java8新特性

1.lambda表達式

? ? ? ? ? Lambda 允許把函數(shù)作為參數(shù)傳遞進方法中

? ? ? ? ? // 類型聲明 MathOperation addition = (int a, int b) -> a + b;?

? ? ? ? ? // 不用類型聲明 MathOperation subtraction = (a, b) -> a - b;

? ? ? ? ? // 大括號中的返回語句 MathOperation multiplication = (int a, int b) -> { return a * b; };

? ? ? ? ? Lambda 表達式只能引用標記了 final 的外層局部變量,lambda 表達式的局部變量可以不用聲明為 final，但是必須不可被后面的代碼修改

? ? 2.方法引用

? ? ? ? 構(gòu)造器引用：它的語法是Class::new，或者更一般的Class< T >::new

? ? ? ? public static Car create(final Supplier<Car> supplier) { return supplier.get(); }

? ? ? ? final Car car = Car.create( Car::new );

? ? ? ? 靜態(tài)方法引用：它的語法是Class::static_method

? ? ? ? public static void collide(final Car car) { System.out.println("Collided " + car.toString()); }

? ? ? ? cars.forEach( Car::collide );

? ? ? ? 特定類的任意對象的方法引用：它的語法是Class::method

? ? ? ? public void repair() { System.out.println("Repaired " + this.toString()); }

? ? ? ? cars.forEach( Car::repair );

? ? ? 特定對象的方法引用：它的語法是instance::method

? ? ? public void follow(final Car another) { System.out.println("Following the " + another.toString()); }

? ? ? final Car police = Car.create( Car::new );

? ? ? cars.forEach( police::follow );

? ? 3.Stream

? ? ? ? Stream（流）是一個來自數(shù)據(jù)源的元素隊列并支持聚合操作

? ? ? ? 數(shù)據(jù)源?流的來源。 可以是集合，數(shù)組，I/O channel， 產(chǎn)生器generator 等。

? ? ? ? 聚合操作?類似SQL語句一樣的操作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。

? ? ? ? forEach? ? limit? ? sorted?

? ? ? ? Random random = new Random();

? ? ? ? random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);

? ? ? ? map

? ? ? ? List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);

? ? ? ? // 獲取對應(yīng)的平方數(shù)

? ? ? ? List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());

? ? ? ? filter

? ? ? ? List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");

? ? ? ? // 獲取空字符串的數(shù)量

? ? ? ? long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

? ? ? ? Collectors

? ? ? ? List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");

? ? ? ? List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());

? ? ? ? System.out.println("篩選列表: " + filtered);

? ? ? ? String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));

? ? ? ? System.out.println("合并字符串: " + mergedString);

(1)Stream創(chuàng)建

1) 通過參數(shù)序列創(chuàng)建Stream

// 利用可變參數(shù)直接構(gòu)造Stream，相比Arrays.stream()更簡單

// 下面語句創(chuàng)建的流內(nèi)容：10,20,30,40,50

final IntStream stream = IntStream.of(10, 20, 30, 40, 50);

// 下面語句創(chuàng)建的流內(nèi)容：red,blue,green

final Stream<String> colorStream = Stream.of("red", "blue", "green");

2) 通過數(shù)組創(chuàng)建Stream

相比Stream.of()，不用區(qū)分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型，但參數(shù)只能是數(shù)組，不支持參數(shù)序列創(chuàng)建

final Integer[] numbers = {10, 20, 30, 40, 50, 60};

final Stream<Integer> numberStream = Arrays.stream(numbers);

final int[] intNumbers = {10, 20, 30, 40, 50, 60};

final IntStream result = Arrays.stream(intNumbers);

3) 通過集合創(chuàng)建Stream

final Collection<Integer> collection = Lists.newArrayList(10, 20, 30, 40, 50, 60);

final Stream<Integer> numberStream = collection.stream();

4) 通過集合創(chuàng)建并行Stream

final Collection<Integer> numbers = Lists.newArrayList(10, 20, 30, 40, 50, 60);

// 直接創(chuàng)建并行流

Stream<Integer> numberStream = numbers.parallelStream();

// 將串行流轉(zhuǎn)換為并行流

numberStream = numbers.stream().parallel();

5) 通過IO方式創(chuàng)建Stream

// 讀取文件的內(nèi)容，生成stream流

final Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charsets.UTF_8);

// 獲取目錄下的文件列表信息

final Stream<Path> listFile = Files.list(Paths.get("/"));

