CoreJava基础之JDK8的新特性（函数式编程）

 

JDK8中的接口

1.接口中可以定义静态方法

工具类：一个类中的所有方法都是静态方法（System/Math/Arrays等）

Collection工具类	用于各种集合的操作
Sort（List list）	对list排序
reverse（List   list）	将list中元素倒序排列
shuffle（List list）	将List中的元素随机排序

interface IA{
	public static IA createIA(){
		return new IA(){};
	}
}
省去工具类!!

2.接口中可以定义默认的方法（保证接口的向后兼容性）

interface IA{
    default void m1(){}
}
实现接口IA时, 就无须实现m1方法

菱形继承问题

（1）

class A{
    public void m1(){}
}
interface B{
    default void m1(){}
}
class C extends A implements B{
	
}

C中的m1方法来自 A类          类优于接口

（2）

interface A{
    default void m1(){}
}
interface B{
    default void m1(){}
}
class C implements A,B{
    public void m1(){
        A.super.m1();  // 调用A接口中的m1方法
        B.super.m1();  // 调用B接口中的m1方法
    }
}
C类必须覆盖m1方法, 否则编译出错

方法引用规则：

①父类优先于接口；

②子接口优于父接口；

③平级接口出现方法冲突，实现类必须主动覆盖；

④出现方法签名冲突，无法解决！！！

3.接口中可以定义私有默认方法（JDK9）

interface ID{
	default void m1(){
		print();
		System.out.println("我是m1 谁敢删我");
	}
	default void m2(){
		print();
		System.out.println("我是m2 谁敢删我");
	}
	private void print(){
		for(int i = 1 ; i <= 100 ; i++){
			System.out.println("HelloWorld");
		}
	}
}

集合的排序 Comparator

abstract int compare（T   o1, T   o2）	需要用户实现本方法，如果o1小于o2返回负数；如果o1==o2 返回0；如果o1大于o2 返回正数
reversed（）	返回反序排列的比较器
comparing（Function）	利用Function返回的字段，进行自然排序
theComparing（Function）	利用Function返回的字段，进行再次自然排序（用作第二条件）

函数式编程

1.可重用性的实现：将代码的可变部分和不可变部分进行分离

• 添加函数的参数，将不变的数据作为函数的实现，将可变的数据作为函数的参数（数据参数化）
• 利用继承，将不变的代码放入父类，将可变的代码放到子类
• 利用泛型，将参数类型及返回值类型 作为变量
• 利用接口的回调，将代码装在接口对象中，作为参数（行为参数化，将代码作为参数）

2.Lambda表达式

函数式接口：只有一个抽象方法的接口

Lambda表达式：是匿名内部类的新颖的写法

（初级难度-->中级难度--->终极难度）

		List<Student> result = findStudents(students, 
			new Predicate(){
				public boolean test(Student s){
					return s.getName().startsWith("W");
				}
			}
		);

		List<Student> result = findStudents(students, 
				(Student s)->{return s.getName().startsWith("W");}
		);

      List<Student> result = findStudents(students, s->s.getAge()>30);

接口名	方法描述符	方法名
Predicate<T>	(T)-->boolean	test
Function<T,R>	(T)-->R	apply
Consumer<T>	(T)-->void	accpt
Supplier<T>	()-->T	get

3.方法引用

类型	Lambda	方法引用
参数方法	（A a，B b）->a.method(b)	A::method
静态方法	(args) -> ClassName.method(args)	ClassName::method
其他对象的方法	(s) -> System.out.println(s)	System.out::println

4.构造方法

类名：：new  具体引用的是哪个构造方法，要根据上下文判定

 		Supplier<Worker> f = ()->new Worker();
 		Supplier<Worker> f = Worker::new; 

		Function<String,Worker> f = s->new Worker(s);
 		Function<String,Worker> f = Worker::new;

		IntFunction<Worker> f = a->new Worker(a);
 		IntFunction<Worker> f = Worker::new;

  		BiFunction<String,Integer,Worker> f = (s,a)->new Worker(s,a);
  		BiFunction<String,Integer,Worker> f = Worker::new;

函数式数据处理

1.流的概念

集合：用来存储数据的容器

流（Stream）：用来处理数据的工具

优势：

1.简化编程

2.提高数据的处理效率

2.流的运算过程

中间操作：Stream<T>

方法	作用	返回值
filter(Predicate)	过滤 , 筛选	Stream<T>
sorted(Comparator)	排序	Stream<T>
distinct()	去重	Stream<T>
limit(int)	取前几个元素	Stream<T>
skip(int)	跳过前几个元素	Stream<T>
map(Function<T,R>)	将流中的每个元素利用函数映射为另一个元素	Stream<R>

