学习笔记：JAVA新特性（lambda表达式，函数式接口，Stream API，Optional)

一、函数式接口和Lambda表达式

简单的说，在Java8中，Lambda表达式就是一个函数式接口的实例**（可以理解为：函数式接口的实现类对象）**。这就是Lambda表达式和函数式接口的关系。也就是说，只要一个对象是函数式接口的实例，那么该对象就可以用Lambda表达式来表示。

1.定义函数式接口

// TODO: 2021/8/18 判断一个接口是否为函数式接口，可以在接口之前添加注解@FunctionalInterface 
@FunctionalInterface
public interface MyNumber<T> {
     // TODO: 2021/8/18 接口可以定义为一个泛型，在函数式接口实现类对象中，可以通过类型推断来确定数据类型 
     T getValue(T t);
}

2.函数式接口实现类对象做为参数应用

作为参数传递 Lambda 表达式：为了将 Lambda 表达式作为参数传递，接收****Lambda 表达式的参数类型必须是与该 Lambda 表达式兼容的函数式接口的类型。

public class DreamOne {
    //作为参数传递 Lambda 表达式：为了将 Lambda 表达式作为参数传递，接收Lambda
    //表达式的参数类型必须是与该 Lambda 表达式兼容的函数式接口的类型。
    public String toUpperString(MyNumber<String> myNumber, String str) {
        return myNumber.getValue(str);
    }
    
    // TODO: 2021/8/18 测试：能过lambda表达式生成一个函数式接口实现类对象，将其做为参数传传递进去
    public void toUpperStringTest(){
        MyNumber<String> myNumber = (x)->x;
        String s = toUpperString(myNumber, "hellojavac!");
        System.out.println(s);
    }
    
}

3.JAVA内置四大核心函数式接口

函数式接口	参数类型	返回类型	用途
Consumer消费型接口	T	void	对类型为T的对象应用操作，包含方法：void accept(T t)
Supplier供给型接口	无	T	返回类型为T的对象，包含方法：T get()
Function<T, R>消费生产型	T	R	对类型为T的对象应用操作，并返回结果。结果是R类型的对象。包含方法：R apply(T t)
Predicate断定型接口	T	boolean	确定类型为T的对象是否满足某约束，并返回boolean 值。包含方法：boolean test(T t)

其他接口

在这里插入图片描述

以上四大接口和其他接口都为函数式接口，采取泛型，可以通过类型推断，确定函数式接口实现类对象的数据类型。

二、函数式接口的方法引用与构造器引用

1.方法引用

当要传递给Lambda体的操作，已经有实现的方法了，可以使用方法引用！
方法引用可以看做是Lambda表达式深层次的表达。换句话说，方法引用就是Lambda表达式，也就是函数式接口的一个实例，通过方法的名字来指向一个方法，可以认为是Lambda表达式的一个语法糖。
要求：实现接口的抽象方法的参数列表和返回值类型，必须与方法引用的方法的参数列表和返回值类型保持一致！
格式：使用操作符 “::” 将类(或对象) 与方法名分隔开来。

个人理解：方法用引，其核心思想是函数式接口不需要自已写lambda表达式来创建函数式接口实现类对象，而是直接使用系统或之前已经写好的,这样也可能通过调用函数式接口实现类对象中方式，产生与之前写好代码的效果

具体代码示例如下：

@Test
public void test56() {
    // TODO: 2021/8/18 两层意思：一是方法引用得到的也是一个对象，是函数式接口实现类对象，
    // 二是：函数式接口的实现类抽象方法的实现也引用的方法的方法体相同，
    // 三是：可以使用系统自带的方法去引用，也可以自已写方法去引用，
    Consumer<String> consumer = System.out::println;
    consumer.accept("hellothis");

    Comparator<Integer> comparator = Integer::compareTo;
    Comparator<String> comparator1 = String::compareTo;
    int compare = comparator.compare(52, 34);
    Consumer<Integer> consumer1 = System.out::println;
    consumer1.accept(compare);
}

@Test
public void test71() {
    //采用方法引用
    BiPredicate<String,String> biPredicate = String::equals;
    boolean test = biPredicate.test("java", "hello");
    System.out.println(test);

