java 8 lambda reduce_JDK8新特性Lambda表达式体验
“Lambda 表达式”(lambda expression)是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Java 8的一个大亮点是引入Lambda表达式，使用它设计的代码会更加简洁。当开发者在编写Lambda表达式时，也会随之被编译成一个函数式接口。
Lambda简介
Lambda表达式的语法由参数列表、箭头符号->和函数体组成。函数体既可以是一个表达式，也可以是一个语句块。
比如：
(int x, int y) -> x + y;
具体的Lambda表达式的介绍可以看这篇博客，写得挺详细的。
Java Lambda表达式示例
下面就用一些例子来体验一下Lambda表达式。
遍历集合
比如我们现在要遍历一个List：
List list = Arrays.asList("Hello", "JDK8", "and", "Lambda");
JDK8之前的写法：
for (String s : list) {
System.out.println(s);
}
用Lambda表达式写法：
list.forEach(s -> System.out.println(s));
可以看到，无论是代码量和可读性都得到了提高。
在此基础上还可以再用隐式表达式进行简化：
list.forEach(System.out::println);
匿名类
在Java中很多时候我们要用到匿名类，比如线程Runnable、FileFilter和Comparator等等。
而匿名类型最大的问题就在于其冗余的语法。
这里用Comparator做例子。
比如我们有一个Cat类，表示猫，有名字、高度和重量这些属性。
package com.fengyuan.model;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
public @Data @AllArgsConstructor class Cat {
private String name;
private double height;
private double weight;
}
我们创建3只猫，存到List中：
List catList = new ArrayList<>();
// 请无视这些数据的合理性，我乱写的
catList.add(new Cat("cat1", 10.3, 3.6));
catList.add(new Cat("cat2", 9.3, 4.6));
catList.add(new Cat("cat3", 9.5, 4.0));
然后我们现在要对这个List进行排序，但是现在不知道是要怎么排，所以我们要定义一个比较器，指定用高度或者是重量来排序。
JDK8之前的写法：
// 指定用高度来排序
Collections.sort(catList, new Comparator() {
@Override
public int compare(Cat o1, Cat o2) {
if (o1.getHeight() > o2.getHeight()) {
return 1;
} else if (o1.getHeight() < o2.getHeight()) {
return -1;
} else {
return 0;
}
}
});
而用Lambda，可以这样写：
Collections.sort(catList, (o1, o2) -> {
if (o1.getHeight() > o2.getHeight()) {
return 1;
} else if (o1.getHeight() < o2.getHeight()) {
return -1;
} else {
return 0;
}
});
继续用方法引用，可以简写到极致：
// 指定用重量排序
catList.sort(Comparator.comparing(Cat::getWeight));
// 要逆向排列也很简单
catList.sort(Comparator.comparing(Cat::getWeight).reversed());
到最后这种写法，已经简写到极致，而且可读性非常高。
函数式接口
JDK8增加了一个新的包：java.util.function，它里面包含了常用的函数式接口，比如Predicate、Consumer，Function等等。
接下来就体验一下Predicate和Consumer的用法。
我们现在有一个订单类，有id，金额，运费这些属性。这个订单有一个折扣方法，我们希望能够根据营销活动，动态修改优惠方案。
Order类：
package com.fengyuan.model;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Predicate;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
public @Data @AllArgsConstructor class Order {
private long id;
private double payment;
private double freight;
// 优惠政策
public Order discount(Order order, Predicate predicate, Consumer consumer) {
// 满足Predicate的条件，返回true
if (predicate.test(order)) {
// 接收订单对象，对订单对象进行处理
consumer.accept(order);
}
return order;
}
}
其中
Predicate：接收T对象并返回boolean。
Consumer：接收T对象，没有返回值。
然后通过函数式编程，我们可以动态传入我们的优惠方案，比如99包邮：
// 新建一个订单，506.5的金额，10.0的运费
Order order = new Order(123, 506.5, 10.0);
// 满足金额>=99的条件，则设置运费为0
order.discount(order,
o -> o.getPayment() >= 99,
o -> o.setFreight(0));
这样一来，就能根据营销活动，修改我们的优惠方案。
除此之外，Predicate对象之间还能运用与或非这些逻辑操作，比如：
predicate1.and(predicate2);
predicate1.or(predicate2);
Stream
这里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合类。
Stream API引入的目的在于弥补Java函数式编程的缺陷，让java也支持map()、reduce()等函数式编程语言。
map
map(映射)，将传入的函数依次作用到序列的每个元素。
比如说，有一个字符串列表，我们现在给列表里每个字符串调用toLowerCase()方法，转成小写字母。
List list = Arrays.asList("Hello", "JDK8", "and", "Lambda");
转成小写，用collect()把Stream再转回List，返回新的列表：
List newList = list.stream().map(s -> s.toLowerCase()).collect(Collectors.toList());
也可以返回一个字符串，指定连接符，我这里是用空格连接的：
String str = list.stream().map(s -> s.toLowerCase()).collect(Collectors.joining(" "));
也可以用隐式函数，String::toLowerCase来实现：
String str = list.stream().map(String::toLowerCase).collect(Collectors.joining(" "));
reduce
reduce(归约)，将集合中所有值结合起来。
将一个整型List，先进行map：每个数都翻一倍，再进行reduce：所有数加起来，得到结果：
List numbers = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
int result = numbers.stream().map(num -> num * 2).reduce((r, num) -> r += num).get();
变量捕捉
一个简单的例子，算出一个集合中最大值、最小值、平均值等等。
集合：
List numbers = Arrays.asList(4, 6, 65, 3, 44, 2, 17, 19);
计算：
int max = numbers.stream().mapToInt(x -> x).max().getAsInt();
int min = numbers.stream().mapToInt(x -> x).min().getAsInt();
long count = numbers.stream().mapToInt(x -> x).count();
double avg = numbers.stream().mapToInt(x -> x).average().getAsDouble();
int sum = numbers.stream().mapToInt(x -> x).sum();
也可以用IntSummaryStatistics类来得到统计结果：
IntSummaryStatistics stat = numbers.stream().mapToInt(x -> x).summaryStatistics();
int max = stat.getMax();
int min = stat.getMin();
long count = stat.getCount();
double avg = stat.getAverage();
long sum = stat.getSum();
结语
虽然平时项目的开发中还是比较少用到Lambda表达式，但是在以上这些体验中，确实是感受到了它的魅力。
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