1. 什么是λ表达式
λ表达式本质上是一个匿名方法。让我们来看下面这个例子:
public int add(int x, int y) {
return x + y;
}
转成λ表达式后是这个样子:
(int x, int y) -> x + y;
参数类型也可以省略,Java编译器会根据上下文推断出来:
(x, y) -> x + y; //返回两数之和
或者
(x, y) -> { return x + y; } //显式指明返回值
可见λ表达式有三部分组成:参数列表,箭头(->),以及一个表达式或语句块。
下面这个例子里的λ表达式没有参数,也没有返回值(相当于一个方法接受0个参数,返回void,其实就是Runnable里run方法的一个实现):
() -> { System.out.println("Hello Lambda!"); }
如果只有一个参数且可以被Java推断出类型,那么参数列表的括号也可以省略:
c -> { return c.size(); }
2. λ表达式的类型(它是Object吗?)
λ表达式可以被当做是一个Object(注意措辞)。λ表达式的类型,叫做“目标类型(target type)”。λ表达式的目标类型是“函数接口(functional interface)”,这是Java8新引入的概念。它的定义是:一个接口,如果只有一个显式声明的抽象方法,那么它就是一个函数接口。一般用@FunctionalInterface标注出来(也可以不标)。举例如下:
@FunctionalInterface
public interface Runnable { void run(); }
public interface Callable<V> { V call() throws Exception; }
public interface ActionListener { void actionPerformed(ActionEvent e); }
public interface Comparator<T> { int compare(T o1, T o2); boolean equals(Object obj); }
注意最后这个Comparator接口。它里面声明了两个方法,貌似不符合函数接口的定义,但它的确是函数接口。这是因为equals方法是Object的,所有的接口都会声明Object的public方法——虽然大多是隐式的。所以,Comparator显式的声明了equals不影响它依然是个函数接口。
你可以用一个λ表达式为一个函数接口赋值:
Runnable r1 = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");};
然后再赋值给一个Object:
Object obj = r1;
但却不能这样干:
Object obj = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");}; // ERROR! Object is not a functional interface!
必须显式的转型成一个函数接口才可以:
Object o = (Runnable) () -> { System.out.println("hi"); }; // correct
一个λ表达式只有在转型成一个函数接口后才能被当做Object使用。所以下面这句也不能编译:
System.out.println( () -> {} ); //错误! 目标类型不明
必须先转型:
System.out.println( (Runnable)() -> {} ); // 正确
假设你自己写了一个函数接口,长的跟Runnable一模一样:
@FunctionalInterface
public interface MyRunnable {
public void run();
}
那么
Runnable r1 = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");};
MyRunnable2 r2 = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");};
都是正确的写法。这说明一个λ表达式可以有多个目标类型(函数接口),只要函数匹配成功即可。
但需注意一个λ表达式必须至少有一个目标类型。
JDK预定义了很多函数接口以避免用户重复定义。最典型的是Function:
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
R apply(T t);
}
这个接口代表一个函数,接受一个T类型的参数,并返回一个R类型的返回值。
另一个预定义函数接口叫做Consumer,跟Function的唯一不同是它没有返回值。
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
void accept(T t);
}
还有一个Predicate,用来判断某项条件是否满足。经常用来进行筛滤操作:
@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
boolean test(T t);
}
综上所述,一个λ表达式其实就是定义了一个匿名方法,只不过这个方法必须符合至少一个函数接口。
3. λ表达式的使用
3.1 λ表达式用在何处
λ表达式主要用于替换以前广泛使用的内部匿名类,各种回调,比如事件响应器、传入Thread类的Runnable等。看下面的例子:
Thread oldSchool = new Thread( new Runnable () {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is from an anonymous class.");
}
} );
Thread gaoDuanDaQiShangDangCi = new Thread( () -> {
System.out.println("This is from an anonymous method (lambda exp).");
} );
注意第二个线程里的λ表达式,你并不需要显式地把它转成一个Runnable,因为Java能根据上下文自动推断出来:一个Thread的构造函数接受一个Runnable参数,而传入的λ表达式正好符合其run()函数,所以Java编译器推断它为Runnable。