6) 通過生成器創(chuàng)建Stream

SecureRandom random = SecureRandom.getInstanceStrong();

// 直接傳入instance::method

// 下面語句創(chuàng)建的result包含10個隨機數(shù)

Stream<Integer> result = Stream.generate(random::nextInt).limit(10);

// 直接傳入lambda表達式

// 下面語句創(chuàng)建的result包含10個元素，每個值由根據(jù)當(dāng)前時間 % 100計算得來

// 以某次執(zhí)行為例，result包含36,3,40,71,46,43,68,97,38,92

result = Stream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)).limit(10);

7) 通過iterate創(chuàng)建Stream

// 以0為種子，f(n) = n + 3, f(f(n)) ...

// 下面語句創(chuàng)建的Stream內(nèi)容：0 3 6 9 12 15 18 21 24 27

Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10).forEach(Stubs::doWhatever);

8) 通過區(qū)間創(chuàng)建整數(shù)序列Stream

// 通過range、rangeClosed生成序列，該序列為數(shù)學(xué)中的區(qū)間序列。

// 生成[-100, 100)區(qū)間的元素序列，不包括end元素100

final IntStream range = IntStream.range(-100, 100);

// 由于start > end，不符合區(qū)間定義，返回空區(qū)間，Stream中元素長度為0

final IntStream emptyRange = IntStream.range(100, -100);

// 生成[-100,100]區(qū)間的元素序列，包含end元素100

final IntStream rangeClosed = IntStream.rangeClosed(-100, 100);

// LongStream range生成

// 生成[-100, 100)區(qū)間的元素序列，不包括end元素100

final LongStream longRange = LongStream.range(-100L, 100L);

// 生成[-100,100]區(qū)間的元素序列，包含end元素100

final LongStream longRangeClosed = LongStream.rangeClosed(-100L, 100L);

(1)Stream基礎(chǔ)操作

1) 計算Stream大小

// 計算Stream中元素的格式，count為特殊的reduce操作，對于sum(), max(), min(), average()，count()等操作不建議直接使用reduce()

// 等同于stream.mapToLong(e -> 1L).sum();

long count = Stream.of().count(); // count = 0

count = Stream.of(10).count(); // count = 1

count = Stream.of(10, 20, 30, 40, 50).count(); // count = 5

1) Stream轉(zhuǎn)換為字符串

final Stream<String> stream = Stream.of("red", "blue", "green");

// 執(zhí)行結(jié)果：colors值為red|blue|green

String colors = stream.collect(Collectors.joining("|"));

2) Stream轉(zhuǎn)換為數(shù)組

final Stream<String> stream = Stream.of("red", "blue", "green");

// 執(zhí)行結(jié)果：colors數(shù)組為[red, blue, green]

String[] colors = stream.toArray(String[]::new);

3) Stream轉(zhuǎn)換為ArrayList

final Stream<String> stream = Stream.of("red", "blue", "green");

// colors類型為ArrayList，結(jié)果為[red, blue, green]

List<String> colors = stream.collect(Collectors.toList());

4) Stream轉(zhuǎn)換為List

不同業(yè)務(wù)場景對性能、內(nèi)存占用等有不同的訴求。對于ArrayList不滿足的場景，可將Stream元素收集到指定類型的List，如：LinkedList。

final Stream<String> stream = Stream.of("red", "blue", "green");

// Stream轉(zhuǎn)換的List類型為LinkedList

// 執(zhí)行結(jié)果：colors結(jié)果為[red, blue, green]

List<String> colors = stream.collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));

5) Stream轉(zhuǎn)換為指定類型Collection

final Stream<String> stream = Stream.of("red", "blue", "green");

// colors為LinkedHashSet，對于其他的類型在toCollection()方法參數(shù)中指定

Set<String> colors = stream.collect(Collectors.toCollection(LinkedHashSet::new));

6) Stream轉(zhuǎn)換為Set

final Stream<String> stream = Stream.of("red", "blue", "green");

// 默認轉(zhuǎn)換為HashSet

// 執(zhí)行結(jié)果：colors值為[red, green, blue]

final Set<String> colors = stream.collect(Collectors.toSet());

7) Stream轉(zhuǎn)換為Map

Collectors.toMap()需要保證Key唯一性，如果不唯一，則需給出合并策略

Collectors.toMap()需要保證Stream元素為NonNull，且映射到Map的value值必須為NonNull

final Stream<User> stream = Stream.of(new User("1", "Jerry", "Male"), new User("2", "Kitty", "Female"));