    //采用lambda表达式
    BiPredicate<String,String> biPredicate1 = (x,y)->{return x.equals(y);};
    System.out.println(biPredicate1.test("this", "this"));
}

2.构造引用

格式： ClassName::new

与函数式接口相结合，自动与函数式接口中方法兼容。
可以把构造器引用赋值给定义的方法，要求构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致！且方法的返回值即为构造器对应类的对象。

@Test
public void test82() {
    // TODO: 2021/8/18 构造引用
    //构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致！且方法的返回值即为构造器对应类的对象
    DreamConstractor dreamConstractor = DreamOne::new;
    DreamOne dreamOne = dreamConstractor.getDreamOne();
    dreamOne.setName("admin");
    dreamOne.setAge(123);
    //方法引用
    Consumer<Object> consumer = System.out::println;
    consumer.accept(dreamOne);
}

三、Stream API

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API。
Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

1. 为什么要使用Stream API

实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。
Stream 和 Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。

2. 什么是Stream

是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。“集合讲的是数据，Stream讲的是计算！”

注意点：

① Stream 自己不会存储元素。
② Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
③ Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

3. Stream的操作三个步骤

创建Stream

一个数据源（如：集合、数组），获取一个流

中间操作

一个中间操作链，对数据源的数据进行处理

终止操作

一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用

4. 通过集合创建Stream

Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：

default Stream stream() : 返回一个顺序流

default Stream parallelStream() : 返回一个并行流

5. 通过数组创建Stream

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：

static Stream stream(T[] array): 返回一个流

重载形式，能够处理对应基本类型的数组：

public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)

6. 通过Stream的of()方法创建Stream

可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

public static Stream of(T… values) : 返回一个流

7. 创建无限流

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。

迭代

public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)

生成

public static Stream generate(Supplier s)

@Test
public void test92() {
    // TODO: 2021/8/18 迭代的方式
    Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
    iterate.limit(10).forEach(System.out::println);

    // TODO: 2021/8/18 生成方式
    // TODO: 2021/8/18 采用了lambda表达式
    Stream<Double> generate1 = Stream.generate(() -> {
        return Math.random();
    });
    // TODO: 2021/8/18 采用了方法引用
    // TODO: 2021/8/18 Stream本身不存储数据，而是在使用的时候将数据源中的
    // 数据按指定的生成方法产生数据和Stream一起将数据存储到内存当中
    Stream<Double> generate = Stream.generate(Math::random);
    generate.limit(100).forEach(System.out::println);
}

8. Stream的中间操作：筛选与切片

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

筛选与切片

方法	描述
filter(Predicate p)	接收 Lambda ，从流中排除某些元素
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量
skip(long n)	跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补

@Test
public void test92() {
    // TODO: 2021/8/18 迭代的方式产生数据到Stream中
    Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
    iterate.limit(10).forEach(System.out::println);

    // TODO: 2021/8/18 生成方式
    // TODO: 2021/8/18 采用了lambda表达式
    Stream<Double> generate1 = Stream.generate(() -> {
        return Math.random();
    });
    // TODO: 2021/8/18 采用了方法引用
    // TODO: 2021/8/18 Stream本身不存储数据，而是在使用的时候将数据源中的
    // 数据按指定的生成方法产生数据和Stream一起将数据存储generate到内存当中
    // TODO: 2021/8/18 明确产生数据的方式， 
    Stream<Double> generate = Stream.generate(Math::random);
    // TODO: 2021/8/18 只选前100的数据到stream中，Stream存储在内存当中
    Stream<Double> limit = generate.limit(100);
    // TODO: 2021/8/18 过滤，只选取大gf 0.5的数据在Stream中
    Stream<Double> doubleStream = limit.filter(x -> x > 0.5);
    // TODO: 2021/8/18 将Stream中的数据去重
    Stream<Double> distinct = doubleStream.distinct();
    // TODO: 2021/8/18 跳过前10个元素，将后面的元素继续存储在Stream中 
    Stream<Double> skip = distinct.skip(10);
    // TODO: 2021/8/18 终止操作，将stream中的数据打印出来
    doubleStream.forEach(System.out::println);
}9

9. Stream的中间操作：映射

方法	描述
map(Function f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
mapToDouble(ToDoubleFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream。
mapToInt(ToIntFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 LongStream。
flatMap(Function f)	接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流

