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Java8 Tutorial

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接口默认方法

interface fun{

    double calculate(int a);

    default double method(int a) {
        return a++;
    }

}

接口fun中除了抽象方法计算接口公式还定义了默认方法 method

Lambda表达式(Lambda expressions)

before

List<String> names = Arrays.asList("peter", "anna", "mike", "xenia");

Collections.sort(names, new Comparator<String>() {
    @Override
    public int compare(String a, String b) {
        return b.compareTo(a);
    }
});

now

Collections.sort(names, (String a, String b) -> {
    return b.compareTo(a);
});

函数式接口(Functional Interfaces)

“函数式接口”是指仅仅只包含一个抽象方法,但是可以有多个非抽象方法(也就是上面提到的默认方法)的接口。

注解 @FunctionalInterface

@FunctionalInterface
public interface fun<F, T> {
      T convert(F from);
      // default method
    default double method(int a) {
           return a++;
       } 
}

Lambda表达式(Lambda expressions) 使用的前提就是要是函数式接口。

Functions

Suppliers

Supplier 接口产生给定泛型类型的结果。与 Function 接口不同，Supplier 接口不接受参数。

Supplier<Person> personSupplier = Person::new;
personSupplier.get();   // new Person

Consumers

Consumer 接口表示要对单个输入参数执行的操作(void 方法)。

System.out::println;

Consumer<Person> greeter = (p) -> System.out.println("Hello, " + p.firstName);
greeter.accept(new Person("Luke", "Skywalker"));

Optionals

Optionals不是函数式接口，而是用于防止 NullPointerException 的漂亮工具。这是下一节的一个重要概念，让我们快速了解一下Optionals的工作原理。

Optional 是一个简单的容器，其值可能是null或者不是null。在Java 8之前一般某个函数应该返回非空对象但是有时却什么也没有返回，而在Java 8中，你应该返回 Optional 而不是 null。

Streams(流)

java.util.Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身，这样你就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection 的子类，List 或者 Set， Map 不支持。Stream 的操作可以串行执行或者并行执行。

Filter(过滤)

过滤通过一个predicate接口来过滤并只保留符合条件的元素，该操作属于中间操作，所以我们可以在过滤后的结果来应用其他Stream操作（比如forEach）。forEach需要一个函数来对过滤后的元素依次执行。forEach是一个最终操作，所以我们不能在forEach之后来执行其他Stream操作。

        stringList
                .stream()
                .filter((s) -> s.startsWith("a"))
                .forEach(System.out::println);

forEach 是为 Lambda 而设计的，保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的，非常方便。

Sorted(排序)

排序是一个 中间操作，返回的是排序好后的 Stream。如果你不指定一个自定义的 Comparator 则会使用默认排序。

        // 测试 Sort (排序)
        stringList
                .stream()
                .sorted()
                .filter((s) -> s.startsWith("a"))
                .forEach(System.out::println);

Map(映射)

中间操作 map 会将元素根据指定的 Function 接口来依次将元素转成另外的对象。

下面的示例展示了将字符串转换为大写字符串。你也可以通过map来讲对象转换成其他类型，map返回的Stream类型是根据你map传递进去的函数的返回值决定的。

        // 测试 Map 操作
        stringList
                .stream()
                .map(String::toUpperCase)
                .sorted((a, b) -> b.compareTo(a))
                .forEach(System.out::println);

并行流

并行Stream是在多个线程上同时执行。下面的例子展示了是如何通过并行Stream来提升性能：首先我们创建一个没有重复元素的大表：

int max = 1000000;
List<String> values = new ArrayList<>(max);
for (int i = 0; i < max; i++) {
    UUID uuid = UUID.randomUUID();
    values.add(uuid.toString());
}

Sequential Sort(串行排序)

//串行排序
long t0 = System.nanoTime();
long count = values.stream().sorted().count();
System.out.println(count);

long t1 = System.nanoTime();

long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0);
System.out.println(String.format("sequential sort took: %d ms", millis));

1000000
sequential sort took: 709 ms//串行排序所用的时间

Parallel Sort(并行排序)

//并行排序
long t0 = System.nanoTime();

long count = values.parallelStream().sorted().count();
System.out.println(count);

long t1 = System.nanoTime();

long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0);
System.out.println(String.format("parallel sort took: %d ms", millis));

1000000
parallel sort took: 475 ms//串行排序所用的时间