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Java学习——day30(Lambda表达式与 StreamAPI)

news 来源：原创 2025/9/2 13:32:24

文章目录

1. Lambda 表达式
- 1.1 概述
- 1.2 应用场景
- 1.3 示例代码
2. Stream API
- 2.1 概述
- 2.2 基本组成
- 2.3 示例代码
3.练习
- 3.1 .练习初级：
- 3.2 中级：
- 3.3 高级：
4.总结与应用
- 4.1 Lambda 表达式
- 4.2 Stream API

1. Lambda 表达式

1.1 概述

定义：
Lambda 表达式是 Java 8 引入的一种语法形式，用于实现函数式接口（即只有一个抽象方法的接口）的匿名实现。它使得代码更加简洁，支持函数式编程风格。
基本语法：

(参数列表) -> {语句块}

参数列表可以为空（“()”）或一个或多个参数；
-> 是 Lambda 箭头，分隔参数与函数体；
函数体可以是单个表达式，也可以是一段代码块（若使用代码块则需使用花括号并显式 return）。

1.2 应用场景

简化匿名内部类：
如事件监听、线程任务、集合操作等场景，代替冗长的匿名内部类代码。
函数式接口：
常用接口如 Runnable、Comparator<T>、ActionListener 以及 Java 8 提供的函数接口（如 Predicate<T>、Function<T,R>、Consumer<T> 等）。

1.3 示例代码

示例 1：简单的 Lambda 表达式

// 使用 Lambda 实现 Runnable 接口
Runnable task = () -> System.out.println("Hello, Lambda!");
new Thread(task).start();

示例 2：排序示例

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;public class LambdaDemo {public static void main(String[] args) {String[] fruits = {"banana", "apple", "orange", "mango"};Arrays.sort(fruits, (s1, s2) -> s1.compareTo(s2));System.out.println(Arrays.toString(fruits));}
}

2. Stream API

2.1 概述

定义：
Stream API 提供了一种声明性、函数式的方式来处理集合数据。它主要用于对集合、数组等数据源进行聚合操作，如过滤、排序、映射、汇总等，而无需编写循环结构。
特点：
流水线处理：数据操作以流水线方式组织，包含中间操作（转换为流、过滤、映射、排序等）和终止操作（聚合、输出、统计等）
延迟求值：中间操作采用惰性求值，只有在终止操作调用时才执行全部操作。
无副作用：推荐使用无副作用（纯函数）操作，这样能更好支持并发执行、并行流等特性。
支持并行流：可以很容易地转换为并行执行，充分利用多核 CPU 提升性能。

2.2 基本组成

数据源：通常是集合、数组或 IO 生成的流。
中间操作：
- ``filter(Predicate)：过滤符合条件的元素。
- map(Function<T, R>)：将元素映射为其他形式。
- sorted()、sorted(Comparator<T>)：排序操作。
- distinct()：去重操作。
- 其他如 limit(n)、skip(n) 等。
终止操作：
- forEach(Consumer<T>)：遍历所有流中元素。
- collect(Collector<T, A, R>)：将流转换为集合或其他数据结构。
- reduce(BinaryOperator<T>)：归约操作，能将流中的所有元素结合成一个结果。
- count()、min()、max() 等统计操作。

2.3 示例代码

示例 1：过滤、映射、排序与收集

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class StreamDemo {public static void main(String[] args) {List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve");// 使用流对字符串进行过滤、转换成大写并排序List<String> processed = names.stream().filter(name -> name.length() > 3).map(String::toUpperCase).sorted().collect(Collectors.toList());System.out.println(processed);}
}

示例 2：归约操作

import java.util.Arrays;public class StreamReduceDemo {public static void main(String[] args) {int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5};// 使用流归约求和int sum = Arrays.stream(numbers).reduce(0, (a, b) -> a + b);System.out.println("Sum = " + sum);}
}

3.练习

3.1 .练习初级：

给定整数列表List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5)，使用Stream找出所有偶数并平方后求和。
示例代码：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;public class SumSquareEven {public static void main(String[] args) {// 给定整数列表List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);// 使用Stream进行操作：// 1. filter：过滤出偶数；// 2. map：对偶数进行平方操作；// 3. reduce：求和，初始值为0。int sum = numbers.stream().filter(n -> n % 2 == 0).map(n -> n * n).reduce(0, Integer::sum);// 输出结果System.out.println("所有偶数平方的和为：" + sum);}
}