从形式上看,λ表达式只是为你节省了几行代码。但将λ表达式引入Java的动机并不仅仅为此。Java8有一个短期目标和一个长期目标。短期目标是:配合“集合类批处理操作”的内部迭代和并行处理(下面将要讲到);长期目标是将Java向函数式编程语言这个方向引导(并不是要完全变成一门函数式编程语言,只是让它有更多的函数式编程语言的特性),也正是由于这个原因,Oracle并没有简单地使用内部类去实现λ表达式,而是使用了一种更动态、更灵活、易于将来扩展和改变的策略(invokedynamic)。
3.2 λ表达式与集合类批处理操作(或者叫块操作)
上文提到了集合类的批处理操作。这是Java8的另一个重要特性,它与λ表达式的配合使用乃是Java8的最主要特性。集合类的批处理操作API的目的是实现集合类的“内部迭代”,并期望充分利用现代多核CPU进行并行计算。
Java8之前集合类的迭代(Iteration)都是外部的,即客户代码。而内部迭代意味着改由Java类库来进行迭代,而不是客户代码。例如:
for(Object o: list) { // 外部迭代
System.out.println(o);
}
可以写成:
list.forEach(o -> {System.out.println(o);}); //forEach函数实现内部迭代
集合类(包括List)现在都有一个forEach方法,对元素进行迭代(遍历),所以我们不需要再写for循环了。forEach方法接受一个函数接口Consumer做参数,所以可以使用λ表达式。
这种内部迭代方法广泛存在于各种语言,如C++的STL算法库、python、ruby、scala等。
Java8为集合类引入了另一个重要概念:流(stream)。一个流通常以一个集合类实例为其数据源,然后在其上定义各种操作。流的API设计使用了管道(pipelines)模式。对流的一次操作会返回另一个流。如同IO的API或者StringBuffer的append方法那样,从而多个不同的操作可以在一个语句里串起来。看下面的例子:
List<Shape> shapes = ...
shapes.stream()
.filter(s -> s.getColor() == BLUE)
.forEach(s -> s.setColor(RED));
首先调用stream方法,以集合类对象shapes里面的元素为数据源,生成一个流。然后在这个流上调用filter方法,挑出蓝色的,返回另一个流。最后调用forEach方法将这些蓝色的物体喷成红色。(forEach方法不再返回流,而是一个终端方法,类似于StringBuffer在调用若干append之后的那个toString)
filter方法的参数是Predicate类型,forEach方法的参数是Consumer类型,它们都是函数接口,所以可以使用λ表达式。
还有一个方法叫parallelStream(),顾名思义它和stream()一样,只不过指明要并行处理,以期充分利用现代CPU的多核特性。
shapes.parallelStream(); // 或shapes.stream().parallel()
来看更多的例子。下面是典型的大数据处理方法,Filter-Map-Reduce:
//给出一个String类型的数组,找出其中所有不重复的素数
public void distinctPrimary(String... numbers) {
List<String> l = Arrays.asList(numbers);
List<Integer> r = l.stream()
.map(e -> new Integer(e))
.filter(e -> Primes.isPrime(e))
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("distinctPrimary result is: " + r);
}
第一步:传入一系列String(假设都是合法的数字),转成一个List,然后调用stream()方法生成流。
第二步:调用流的map方法把每个元素由String转成Integer,得到一个新的流。map方法接受一个Function类型的参数,上面介绍了,Function是个函数接口,所以这里用λ表达式。
第三步:调用流的filter方法,过滤那些不是素数的数字,并得到一个新流。filter方法接受一个Predicate类型的参数,上面介绍了,Predicate是个函数接口,所以这里用λ表达式。
第四步:调用流的distinct方法,去掉重复,并得到一个新流。这本质上是另一个filter操作。
第五步:用collect方法将最终结果收集到一个List里面去。collect方法接受一个Collector类型的参数,这个参数指明如何收集最终结果。在这个例子中,结果简单地收集到一个List中。我们也可以用Collectors.toMap(e->e, e->e)把结果收集到一个Map中,它的意思是:把结果收到一个Map,用这些素数自身既作为键又作为值。toMap方法接受两个Function类型的参数,分别用以生成键和值,Function是个函数接口,所以这里都用λ表达式。
你可能会觉得在这个例子里,List l被迭代了好多次,map,filter,distinct都分别是一次循环,效率会不好。实际并非如此。这些返回另一个Stream的方法都是“懒(lazy)”的,而最后返回最终结果的collect方法则是“急(eager)”的。在遇到eager方法之前,lazy的方法不会执行。
当遇到eager方法时,前面的lazy方法才会被依次执行。而且是管道贯通式执行。这意味着每一个元素依次通过这些管道。例如有个元素“3”,首先它被map成整数型3;然后通过filter,发现是素数,被保留下来;又通过distinct,如果已经有一个3了,那么就直接丢弃,如果还没有则保留。这样,3个操作其实只经过了一次循环。
除collect外其它的eager操作还有forEach,toArray,reduce等。
下面来看一下也许是最常用的收集器方法,groupingBy:
//给出一个String类型的数组,找出其中各个素数,并统计其出现次数
public void primaryOccurrence(String... numbers) {