@Test
public void test123() {
    // TODO: 2021/8/18 通过迭代的方式道理成数据
    Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, x -> x + 1);
    // TODO: 2021/8/18 截取前100个数据保存到Stream中
    Stream<Integer> limit = iterate.limit(100);
    // TODO: 2021/8/18 映射：接收一个函数，这个函数可以通过lambda表达式或方法引用确定的，
    // 传递的是一个函数式接口实现类对象，再调用这个对象中的方法
    Stream<Integer> integerStream = limit.map(x -> x * 2);
    // TODO: 2021/8/18 将int型数据转换成double型，由于是数据从小转大，所以会自动类型转换，在lambda方法体中不需要进行任何操作
    DoubleStream doubleStream = integerStream.mapToDouble(x -> x*12);
    // TODO: 2021/8/18 将double数据转换成int数据，由于是数据从大到小，所以在表达式方法体中需要强转
    IntStream intStream = doubleStream.mapToInt(x -> (int) x);
    // TODO: 2021/8/18 将int数据转换从long数据，数据从小到大，会自动类型转换
    LongStream longStream = intStream.mapToLong(x -> x);
    // TODO: 2021/8/18 将Stream中的一个数据映射成为包含这个数据的一个Stream
    LongStream stream = longStream.flatMap(x -> LongStream.of(x));
}

10. Stream的中间操作：排序

方法	描述
sorted()	产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator com)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

@Test
public void test143() {
    Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, x -> x + 1);
    iterate.limit(100).sorted((x, y) -> {
        return x.compareTo(y);
    }
                             ).forEach(System.out::println);
}

11. Stream终止操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是 void 。
流进行了终止操作后，不能再次使用。

11.1 匹配与查找

方法	描述
allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)

@Test
public void test152() {
    Stream<Integer> generate = Stream.generate(() -> {
        Integer integer = local.get();
        if (integer == null) {
            integer = 1;
            local.set(integer);
        } else {
            integer += 1;
            local.set(integer);
        }
        return integer;
    });

    Stream<Integer> limit = generate.limit(100);
    // TODO: 2021/8/18 检查是否匹配所有元素
    boolean b = limit.allMatch(x -> x > 0);
    // TODO: 2021/8/18 检查是否匹配其中的一个元素
    System.out.println(limit.anyMatch(x -> x == 900));
    // TODO: 2021/8/18 检查是否没有匹配所有元素
    System.out.println(limit.noneMatch(x -> x < 0));
    // TODO: 2021/8/18 返回第一个元素 ，产生的是一个Optional对象
    Optional<Integer> first = limit.findFirst();
    // TODO: 2021/8/18 返回流中任意的一个元素
    Optional<Integer> any = limit.findAny();
    Integer integer = first.get();
    System.out.println(integer);
}

@Test
public void test183() {
    Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, x -> x + 1);
    Stream<Integer> limit = iterate.limit(100);
    // TODO: 2021/8/18 返回流中值的总数 
    long count = limit.count();
    // TODO: 2021/8/18 返回流中的最小值
    Optional<Integer> min = limit.min((x,y)->x.compareTo(y));
    // TODO: 2021/8/18 返回流中的最大值
    Optional<Integer> max = limit.max(Integer::compareTo);
    // TODO: 2021/8/18 将流中的值逐一进行打印 
    limit.forEach(x-> System.out.println(x));
    System.out.println(max.get());
}

11.2 归约

方法	描述
reduce(T iden, BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional

备注：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google 用它来进行网络搜索而出名。

@Test
public void test198() {
    Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, x -> x + 1);
    Stream<Integer> limit = iterate.limit(100);
    // TODO: 2021/8/18 采用方法引用
    Optional<Integer> reduce = limit.reduce(Integer::sum);
    // TODO: 2021/8/18 采用lambda表达式
    Optional<Integer> reduce1 = limit.reduce((x, y) -> x + y);
    System.out.println(reduce.get());
}

@Test
public void test209() {
    Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, x -> x + 1);
    Stream<Integer> limit = iterate.limit(100);
    // TODO: 2021/8/18 归约，合并流中的值并加止额外的参数值100 
    Integer reduce = limit.reduce(100, Integer::sum);
    System.out.println(reduce);
}