输出结果：
在这里插入图片描述

代码说明
- filter(n -> n % 2 == 0)：过滤出列表中能被2整除的偶数。
- map(n -> n * n)：将每个偶数进行平方。
- reduce(0, Integer::sum)：将所有平方结果累加求和，其中0是初始值。

3.2 中级：

有一个Person类（含name和age字段），列表List people，找出年龄>18岁的人，按姓名排序，并提取姓名组成新列表。
示例代码：

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;// 定义Person类
class Person {private String name;private int age;// 构造方法public Person(String name, int age) {this.name = name;this.age = age;}// Getter方法public String getName() {return name;}public int getAge() {return age;}
}public class PersonStreamExample {public static void main(String[] args) {// 构造Person对象列表（示例数据）List<Person> people = Arrays.asList(new Person("Alice", 22),new Person("Bob", 17),new Person("Charlie", 25),new Person("Dave", 19),new Person("Eva", 30));// 使用Stream API进行过滤、排序和提取姓名List<String> names = people.stream().filter(person -> person.getAge() > 18)               // 过滤出年龄大于18岁的人.sorted(Comparator.comparing(Person::getName))        // 按姓名进行排序.map(Person::getName)                                   // 提取姓名.collect(Collectors.toList());                        // 收集为新的列表// 输出结果System.out.println("年龄大于18且按姓名排序后的姓名列表: " + names);}
}

输出结果：
在这里插入图片描述

代码说明：
Person 类：定义了两个字段name和age，并提供了构造方法和getter方法。
people列表：示例中创建了一个包含多个Person对象的列表。
Stream操作：
- filter(person -> person.getAge() > 18) 筛选出符合条件（年龄大于18岁）的对象；
- sorted(Comparator.comparing(Person::getName)) 根据姓名排序；
- map(Person::getName) 将Person对象转换为姓名字符串；
- collect(Collectors.toList()) 将处理结果收集到一个新的List中。

3.3 高级：

从日志字符串列表List logs中，提取所有包含"ERROR"的行，按日期分组（假设日期为行首的"yyyy-MM-dd"），统计每组错误数量。
示例代码：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;public class LogErrorSummary {public static void main(String[] args) {// 示例日志列表List<String> logs = Arrays.asList("2025-04-14 INFO Application started","2025-04-14 ERROR Null pointer exception occurred","2025-04-15 ERROR Unable to connect to database","2025-04-15 INFO Connection established","2025-04-14 ERROR Array index out of bounds","2025-04-16 WARN Deprecated API usage");// 使用Stream API提取包含"ERROR"的行，并按日期进行分组，统计每组错误的数量Map<String, Long> errorCountByDate = logs.stream().filter(log -> log.contains("ERROR")) // 过滤出包含ERROR的行.collect(Collectors.groupingBy(log -> log.substring(0, 10),       // 提取行首的日期(yyyy-MM-dd)Collectors.counting()               // 统计每个分组中的错误数量));// 输出结果errorCountByDate.forEach((date, count) ->System.out.println("日期 " + date + " 的错误数量: " + count));}
}

输出结果：
在这里插入图片描述

代码说明
- 过滤日志：使用 filter(log -> log.contains(“ERROR”)) 过滤出所有包含 “ERROR” 的日志行。
- 提取日期：假定日志行的前10个字符为日期，所以用 log.substring(0, 10) 作为分组的关键字。
- 分组与统计：使用 Collectors.groupingBy 对日志按照日期分组，并配合 Collectors.counting() 计算每个日期的错误行数量。

4.总结与应用

4.1 Lambda 表达式

优点：简化匿名内部类的写法、易于实现函数式接口、减少样板代码。
注意事项：
- Lambda 表达式内部变量必须是最终（或事实上的 final）。
- 保持表达式中的操作无副作用，便于理解和维护。

4.2 Stream API

优势：
- 通过声明性风格使代码更清晰，便于并行化处理。
- 中间操作支持链式调用，逻辑流程直观易懂。
使用建议：
- 合理区分中间操作（惰性求值）与终止操作，避免中间操作因缺少终止操作而不执行。
- 注意选择顺序流还是并行流，根据数据量及环境适当选择。

Java学习——day30(Lambda表达式与 StreamAPI)

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编程日记 2025/8/31 10:54:06

文章目录

1. Lambda 表达式

1.1 概述

1.2 应用场景

1.3 示例代码

2. Stream API

2.1 概述

2.2 基本组成

2.3 示例代码

3.练习

3.1 .练习初级：

3.2 中级：

3.3 高级：

4.总结与应用

4.1 Lambda 表达式

4.2 Stream API

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