1. [関数型インターフェース]：インターフェースには、Runnable、Comparatorなどの抽象メソッドが1つだけあります。関数型インターフェースオブジェクトが必要な場合はいつでも、ラムダ式を使用できます。
2. [メソッドリファレンス]：ラムダ式のパラメーターをパラメーターとしてメソッドに渡します。実行効果は同じです。ラムダ式
はメソッドリファレンスを使用して表現できます。次の2つのメソッドは同等です。
(x) -> System.out.println(x)
System.out::println
メソッドリファレンスには、主に3つの形式があります
。1.Object:: instanceMethod
2.Class :: staticMethod
3.Class :: instanceMethod
最初の2つのメソッドでは、対応するラムダ式パラメーターとメソッドパラメーターは同じです。次に例を示します。
System.out::println
(x) -> System.out.println(x)
数学::捕虜
(x, y) -> Math.pow(x, y)
3番目のメソッドでは、対応するラムダ式の本体で、最初のパラメーターがオブジェクトとして使用され、メソッドが呼び出され、他のパラメーターが呼び出されます
String::compareToIgnoreCase
(s1, s2) -> s1.compareToIgnoreCase(s2)
コンストラクター参照は、特別なメソッドである点を除いて、メソッド参照に似ています：new。呼び出されるコンストラクターは、次のようなコンテキストによって異なります。
List<String> labels = ...;
Stream<Button> stream = labels.stream().map(Button::new); Button :: newは（x）-> Button（x）と同等であるため、呼び出されるコンストラクターは次のようになります。Button（x）;
単一のオブジェクトの作成に加えて、オブジェクトの配列を作成することもできます。次の2つのメソッドは次のとおりです。同等：
int[]::new
(x) -> new int[x]======マップ======
1.マップトラバーサル
itemsMap.forEach((k,v)->System.out.println("Item : " + k + " Count : " + v));
======リスト======
1.リストの並べ替え
1）、昇順のリスト
//原始版
words.sort((Word first, Word second) -> first.getName().compareTo(second.getName()));
//精简版
Collections.sort(words, Comparator.comparing(Word::getName));
//精简版，推荐使用这种
words.sort(Comparator.comparing(Word::getName));
//多重排序（连个都升序）
words.sort(Comparator.comparing(Word::getName).thenComparingInt(Word::getCountry));
//多重排序（第一个升，第二个降）
words.sort(Comparator.comparing(Word::getName).reversed().thenComparingInt(Word::getCountry).reversed());
2）、降順のリスト
words.sort(Comparator.comparing(Word::getName).reversed());
2.リストトラバーサル
words.forEach(System.out::println);
3.マップへのリスト（キー重複排除）
Map<String, Word> wordMapMap = wordList.stream().collect(Collectors.toMap(Word::getName, k -> k, (k1, k2) -> k1));
マップへのリスト（キーを繰り返すことはできません）
Map<Integer,Word> userMap = wordList.stream().collect(Collectors.toMap(Word::getCountry, k -> k));
4.グループ
Map<String, List<Word>> groupMap = wordList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName));
複数のグループ化
Map<String, Map<Integer, List<Word>>> map2 = words.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName,Collectors.groupingBy(Word::getCountry)));
5.マッチフィルタリング
List<Word> filterList = wordList.stream().filter(v -> v.getName().equals("tiger")).collect(Collectors.toList());
wordList.stream().filter(v -> v.getName().contains("老")).forEach(System.out::println);
List<Word> filterList = wordList.stream().filter(v -> v.getCountry() > 2).collect(Collectors.toList());
Predicate<Word> equals1 = v -> v.getCountry().equals(1);
Predicate<Word> contains1 = v -> v.getName().contains("tiger");
List<Word> filterList = wordList.stream().filter(contains1.and(equals1)).collect(Collectors.toList());
List<Double> filteredCost = cost.stream().filter(x -> x > 25.0).collect(Collectors.toList());
6、統計の合計を一覧表示します
int sum = wordList.stream().mapToInt(Word::getCountry).sum();
double sum = words.stream().mapToDouble(Word::getCountry).sum();
7.グループ統計
Map<String, Long> collectCnt = wordList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName, Collectors.counting()));
8.グループ統計
Map<String, LongSummaryStatistics> map3 = words.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName,Collectors.summarizingLong(Word::getCountry)));
複数のグループ化統計
Map<String, Map<Integer, LongSummaryStatistics>> map3 = words.stream().collect(Collectors.groupingBy(Word::getName,Collectors.groupingBy(Word::getCountry,Collectors.summarizingLong(Word::getCountry))));
9.重複排除（実際の状況に応じてWordのequalsとhashCodeを書き直します）
List<Word> list1= list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
10.データアセンブリ
String result = words.stream().map(Word::getName).collect(Collectors.joining("," , "[" , "]"));
12.オブジェクトコレクションから属性コレクションへ
List<String> result = words.stream().map(Word::getName).collect(Collectors.toList());
List<String> result = words.stream().map(y -> y.getName().concat(".jpg")).collect(Collectors.toList());
======配列======
1.配列の並べ替え
1）、配列の昇順->元のバージョン
Arrays.sort(people, (first, second) -> Integer.compare(first.length(), second.length()));
配列の昇順-> Liteバージョン
Arrays.sort(people, Comparator.comparingInt(String::hashCode));
2）、配列が降順
Arrays.sort(people, (second, first) -> Integer.compare(first.length(), second.length()));
2.配列は特定の要素の数をカウントします
long num = Arrays.stream(name).filter(x -> x.equals("tiger")).count();
3.配列は重複排除され、フィルタリングされ、コレクションに変換されます
List<String> filterList = Arrays.stream(name).filter(x -> !x.equals("赵强")).collect(Collectors.toList());
4.配列のフィルタリングと要素へのサフィックスの追加
List<String> filterList = Arrays.stream(name).filter(x -> !x.equals("tiger")).map(y -> y.concat(".jpg")).collect(Collectors.toList());
5.配列の統計的合計
int num = Arrays.stream(arr).reduce(0, Integer::sum);
double sum = Arrays.asList(10.0, 20.0, 30.0).stream().map(x -> x + x * 0.05).reduce(Double::sum).get();
double sum = Stream.of(10.0, 20.0, 30.0).map(x -> x + x * 0.05).reduce(Double::sum).get();
int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).map(x -> x + x * 5).reduce(Integer::sum).get();
======合計======
BinaryOperator<Integer> add = Integer::sum;
Integer x = add.apply(20, 30);
======スレッド======
private static void lambdaRunnable() {
int age = 20;
Runnable r2 = () -> {
System.out.println(age);
System.out.println("Hello world two!"+age);
};
r2.run();
}