List<String> l = Arrays.asList(numbers);
Map<Integer, Integer> r = l.stream()
.map(e -> new Integer(e))
.filter(e -> Primes.isPrime(e))
.collect( Collectors.groupingBy(p->p, Collectors.summingInt(p->1)) );
System.out.println("primaryOccurrence result is: " + r);
}
注意这一行:
Collectors.groupingBy(p->p, Collectors.summingInt(p->1))
它的意思是:把结果收集到一个Map中,用统计到的各个素数自身作为键,其出现次数作为值。
下面是一个reduce的例子:
//给出一个String类型的数组,求其中所有不重复素数的和
public void distinctPrimarySum(String... numbers) {
List<String> l = Arrays.asList(numbers);
int sum = l.stream()
.map(e -> new Integer(e))
.filter(e -> Primes.isPrime(e))
.distinct()
.reduce(0, (x,y) -> x+y); // equivalent to .sum()
System.out.println("distinctPrimarySum result is: " + sum);
}
reduce方法用来产生单一的一个最终结果。
流有很多预定义的reduce操作,如sum(),max(),min()等。
再举个现实世界里的栗子比如:
// 统计年龄在25-35岁的男女人数、比例
public void boysAndGirls(List<Person> persons) {
Map<Integer, Integer> result =
persons.parallelStream().filter(p -> p.getAge()>=25 &&
p.getAge()<=35).
collect(
Collectors.groupingBy(p->p.getSex(), Collectors.summingInt(p->1))
);
System.out.print("boysAndGirls result is " + result);
System.out.println(", ratio (male : female) is " + (float)result.get(Person.MALE)/result.get(Person.FEMALE));
}
3.3 λ表达式的更多用法
// 嵌套的λ表达式
Callable<Runnable> c1 = () -> () -> { System.out.println("Nested lambda"); };
c1.call().run();
// 用在条件表达式中
Callable<Integer> c2 = true ? (() -> 42) : (() -> 24);
System.out.println(c2.call());
// 定义一个递归函数,注意须用this限定
protected UnaryOperator<Integer> factorial = i -> i == 0 ? 1 : i * this.factorial.apply( i - 1 );
...
System.out.println(factorial.apply(3));
在Java中,随声明随调用的方式是不行的,比如下面这样,声明了一个λ表达式(x, y) -> x + y,同时企图通过传入实参(2, 3)来调用它:
int five = ( (x, y) -> x + y ) (2, 3); // ERROR! try to call a lambda in-place
这在C++中是可以的,但Java中不行。Java的λ表达式只能用作赋值、传参、返回值等。
4. 其它相关概念
4.1 捕获(Capture)
捕获的概念在于解决在λ表达式中我们可以使用哪些外部变量(即除了它自己的参数和内部定义的本地变量)的问题。
答案是:与内部类非常相似,但有不同点。不同点在于内部类总是持有一个其外部类对象的引用。而λ表达式呢,除非在它内部用到了其外部类(包围类)对象的方法或者成员,否则它就不持有这个对象的引用。
在Java8以前,如果要在内部类访问外部对象的一个本地变量,那么这个变量必须声明为final才行。在Java8中,这种限制被去掉了,代之以一个新的概念,“effectively final”。它的意思是你可以声明为final,也可以不声明final但是按照final来用,也就是一次赋值永不改变。换句话说,保证它加上final前缀后不会出编译错误。
在Java8中,内部类和λ表达式都可以访问effectively final的本地变量。λ表达式的例子如下:
...
int tmp1 = 1; //包围类的成员变量
static int tmp2 = 2; //包围类的静态成员变量
public void testCapture() {
int tmp3 = 3; //没有声明为final,但是effectively final的本地变量
final int tmp4 = 4; //声明为final的本地变量
int tmp5 = 5; //普通本地变量
Function<Integer, Integer> f1 = i -> i + tmp1;
Function<Integer, Integer> f2 = i -> i + tmp2;
Function<Integer, Integer> f3 = i -> i + tmp3;
Function<Integer, Integer> f4 = i -> i + tmp4;
Function<Integer, Integer> f5 = i -> {
tmp5 += i; // 编译错!对tmp5赋值导致它不是effectively final的
return tmp5;
};
...
tmp5 = 9; // 编译错!对tmp5赋值导致它不是effectively final的
}
...
