Java8 函数式编程

2023-11-09

函数式编程：这里“函数”应该理解为数学上的函数，即y=f(x)。

函数式编程的理解出发点，比如给Swing中Button添加监听器addListener(Listener接口)为例，没有lambda表达式时一般都是通过匿名内部类new XXXListener()做，由于Java一切皆对象，所以我们传递了一个监听器对象。但是这块语义层面，传递对象并不是最终目的，我们的最终目的就是想传递一个“行为”(比如用户点击Button后的行为)，所以采用Lambda表达式这种简洁写法只是在语义层面能够更好一些，但本质还是一样的，lambda也是对象。

一、Lambda表达式

1. 函数式接口

函数式接口是只能有一个抽象方法的接口（不论接口中有多少非抽象方法，其抽象方法只能有一个）。Java提供了 @FunctionalInterface 注解用于标记函数式接口，该注解只是检测作用，用于检查一个接口是否为函数式接口，如果不是，则无法编译。Lambda结合函数式接口可以让代码更加简洁明了。JDK8中引入了一个java.util.function包，该包下的接口全部是函数式接口。如果我们想要定义的接口与该包下定义的接口类似，那么拿来即用即可。

1.1 Consumer（消费型接口）

@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
    void accept(T t);

    default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> after) {
        Objects.requireNonNull(after);
        //只是返回一个Consumer对象，该对象的accept()方法如下
        return (T t) -> { accept(t); after.accept(t); };
    }
}

1.2 Function（函数型接口）

@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
    //传入一个T类型，得到一个R类型
    R apply(T t);

//以下都是功能扩展：
    static <T> Function<T, T> identity() {
    //返回参数类型T自身
        return t -> t;
    }

    default <V> Function<V, R> compose(Function<? super V, ? extends T> before) {
        Objects.requireNonNull(before);
        return (V v) -> apply(before.apply(v));
    }

    
    default <V> Function<T, V> andThen(Function<? super R, ? extends V> after) {
        Objects.requireNonNull(after);
        return (T t) -> after.apply(apply(t));
    }
}

1.3 Predicate（断定型接口）

@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
    boolean test(T t);
 //以下都是功能扩展
    default Predicate<T> and(Predicate<? super T> other) {
        Objects.requireNonNull(other);
        //返回两个Predicate接口实例的test()方法返回值的&&
        return (t) -> test(t) && other.test(t);
    }

    default Predicate<T> negate() {
        return (t) -> !test(t);
    }

    default Predicate<T> or(Predicate<? super T> other) {
        Objects.requireNonNull(other);
        return (t) -> test(t) || other.test(t);
    }

    static <T> Predicate<T> isEqual(Object targetRef) {
        return (null == targetRef)
                ? Objects::isNull
                : object -> targetRef.equals(object);
    }
}

1.4 Supplier（供给型接口）

@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
    T get();
}

2.Lambda表达式语法

“->”左侧：方法的参数列表。（参数类型可以省略不写，它可以按照类型自动匹配，若存在相同类型则按形参顺序做匹配。若抽象方法只有一个参数，则“()”可以省略不写，若抽象方法没有参数，则()和->都可以省略不写）
“->”右侧：方法的具体实现（若方法体中只有一条语句则可以省略“{}”，若方法体中只有一条语句，且该语句为return语句，则return关键字可以省略）

Lambda表达式也是对象，它只是使我们实现抽象方法时的代码更加简洁。

public static void main(String[] args) {
	//无参数()和->都省略不写，方法体中只有一条语句则可以省略“{}”，若方法体中只有一条语句，且该语句为return语句，则return关键字可以省略
	Supplier<User> supplierObject = User::new;
	//只有一个参数，()省略不写，只有一条语句，{}省略不写，参数类型不写，自动做类型推断
    Predicate<Integer>  predicateObject = number -> number.equals(10086);
    //两个参数，参数类型不写，自动做类型推断
    BiConsumer<String, User> biConsumerObject = (userId,user) -> {
        System.out.println(userId);
        System.out.println(user);
    };
}

3. 方法引用

Lambda有一个常见的用法，比如想得到一个User的姓名，Lambda的表达式如下：

user -> user.getName()

这种用法非常普遍，因此Java 8 为其提供了一个简单的写法，叫做方法的引用，标准用法为：
ClassName::methodName，需要注意的是，虽然这是一个方法，但不需要在后面加括号。如下：

//
User::getName

二、Stream API

1.惰性求值和及早求值

返回为Stream对象的API叫做 “惰性求值”（如filter方法），惰性求值不会被立刻执行，它更像是在给及早求值描述一些规则。
返回一个新集合或者其他具体值的API叫做及早求值（如count()这种方法），及早求值会立刻被执行。

