。
求最大值和最小值
int max = numbers.stream().reduce(0, Integer::max);
歸約方法的優(yōu)勢(shì)與并行化
相比于前面寫的逐步迭代求和，使用reduce的好處在于，這里的迭代被內(nèi)部迭代抽象掉了， 這讓內(nèi)部實(shí)現(xiàn)得以選擇并行執(zhí)行reduce操作。而迭代式求和例子要更新共享變量sum， 這不是那么容易并行化的。 如果你加入了同步，很可能會(huì)發(fā)現(xiàn)線程競(jìng)爭(zhēng)抵消了并行本應(yīng)帶來的性能提升！這種計(jì)算的并 行化需要另一種辦法：將輸入分塊，分塊求和，最后再合并起來。但這樣的話代碼看起來就 完全不一樣了。 使用流來對(duì)所有的元素并行求和時(shí)，你的代碼幾乎不用修改：stream()換成了`parallelStream()。 int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);
7、構(gòu)建流
從數(shù)值、數(shù)組、序列、文件以及函數(shù)來構(gòu)建流
7.1、數(shù)值構(gòu)建流
Streamstream = Stream.of("Java 8 ", "Lambdas ", "In ", "Action"); stream.map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
7.2、數(shù)組構(gòu)建流
int[] numbers = {2, 3, 5, 7, 11, 13};
int sum = Arrays.stream(numbers).sum();
7.3、函數(shù)構(gòu)建流 Stream API提供了兩個(gè)靜態(tài)方法來從函數(shù)生成流：
Stream.iterate和 Stream.generate。 Stream.iterate迭代構(gòu)建流: Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
解釋：
iterate方法接受一個(gè)初始值（在這里是0）， 還有一個(gè)依次應(yīng)用在每個(gè)產(chǎn)生的新值上的Lambda（UnaryOperator四、流的收集器類型）。 這里，我們使用Lambda n -> n + 2，返回的是前一個(gè)元素加上2。 Stream.generate生成流: Stream.generate(Math::random).limit(5).forEach(System.out::println); IntStream 的generate 方法會(huì)接受一個(gè)IntSupplier，可以這樣來生成一個(gè)全是1 的無限流。 IntStream ones = IntStream.generate(() -> 1);
收集器非常有用，因?yàn)橛盟梢院啙嵍`活地定義collect 用來生成結(jié)果集合的標(biāo)準(zhǔn),一個(gè)普通的收集器 收集器的主要功能: ? 將流元素歸約和匯總為一個(gè)值 ? 元素分組 ? 元素分區(qū) 首先導(dǎo)入類：import static java.util.stream.Collectors.*;
1、歸約和匯總
long howManyDishes = menu.stream().count(); int totalCalories = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories))
2、連接字符串
String shortMenu = menu.stream().map(Dish::getName).collect(joining());
String shortMenu = menu.stream().map(Dish::getName).collect(joining(", "));
3、廣義的歸約匯總
int totalCalories = menu.stream().collect(reducing(0, Dish::getCalories, (i, j) -> i + j)); 解釋它需要三個(gè)參數(shù)。 ? 第一個(gè)參數(shù)是歸約操作的起始值，也是流中沒有元素時(shí)的返回值，所以很顯然對(duì)于數(shù)值和而言0是一個(gè)合適的值。 ? 第二個(gè)參數(shù)就是你在6.2.2節(jié)中使用的函數(shù)，將菜肴轉(zhuǎn)換成一個(gè)表示其所含熱量的int。 ? 第三個(gè)參數(shù)是一個(gè)BinaryOperator，將兩個(gè)項(xiàng)目累積成一個(gè)同類型的值。這里它就是對(duì)兩個(gè)int求和。
4、分組和分區(qū)groupingBy