Java要求本地变量final或者effectively final的原因是多线程并发问题。内部类、λ表达式都有可能在不同的线程中执行,允许多个线程同时修改一个本地变量不符合Java的设计理念。
4.2 方法引用(Method reference)
任何一个λ表达式都可以代表某个函数接口的唯一方法的匿名描述符。我们也可以使用某个类的某个具体方法来代表这个描述符,叫做方法引用。例如:
Integer::parseInt //静态方法引用
System.out::print //实例方法引用
Person::new //构造器引用
下面是一组例子,教你使用方法引用代替λ表达式:
//c1 与 c2 是一样的(静态方法引用)
Comparator<Integer> c2 = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
Comparator<Integer> c1 = Integer::compare;
//下面两句是一样的(实例方法引用1)
persons.forEach(e -> System.out.println(e));
persons.forEach(System.out::println);
//下面两句是一样的(实例方法引用2)
persons.forEach(person -> person.eat());
persons.forEach(Person::eat);
//下面两句是一样的(构造器引用)
strList.stream().map(s -> new Integer(s));
strList.stream().map(Integer::new);
使用方法引用,你的程序会变得更短些。现在distinctPrimarySum方法可以改写如下:
public void distinctPrimarySum(String... numbers) {
List<String> l = Arrays.asList(numbers);
int sum = l.stream().map(Integer::new).filter(Primes::isPrime).distinct().sum();
System.out.println("distinctPrimarySum result is: " + sum);
}
还有一些其它的方法引用:
super::toString //引用某个对象的父类方法
String[]::new //引用一个数组的构造器
4.3 默认方法(Default method)
Java8中,接口声明里可以有方法实现了,叫做默认方法。在此之前,接口里的方法全部是抽象方法。
public interface MyInterf {
String m1();
default String m2() {
return "Hello default method!";
}
}
这实际上混淆了接口和抽象类,但一个类仍然可以实现多个接口,而只能继承一个抽象类。
这么做的原因是:由于Collection库需要为批处理操作添加新的方法,如forEach(),stream()等,但是不能修改现有的Collection接口——如果那样做的话所有的实现类都要进行修改,包括很多客户自制的实现类。所以只好使用这种妥协的办法。
如此一来,我们就面临一种类似多继承的问题。如果类Sub继承了两个接口,Base1和Base2,而这两个接口恰好具有完全相同的两个默认方法,那么就会产生冲突。这时Sub类就必须通过重载来显式指明自己要使用哪一个接口的实现(或者提供自己的实现):
public class Sub implements Base1, Base2 {
public void hello() {
Base1.super.hello(); //使用Base1的实现
}
}
除了默认方法,Java8的接口也可以有静态方法的实现:
public interface MyInterf {
String m1();
default String m2() {
return "Hello default method!";
}
static String m3() {
return "Hello static method in Interface!";
}
}
4.4 生成器函数(Generator function)
有时候一个流的数据源不一定是一个已存在的集合对象,也可能是个“生成器函数”。一个生成器函数会产生一系列元素,供给一个流。Stream.generate(Supplier<T> s)就是一个生成器函数。其中参数Supplier是一个函数接口,里面有唯一的抽象方法 <T> get()。
下面这个例子生成并打印5个随机数:
Stream.generate(Math::random).limit(5).forEach(System.out::println);
注意这个limit(5),如果没有这个调用,那么这条语句会永远地执行下去。也就是说这个生成器是无穷的。这种调用叫做终结操作,或者短路(short-circuiting)操作。
“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<String> 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<Cat> 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<Cat>() {
@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<T>、Consumer<T>,Function<T, R>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<Order> predicate, Consumer<Order> 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<T>:接收T对象并返回boolean。
-
Consumer<T>: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<String> 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<String> 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<Integer> 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<Integer> 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
参考资料:
http://openjdk.java.net/projects/lambda/
http://docs.oracle.com/javase/tutorial/java/javaOO/lambdaexpressions.html