Java代码
//Before Java 8: new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("Before Java8, too much code for too little to do"); } }).start(); //Java 8 way: new Thread( () -> System.out.println("In Java8, Lambda expression rocks !!") ).start(); 输出: too much code, for too little to do Lambda expression rocks !! 这个例子使我们学到了java8中Lambda表达式的书写方式： (参数) -> 表达式 (参数) -> 语句 (参数) -> { 语句 } 例如，如果你的方法只是在控制台打印信息，则可以这么写： Java代码
() -> System.out.println("Hello Lambda Expressions"); 如果你的方法接收两个参数，那么： Java代码
(int even, int odd) -> even + odd顺带提一句，一般来说在Lambda表达式中要尽量保持变量的简洁性。这会使你的代码简短而能保持在一行之内。所以像上面的代码可以选择变量名类似a,b或者x,y之类的，比起even和odd来会更好。 例2 用Lambda表达式写事件监听程序 要是你用过Swing API，那就少不了事件监听代码，这是使用匿名类的经典例子。现在我们可以用Lambda表达式来抒写更好的事件处理代码。
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// Before Java 8: JButton show = new JButton("Show"); show.addActionListener(new ActionListener() { @Override public void actionPerformed(ActionEvent e) { System.out.println("Event handling without lambda expression is boring"); } }); // Java 8 way: show.addActionListener((e) -> { System.out.println("Light, Camera, Action !! Lambda expressions Rocks"); }); 另外一个常用匿名类的地方是给Collections.sort()方法提供自定义的Comparator接口实现。这个地方也可以用Lambda表达式。 例3 用Lambda表达式进行List迭代 Java代码
//Prior Java 8 : List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API"); for (String feature : features) { System.out.println(feature); } //In Java 8: List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API"); features.forEach(n -> System.out.println(n)); // 用java8的方法引用更好，方法引用由::(双冒号)操作符来完成,看起来像c++中的作用域操作符 Java代码
features.forEach(System.out::println);输出: Lambdas Default Method Stream API Date and Time API 例4 使用Lambda表达式和函数式接口Predicate 除了提供函数式编程语言级别的支持外，java8同时也新增了一个新的包java.util.function。其中包含了许多类来支持java函数式编程。其中之一是Predicate接口，使用这个接口和lamb表达式就可以以更少的代码为API方法添加更多的动态行为。 以下是Predicate的使用范例，展示了过滤集合数据的许多共性。
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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("Languages which ends with a "); filter(languages, (str)->str.endsWith("a")); System.out.println("Print all languages :"); filter(languages, (str)->true); System.out.println("Print no language : "); filter(languages, (str)->false); System.out.println("Print language whose length greater than 4:"); filter(languages, (str)->str.length() > 4); } public static void filter(List names, Predicate condition) { for(String name: names) { if(condition.test(name)) { System.out.println(name + " "); } } } 输出: Languages which starts with J : Java Languages which ends with a Java Scala Print all languages : Java Scala C++ Haskell Lisp Print no language : Print language whose length greater than 4: Scala Haskell Java代码
//更佳的方式 public static void filter(List names, Predicate condition) { names.stream().filter((name) -> (condition.test(name))).forEach((name) -> { System.out.println(name + " "); }); } 可以看到Stream API的filter方法也接受一个Predicate，意味着可以用内联代码直接替换我们自定义的filter()方法。这就是Lambda表达式的威力所在。除此之外Predicate接口也可以测试多个条件，将会在下面的例子中加以说明。 例5: Lambda表达式结合Predicate 就像上个例子所说，Predicate允许组合两个以上的条件，它提供了类似于逻辑与和或的操作and(),or()和xor()，这些方法可以用来组合传递到filter方法中的多个条件。例如为了获取所有以J开头并有四个字符长度的语言，可以定义两个单独的Predicate实例覆盖每个条件然后用and方法将他们组合在一起。看例子： Java代码
Predicate类似可以用or或者xor。这个例子也强调了单独用或者按需组合用Predicate的重要性。简而言之用Predicate和Lambda表达式的优势你可以写的更少做得更多。 例6 Map和Reduce的例子 6.1 Map 在这个例子中，我们要将costBeforeTax的每个元素以加上他们的增值税。传递一个Lambda表达式给map方法使之应用于每个元素，之后在用forEach打印结果。startsWithJ = (n) -> n.startsWith("J"); Predicate 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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// Without lambda expressions: List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500); for (Integer cost : costBeforeTax) { double price = cost + .12*cost; System.out.println(price); } // With Lambda expression: List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500); costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).forEach(System.out::println); 输出 112.0 224.0 336.0 448.0 560.0 112.0 224.0 336.0 448.0 560.0 6.2 Reduce 还有另外一个函数reduce可以将所有值转换为一个值。map跟reduce操作是函数式编程的核心，reduce也被称作折叠操作。reduce并不是一种新的操作，在SQL中我们用的一些聚集函数比如sum，avg，count等他们实际上也是reduce操作，因为他们也是将多个值进行操作然后返回一个值。Stream API定义了reduce函数，可以接受一个Lambda表达式然后组合所有值。Stream类中像IntStream都有内置的方法像average(), count(), sum(), mapToLong(), mapToDouble()等转换方法。我们可以用内置的方法也可以自定义。 Java代码
// Old way: 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); // New way: 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); 输出 Total : 1680.0 Total : 1680.0 例7 用filter创建一个字符串List 在java开发中对大的集合进行过滤是常用的操作。用Lambda表达式和Stream API会让操作变得简单易懂。 Stream提供了一个filter()方法，接受一个Predicate对象。这意味着可以传递一个Lambda表达式作为过滤逻辑，看例子: Java代码
//创建一个长度大于两个字符的字符串List List输出 : Original List : [abc, , bcd, , defg, jk], filtered list : [abc, bcd, defg] 例8 给每个List元素应用函数 在工作中我们经常会碰到这样的情况：给List中每个元素加以一定的操作例如乘以或者除以某个值等。这些操作用map方法再好不过了，我们可以将转换逻辑以Lambda表达式传给map方法来应用于每个元素： //将字符串转为大写然后用逗号连起来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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List输出: USA, JAPAN, FRANCE, GERMANY, ITALY, U.K., CANADA 例9 复制不同值到子列表 本例演示如何利用Stream类的distinct方法过滤重复值到集合中。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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List输出 : Original List : [9, 10, 3, 4, 7, 3, 4], Square Without duplicates : [81, 100, 9, 16, 49] 例10 计算List中元素的最大，最小，和以及平均值 在Stream类中像IntStream, LongStream and DoubleStream有一个非常有用的方法summaryStattics()，返回IntSummaryStatistics, LongSummaryStatistics or DoubleSummaryStatistics其描述了这个流中元素的统计数据。下面的例子中我们用这个方法来计算一个List中的最大最小值总和以及均值:numbers = Arrays.asList(9, 10, 3, 4, 7, 3, 4); List 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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List输出: Highest prime number in List : 29 Lowest prime number in List : 2 Sum of all prime numbers : 129 Average of all prime numbers : 12.9primes = 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());