Java 8: Lambda Expression

http://www.tutorialspoint.com/java8/java8_lambda_expressions.htm

https://docs.oracle.com/javase/tutorial/java/javaOO/lambdaexpressions.html

http://www.infoq.com/cn/articles/Java-se-8-lambda

http://www.infoq.com/cn/articles/Java-8-Lambdas-A-Peek-Under-the-Hood

Lambda表达式 vs 匿名类

既然lambda表达式即将正式取代Java代码中的匿名内部类，那么有必要对二者做一个比较分析。一个关键的不同点就是关键字 this。匿名类的 this 关键字指向匿名类，而lambda表达式的 this 关键字指向包围lambda表达式的类。另一个不同点是二者的编译方式。Java编译器将lambda表达式编译成类的私有方法。使用了Java 7的 invokedynamic 字节码指令来动态绑定这个方法。

用lambda表达式实现Runnable

使用lambda表达式替换匿名类，而实现Runnable接口是匿名类的最好示例。看一下Java 8之前的runnable实现方法，需要4行代码，而使用lambda表达式只需要一行代码。我们在这里做了什么呢？那就是用() -> {}代码块替代了整个匿名类。

new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Traditional Way!");
}
}).start();

new Thread(() -> {
System.out.println("Lambda Expression!") ;
}).start();

用Java 8 lambda表达式进行事件处理

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");
}
});

show.addActionListener((e) -> {
System.out.println("Light, Camera, Action !! Lambda expressions Rocks");
});

使用lambda表达式对列表进行迭代

List<String> features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API");
for (String feature : features) {
System.out.println(feature);
}

features.forEach(n -> System.out.println(n));

// 使用Java 8的方法引用更方便，方法引用由::双冒号操作符标示，
// 看起来像C++的作用域解析运算符
features.forEach(System.out::println);

使用lambda表达式和函数式接口Predicate

public static void filter(List<String> names, Predicate<String> condition) {
names.forEach(name -> {
if (condition.test(name)) {
System.out.print(name + " ");
}
});
}

public static void filterV1(List<String> names, Predicate<String> condition) {
names.stream().filter(name -> condition.test(name)).forEach(name -> {
System.out.print(name + " ");
});
}
//Stream API的过滤方法也接受一个Predicate，这意味着可以将我们定制的 filter() 方法替换成写在里面的内联代码，这就是lambda表达式的魔力。另外，Predicate接口也允许进行多重条件的测试。

List<String> 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);
filterV1(languages, (str) -> str.length() > 4);

在lambda表达式中加入Predicate

java.util.function.Predicate 允许将两个或更多的 Predicate 合成一个。它提供类似于逻辑操作符AND和OR的方法，名字叫做and()、or()和xor()，用于将传入 filter() 方法的条件合并起来。

// 甚至可以用and()、or()和xor()逻辑函数来合并Predicate，
// 例如要找到所有以J开始，长度为四个字母的名字，你可以合并两个Predicate并传入
Predicate<String> startsWithJ = str -> str.startsWith("J");
Predicate<String> fourLetters = str -> str.length() == 4;

languages.stream().filter(startsWithJ.and(fourLetters)).forEach(str -> {
System.out.print("nName, which starts with 'J' and four letter long is : " + str);
});

<
4000
p>使用lambda表达式的Map和Reduce示例

本例介绍最广为人知的函数式编程概念map。它允许你将对象进行转换。例如在本例中，我们将 costBeforeTax 列表的每个元素转换成为税后的值。我们将 x -> x*x lambda表达式传到 map() 方法，后者将其应用到流中的每一个元素。然后用 forEach() 将列表元素打印出来。使用流API的收集器类，可以得到所有含税的开销。有 toList() 这样的方法将 map 或任何其他操作的结果合并起来。由于收集器在流上做终端操作，因此之后便不能重用流了。你甚至可以用流API的 reduce() 方法将所有数字合成一个，下一个例子将会讲到。

List<Integer> costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
for (Integer cost : costBeforeTax) {
double price = cost + .12 * cost;
System.out.println(price);
}

costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12 * cost).forEach(System.out::println);

在上个例子中，可以看到map将集合类（例如列表）元素进行转换的。还有一个 reduce() 函数可以将所有值合并成一个。Map和Reduce操作是函数式编程的核心操作，因为其功能，reduce 又被称为折叠操作。另外，reduce 并不是一个新的操作，你有可能已经在使用它。SQL中类似 sum()、avg() 或者 count() 的聚集函数，实际上就是 reduce 操作，因为它们接收多个值并返回一个值。流API定义的 reduceh() 函数可以接受lambda表达式，并对所有值进行合并。IntStream这样的类有类似 average()、count()、sum() 的内建方法来做 reduce 操作，也有mapToLong()、mapToDouble() 方法来做转换。这并不会限制你，你可以用内建方法，也可以自己定义。在这个Java 8的Map Reduce示例里，我们首先对所有价格应用 12% 的VAT，然后用 reduce() 方法计算总和。

List<Integer> 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);

double bill = costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12 * cost).reduce((sum, cost) -> sum + cost).get();
System.out.println("Total : " + bill);

通过过滤创建一个String列表

过滤是Java开发者在大规模集合上的一个常用操作，而现在使用lambda表达式和流API过滤大规模数据集合是惊人的简单。流提供了一个 filter() 方法，接受一个 Predicate 对象，即可以传入一个lambda表达式作为过滤逻辑。下面的例子是用lambda表达式过滤Java集合，将帮助理解。

List<String> strList = Arrays.asList("ABC", "BGH", "GH", "RTT", "TR");
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);

对列表的每个元素应用函数

我们通常需要对列表的每个元素使用某个函数，例如逐一乘以某个数、除以某个数或者做其它操作。这些操作都很适合用 map() 方法，可以将转换逻辑以lambda表达式的形式放在 map() 方法里，就可以对集合的各个元素进行转换了，如下所示。

// 将字符串换成大写并用逗号链接起来
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);

复制不同的值，创建一个子列表

利用流的 distinct() 方法来对集合进行去重。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(10, 20, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5);
List<Integer> distincts = numbers.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s,  Square Without duplicates : %s %n", numbers, distincts);

计算集合元素的最大值、最小值、总和以及平均值

IntStream、LongStream 和 DoubleStream 等流的类中，有个非常有用的方法叫做 summaryStatistics() 。可以返回 IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics 或者 DoubleSummaryStatistic s，描述流中元素的各种摘要数据。在本例中，我们用这个方法来计算列表的最大值和最小值。它也有 getSum() 和 getAverage() 方法来获得列表的所有元素的总和及平均值。

//获取数字的个数、最小值、最大值、总和以及平均值
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());