// 以User的ID作為key，User實例作為value，轉(zhuǎn)換過程默認使用的是HashMap

// user.getId()必須是唯一的，否則會拋出java.lang.IllegalStateException: Duplicate key

// 執(zhí)行結(jié)果：map值為

// {1=User(id=1, username=Jerry, salary=0, gender=Male), 2=User(id=2, username=Kitty, salary=0, gender=Female)}

Map<String, User> map = stream.collect(Collectors.toMap(User::getId, Function.identity()));

final Stream<User> stream2 = Stream.of(new User("1", "Jerry", "Male"), new User("2", "Kitty", "Female"));

// 將User的ID作為key，username作為value

// 執(zhí)行結(jié)果：mapIdName值為{1=Jerry, 2=Kitty}

Map<String, String> mapIdName = stream2.collect(Collectors.toMap(User::getId, User::getUsername));

如果Collectors.toMap() key值不唯一，給出合并策略

final Stream<User> duplicateKeyStream =

? ? Stream.of(new User("1", "Jerry", "Male"), new User("20", "Jerry", "Female"));

// 下面以username作為key，Stream中存在同名的username "Jerry"。

// 以“后者覆蓋前者”的策略解決沖突

// 執(zhí)行結(jié)果：map值為{Jerry=User(id=20, username=Jerry, salary=0, gender=Female)}

Map<String, User> map =

? ? duplicateKeyStream.collect(Collectors.toMap(User::getUsername, Function.identity(), (key1, key2) -> key2));

如果Stream存在null元素，Collectors.toMap()轉(zhuǎn)換失敗,建議通過filter()過濾后再進行轉(zhuǎn)換

final Stream<User> nullElementStream = Stream.of(new User("1", "Jerry", "Male"), null);

// 下面代碼Stream中存在null元素，Collectors.toMap()將拋出NullPointerException異常

Map<String, String> mapIdName = nullElementStream.collect(Collectors.toMap(User::getId, User::getUsername));

// 過濾出NonNull的元素后進行Map轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換后的結(jié)果為{1=Jerry}

nullElementStream.filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toMap(User::getId, User::getUsername));

如果Map的value值為null，Collectors.toMap()轉(zhuǎn)換失敗,建議通過filter()過濾后再進行轉(zhuǎn)換

final Stream<User> nullValueStream = Stream.of(new User("1", "Jerry", "Male"), new User("2", null));

// 將id、username信息轉(zhuǎn)換為map，由于存在username為null，Collectors.toMap()將拋出NullPointerException異常

Map<String, String> mapIdName = nullValueStream.collect(Collectors.toMap(User::getId, User::getUsername));

// 過濾出Map的value為NonNull的元素后進行Map轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換后的結(jié)果為{1=Jerry}

nullValueStream.filter(p -> p != null && StringUtils.isNotEmpty(p.getUsername()))

? ? .collect(Collectors.toMap(User::getId, User::getUsername));

8) Stream轉(zhuǎn)換為分組Map

final Stream<User> stream = Stream.of(new User("1", "Jerry", "Male"), new User("2", "Kitty", "Female"));

// 按性別分組，分組結(jié)果為

// {Female=[User(id=2, username=Kitty, salary=0, gender=Female)], Male=[User(id=1, username=Jerry, salary=0,

// gender=Male)]}

Map<String, List<User>> group = stream.collect(Collectors.groupingBy(User::getGender));

// Stream實例執(zhí)行一次終端操作后將不能再次使用，因此，此處創(chuàng)建新的Stream

final Stream<User> stream2 = Stream.of(new User("1", "Jerry", "Male"), new User("2", "Kitty", "Female"));

// 按是否為Female分組，分組結(jié)果為

// {false=[User(id=1, username=Jerry, salary=0, gender=Male)], true=[User(id=2, username=Kitty, salary=0,

// gender=Female)]}

Map<Boolean, List<User>> group2 =

? ? stream2.collect(Collectors.partitioningBy(p -> "Female".equalsIgnoreCase(p.getGender())));

? ? 4.日期時間 API

? ? ? ? java.time包涵蓋了所有處理日期，時間，日期/時間，時區(qū)，時刻（instants），過程（during）與時鐘（clock）的操作

? ? ? ? import java.time.LocalDate;

? ? ? ? import java.time.LocalTime;

? ? ? ? import java.time.LocalDateTime;

? ? ? ? import java.time.Month;

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成，瀏覽時請結(jié)合常識與多方信息審慎甄別。
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