惰性求值生成一个求值链，然后由一个及早求值返回想要的结果。这个过程和建造者模式有点类似，先一系列操作设置属性和配置，然后最后build()真正返回结果。及早求值方法就是类似与build()方法。

2. 常用的流操作

调用流的API，就相当于将流中的元素交给该API方法进行处理。（Stream中的元素流出来交给lambda，作为函数接口中抽象方法的实参）

流的特点：只能遍历一次我们可以把流想象成一条流水线，流水线的源头是我们的数据源，数据源中的元素依次被输送到流水线上，我们可以在流水线上对元素进行各种操作。一旦元素走到了流水线的另一头，那么这些元素就被“消费掉了”，我们无法再对这个流进行操作。当然，我们可以从数据源那里再获得一个新的流重新遍历一遍。

流的数据源可以是多种形式，比如集合、数组、以及多个值组合而成。如下：

//1.集合类型
Collection<String> names = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = names.stream();

//2.数组，利用Arrays中提供的工具将数组转换为流
String[] names = new String[10];
Stream<String> stream = Arrays.stream(names);

//3.多个值组合
Stream<String> stream = Stream.of("张三","李四","王麻子");

2.1 收集collect

这是一个及早求值的操作，通过传递一个收集器，将流中的元素收集到我们想要的容器中。

public static void main(String[] args) {
	Stream<String> stream = Stream.of("张三","李四","王麻子");
	//将流中的元素收集到列表中
    List<String> names = stream.collect(Collectors.toList());
}

2.2 map

如果一个函数可以将一种类型的值转换为另外一种类型，map操作就可以使用该函数，将一个流中的值转换为一个新的流。这是一个惰性求值的操作。map接收一个Function<T,R>接口的对象，将一个类型的值转换为另一个类型。

Stream<Integer> nameLen = Stream.of("张三","李四","王麻子")
				.map(name -> {
          			return name.length();
          		});

2.3 forEach

它接受一个Consumer接口的对象，遍历流中的元素，是一个及早求值的操作。

Stream.of("张三","李四","王麻子").forEach(name -> {
            System.out.println("姓名：" + name);
        });

2.4 filter

它接受一个断定性接口的对象，将方法返回为false的元素过滤掉，如下，只保留了“张三”。

Stream.of("张三","李四","王麻子").filter(name -> {
            return "张三".equals(name);
        }).forEach(name -> {
            System.out.println("姓名：" + name);
        });

2.5 max和min

Stream上常用的操作之一是求最大值和最小值。而max()和min()正好可以解决这个问题。它接受一个Comparator接口的对象，通过自定义的比较规则求最大、最小值。

3.Optional介绍

Optional是Java8新加入的一个容器，这个容器 只存1个或0个元素，它用于防止出现NullPointException，它提供如下方法：

isPresent(): 判断容器中是否有值。
ifPresent(Consume lambda): 容器若不为空则执行括号中的Lambda表达式。
T get(): 获取容器中的元素，若容器为空则抛出NoSuchElement异常。
T orElse(T other): 获取容器中的元素，若容器为空则返回括号中的默认值。

of和ofNullable方法

of 和 ofNullable方法都用于创建包含值的 Optional对象。两个方法的不同之处在于如果你把 null 值作为参数传递进去，of() 方法会抛出NullPointerException。你看，我们并没有完全摆脱 NullPointerException。因此，你应该明确对象不为 null 的时候使用 of()。如果对象即可能是 null 也可能是非 null，你就应该使用 ofNullable() 方法。

//将user对象放入容器中，但是不清楚user是否为null，如果user不是null，那么获取User的年龄，如果年龄为null，则默认是18岁。
Integer userAge = Optional.ofNullable(user).map(User::getAge).orElse(18);

4 收集器

利用流的collect()方法可以讲流中的元素收集到我们想要的数据结构中，比如前面的List，有时人们还希望将其收集到Set、Map等。JDK已经提供了许多收集器，如下：

toSet()
toList()
toMap()
toConcurrentMap()
toCollection()

4.1 toMap

/*
1. keyMapper：Key 的映射函数
2. valueMapper：Value 的映射函数
3. mergeFunction：当 Key 冲突时，调用的合并方法
4. mapSupplier：Map 构造器，在需要返回特定的 Map 时使用
*/
public static <T, K, U, M extends Map<K, U>>
    Collector<T, ?, M> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
                                Function<? super T, ? extends U> valueMapper,
                                BinaryOperator<U> mergeFunction,
                                Supplier<M> mapSupplier)