11.2 收集

方法	描述
collect(Collector c)	将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、Map)。
另外， Collectors 实现类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表：

方法	返回类型	作用
toList	List	把流中元素收集到List
toSet	Set	把流中元素收集到Set
toCollection	Collection	把流中元素收集到创建的集合
counting	Long	计算流中元素的个数
summingInt	Integer	对流中元素的整数属性求和
averagingInt	Double	计算流中元素Integer属性的平均值
summarizingInt	IntSummaryStatistics	收集流中Integer属性的统计值。如：均值
joining	String	连接流中每个字符串
maxBy	Optional	根据比较器选择最大值
reducing	归约产生的类型

在这里插入图片描述

四、Optional 类

到目前为止，臭名昭著的空指针异常是导致Java应用程序失败的最常见原因。以前，为了解决空指针异常，Google公司著名的Guava项目引入了Optional类，Guava通过使用检查空值的方式来防止代码污染，它鼓励程序员写更干净的代码。受到Google Guava的启发，Optional类已经成为Java 8类库的一部分。
Optional 类(java.util.Optional) 是一个容器类，它可以保存类型T的值，代表这个值存在。或者仅仅保存null，表示这个值不存在。原来用 null 表示一个值不存在，现在 Optional 可以更好的表达这个概念。并且可以避免空指针异常。
Optional类的Javadoc描述如下：这是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。

Optional提供很多有用的方法，这样我们就不用显式进行空值检测。

1. 创建Optional类对象的方法：

Optional.of(T t) : 创建一个 Optional 实例，t必须非空；
Optional.empty() : 创建一个空的 Optional 实例
**Optional.ofNullable(T t) 😗*t可以为null

2. 判断Optional容器中是否包含对象：

boolean isPresent() : 判断是否包含对象
void ifPresent(Consumer<? super T> consumer) **：**如果有值，就执行Consumer接口的实现代码，并且该值会作为参数传给它。

3. 获取Optional容器的对象：

T get(): 如果调用对象包含值，返回该值，否则抛异常
T orElse(T other) **：**如果有值则将其返回，否则返回指定的other对象。
T orElseGet(Supplier<? extends T> other) **：**如果有值则将其返回，否则返回由Supplier接口实现提供的对象。
T orElseThrow(Supplier<? extends X> exceptionSupplier) **：**如果有值则将其返回，否则抛出由Supplier接口实现提供的异常。

代码示例一：

@Test
public void test225() {
    // TODO: 2021/8/18 创建Optional对象，有三种创建方法，这是其中之一
    Optional<Girl> girlFriend = Optional.ofNullable(new Boy().getGirlFriend());
    // TODO: 2021/8/18 判断Optional对象中是否有值，如果有值，就值传递给参数对象进行处理 ，参数数像可以是函数值接口实现类对象
    girlFriend.ifPresent(System.out::println);
    // TODO: 2021/8/18 如果optional 对象中有值，则返回对象中的值，如果没有，就返回参数中定义的对象
    Girl aThis = girlFriend.orElse(new Girl("this", 30));
    System.out.println(aThis);
    // TODO: 2021/8/18 如果Optional对象中有值，则返回值，如果没有，返回在生产型函数式接口实现类对象所产生的值
    Girl hello = girlFriend.orElseGet(() -> {
        return new Girl("hello", 25);
    });
    System.out.println(hello);
}

代码示例二：

@Test
public void test243() {
    Optional<Employee> admin = Optional.of(new Employee("admin", 5000));
    // TODO: 2021/8/18 判断 Optional对象中的数据是否符合参数中的条件，如果符合，则重新创建一个包含此数据的Opitonal对象
    //如果不符合，则创建一个空的Optional对象
    Optional<Employee> employee = admin.filter(e -> e.getSalary() > 7000);
    employee.ifPresent(System.out::println);
    // TODO: 2021/8/18 由于Optional对象中的数据为空，所以下面会返回参数中创建的对象 
    Employee thisgood = employee.orElse(new Employee("thisgood", 6000));
    System.out.println(thisgood);

    // TODO: 2021/8/18 由于Optional对象为空，所以会返回一个由生产型函数式接口实现类对象创建的对象 
    Employee hellojava = employee.orElseGet(() -> {
        return new Employee("hellojava", 20);
    });
    System.out.println(hellojava);
}