终端操作Stream<T>

方法	作用	返回值
count()	返回元素的个数	long
forEach(Consumer)	遍历Stream中的所有元素	void
max(Comparator) / min(Comparator)	找最大/最小的元素	Optional<T>
findAny()	找到Stream中的某个对象	Optional<T>
findFirst()	找到Stream中的第一个对象	Optional<T>
allMatch(Predicate)	判断流中的元素是否都匹配条件	boolean
anyMatch(Predicate)	判断流中得到元素是否有一个能匹配条件	boolean
noneMatch(Predicate)	判断流中的元素是否都不能匹配条件	boolean
collect(Collector<T,A,R>)	收集流中的元素	R

R collect(Collector) Collector: 收集器 <T,A,R> 将Stream<T> 转化收集最终成为 R对象

Collectors 工具类, 可以得到常用的各种Collector

3.Collectors中的常用静态方法

1.

public static <T> Collector<T,?,List<T>> toList()  将流中的所有对象放入List 返回:List<T>
    案例:  List<Student> result = students.stream().collect( Collectors.toList() );

2.

public static <T> Collector<T,?,Double> averagingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)
    将若干int数据计算平均值    返回值: Double
    案例: double result  = students.stream().collect(Collectors.averagingInt(Student::getScore));

3.

public static <T> Collector<T,?,Integer> summingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)
    将若干int数组计算和   返回值 int

4.

public static <T> Collector<T,?,Optional<T>> maxBy(Comparator<? super T> comparator)
    求所有对象的最大值    返回值 Optional<T>

5.

public static <T> Collector<T,?,IntSummaryStatistics> summarizingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)
    求若干int的数量, 最大值, 最小值 总和 , 平均值
   案例: 		IntSummaryStatistics  result =  students.stream().
        collect(Collectors.summarizingInt(Student::getScore));
		System.out.println(result.getCount());
		System.out.println(result.getMax());
		System.out.println(result.getMin());
		System.out.println(result.getSum());
		System.out.println(result.getAverage());

6.

public static Collector<CharSequence,?,String> joining(CharSequence delimiter)
    将流中的所有对象拼成String  , delemiter作为分隔符
   案例: List<String> list= Arrays.asList("Liudd","Wangdd","Yangdd","Hudd");
		String result = list.stream().collect(Collectors.joining(","));
		System.out.println(result);

7.

public static <T,K> Collector<T,?,Map<K,List<T>>> groupingBy(Function<T, K> classifier)
    将流中的对象,按Function中的结果K,做分组, 元素分别放入List中   返回值: Map<K,List<T>>
    案例: Map<String,List<Student>> result = students.stream().collect(groupingBy(Student::getClassNumber));

8.

public static <T,K,A,D> Collector<T,?,Map<K,D>> groupingBy(Function<T,K> classifier, Collector<T,A,D> downstream)
    将流中的对象,按Function中的结果K,做分组, 再把分组的元素利用downstream
    收集为D对象,作为Map的值  返回值: Map<K,D>
    案例: Map<String,Double> result = students.stream().collect(
				groupingBy(Student::getClassNumber,averagingInt(Student::getScore)
		));
		result.forEach((s,d)->System.out.println(s+":"+d));

9.

public static <T,A,R,RR> Collector<T,A,RR> collectingAndThen(Collector<T,A,R> downstream,
                                                             Function<R,RR> finisher)
    先利用downstream做数据收集, 结果R, 然后将收集的R数据利用finisher函数转换为RR对象
    案例: Student s = students.stream()
.collect(collectingAndThen(maxBy(comparing(Student::getScore)),Optional::get));

10.

public static <T,U,A,R> Collector<T,?,R> mapping(Function<T, U> mapper,
                                                 Collector<U,A,R> downstream)
    先利用函数 将流中的T对象,转换为U对象, 再利用downstream,将U对象收集为R对象
    案例: String result = students.stream().collect(mapping(Student::getName, joining(",")));

11.

public static <T,D,A> Collector<T,?,Map<Boolean,D>> partitioningBy
(Predicate<T> predicate, Collector<T,A,D> downstream)
    先利用谓词,将流中的对象按true,false分为两组, 
再将每组的对象利用downstream收集为D对象,放入map
    案例: Map<Boolean,Double> result = students.stream().collect(partitioningBy
(Student::isMale,averagingInt(Student::getScore)));