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【Java 8新特性】Stream API 和 Lambda 表达式

news 来源：原创 2025/6/29 0:26:44

一、前言

Java 8 的 Stream API 和 Lambda 表达式为集合处理带来了函数式编程风格，显著简化了代码并提高了可读性。

二、Lambda 表达式

1.作用

简化匿名内部类的语法，允许将函数作为参数传递。
实现函数式接口（只有一个抽象方法的接口），如 Runnable、Comparator。

2.示例

// 传统写法：匿名内部类
Comparator<String> oldComparator = new Comparator<>() {@Overridepublic int compare(String a, String b) {return a.length() - b.length();}
};// Lambda 写法
Comparator<String> lambdaComparator = (a, b) -> a.length() - b.length();

三、Stream API

1.作用

提供声明式数据处理（如过滤、映射、排序、聚合）。
支持链式操作（Lazy Evaluation），优化性能。
可并行处理（parallelStream()）。

四、实际应用场景及代码示例

场景1：筛选+转换

需求：从一个用户列表中提取年龄 >18 的用户的邮箱，并按姓名排序。

List<User> users = Arrays.asList(new User("Alice", 20, "alice@example.com"),new User("Bob", 17, "bob@example.com"),new User("Charlie", 25, "charlie@example.com")
);List<String> emails = users.stream().filter(user -> user.getAge() > 18)         // 过滤条件.sorted(Comparator.comparing(User::getName)) // 按姓名排序.map(User::getEmail)                        // 提取邮箱.collect(Collectors.toList());              // 收集为列表System.out.println(emails); // 输出 [alice@example.com, charlie@example.com]

场景2：聚合统计

需求：计算所有用户的平均年龄。

double averageAge = users.stream().mapToInt(User::getAge)  // 转为 IntStream（优化基本类型操作）.average()               // 计算平均值.orElse(0);              // 如果无数据，默认返回 0
System.out.println(averageAge); // 输出 22.5

场景3：分组与映射

需求：按年龄分组，并统计每组的邮箱数量。

Map<Integer, Long> ageToEmailCount = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge,                  // 按年龄分组Collectors.mapping(User::getEmail,            // 提取邮箱Collectors.counting()      // 统计数量)));
System.out.println(ageToEmailCount); // 输出 {20=1, 25=1}

场景4：并行处理

需求：并行处理大数据集，筛选偶数并求和。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
int sum = numbers.parallelStream()      // 并行流.filter(n -> n % 2 == 0)            // 筛选偶数.mapToInt(Integer::intValue)        // 转为 int.sum();                             // 求和
System.out.println(sum); // 输出 30

五、核心优势

代码简洁：链式调用替代多层循环和临时变量。
可读性强：操作名称（如 filter、map）直接表达意图。
性能优化：并行流自动利用多核 CPU。
函数式风格：支持更灵活的数据处理逻辑。

六、注意事项

副作用：避免在 Lambda 中修改外部变量（应使用不可变数据）。
性能：小数据量用 stream()，大数据量用 parallelStream()。
资源管理：Stream 是一次性的，终端操作后不能重复使用。

七、总结

通过结合 Stream API 和 Lambda，Java 集合处理代码变得更加简洁、高效且易于维护。

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