//这个方法没有提供mapSupplier参数，默认收集到HashMap中
public static <T, K, U>
    Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
                                    Function<? super T, ? extends U> valueMapper,
                                    BinaryOperator<U> mergeFunction) {
        return toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction, HashMap::new);
    }
//没有mergeFunction和mapSupplier，默认收集到HashMap中，且当键冲突时会抛出异常
public static <T, K, U>
    Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
                                    Function<? super T, ? extends U> valueMapper) {
        return toMap(keyMapper, valueMapper, throwingMerger(), HashMap::new);
    }

如下，将UserList中的元素收集到TreeMap中：

public static void main(String[] args) {
        List<User> userList = new ArrayList<>();
        userList.add(new User("10086","张三"));
        userList.add(new User("10087","李四"));
		Map<String,User> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(user -> user.getUserId() + user.getUserName(), Function.identity(), (key1, key2) -> key1, TreeMap::new));
}

当然Map可以自己指定，集合也可以自己指定，不仅限于Set和List，可以通过如下方式指定：

userList.stream().collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));

4.2 数据分组(groupingBy)

/*
1.classifier：分类器(分类函数)（根据函数返回值来分类）
2.downstream：下游收集器（起名：分组收集器）。每个组的元素将流到下游收集器中。
数据分组后存放在Map中，如下默认将分组后的数据存放在HashMap中
*/
public static <T, K, A, D>
    Collector<T, ?, Map<K, D>> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
                                          Collector<? super T, A, D> downstream) {
        return groupingBy(classifier, HashMap::new, downstream);
    }
    
//自定义Map类型，比如可以将分组后的数据存放在TreeMap中等。
public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
    Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
                                  Supplier<M> mapFactory,
                                  Collector<? super T, A, D> downstream)

//如下，将UserList按照UserId进行分组，每组是一个Map<String,User>
Map<String, Map<String, User>> userIdMap =
                userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUserId,
                        Collectors.toMap(User::getUserName, Function.identity(), (key1, key2) -> key1, HashMap::new)));
//如下，将UserList按照UserId进行分组，每组是一个List<User>
Map<String, List<User>> userIdMap =
                userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUserId, Collectors.toList()));
//如下，将UserList按照UserId进行分组，每组是一个List<User>，将分组后的数据存放在TreeMap中
TreeMap<String, List<User>> userIdMap =
                userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUserId,TreeMap::new, Collectors.toList()));

4.3 数据分块(partitioningBy)

数据分块可以将流中元素分为两部分，它使用Predicate对象判断一个元素应该属于哪一部分，并根据布尔值返回一个Map到列表，对于true List中的元素，Predicate返回true，对于其他List中的元素，Predicate返回false。

public static <T>
    Collector<T, ?, Map<Boolean, List<T>>> partitioningBy(Predicate<? super T> predicate) {
        return partitioningBy(predicate, toList());
}

如下将UserList中的元素分成两部分，userId为10086的存放在一个List中，剩余其他的存放在一个List中。

public static void main(String[] args) {
        List<User> userList = new ArrayList<>();
        userList.add(new User("10086","张三"));
        userList.add(new User("10087","李四"));
        userList.add(new User("10088","李四"));
        Map<Boolean,List<User>> userMap = userList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(user ->  "10086".equals(user.getUserId())));
}

4.3 computeIfAbsent

构建Map时，为给定值计算键值是常用的操作之一，一个经典的例子就是实现一个缓存。传统的处理方式是先试着从Map中取值，如果没有取到，则创建一个新值返回。Java 8引入了一个新方法computeIfAbsent，该方法接受一个Lambda表达式，值不存在时使用该Lambda计算新值，并将新值存入Map中。如下：

private static User getUser(String userId){
	return userCache.computeIfAbsent(userId,this::readUserFromDB);
}

4.4 遍历Map

Java8之前我们遍历Map通常都是先找到Key的集合，然后迭代key集合获取value进行操作。Java 8为Map接口提供了forEach方法，简化我们遍历Map，该方法接受一个BiConsumer对象为参数(该对象接受两个参数，无返回值)，通过内部迭代编写出易于阅读的代码。

default void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) {
        Objects.requireNonNull(action);
        for (Map.Entry<K, V> entry : entrySet()) {
            K k;
            V v;
            try {
                k = entry.getKey();
                v = entry.getValue();
            } catch(IllegalStateException ise) {
                // this usually means the entry is no longer in the map.
                throw new ConcurrentModificationException(ise);
            }
            action.accept(k, v);
        }
    }

如下，打印Map中的键值对：

userMap.forEach((key,value) -> System.out.println("键：" + key + "\t值：" + value));

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