前言：
函数式编程是一种编程范式，它将计算过程视为函数应用的连续组合。函数式编程强调使用纯函数（Pure Function），避免使用可变状态和副作用，倡导将计算过程抽象为函数，便于代码的理解、测试和并行化。在JDK8之前主要函数式编程主要体现在匿名内部类的使用上。
Thread thread = new Thread(new Runnable() {public void run() {System.out.println("Hello from anonymous inner class");}
});
thread.start();
一、Lambda表达式
1.1 Lambda表达式的理解
Lambda表达式是JAVA8提出的又一种函数式编程的体现，旨在提供一种更简洁的语法来表示函数式接口（只有一个抽象方法的接口）的实例。可以理解为 Lambda表达式就是对函数式接口实现的一种优化。
1.2 Lambda表达式的语法
Lambda表达式的基本语法如下：
(parameters) -> expression或
(parameters) -> { statements; }其中，参数可以是任意合法的Java参数列表，可以为空或包含一个或多个参数。箭头（->）将参数与Lambda主体分隔开来。
Lambda主体可以是一个表达式，也可以是一个代码块。如果主体是一个表达式，它将直接返回该表达式的结果。如果主体是一个代码块，它将按照常规的Java语法执行，并且您可能需要使用return语句来返回值。 如果表达式只有一句代码，则可以考虑省略{} 或return 关键字。
1.3 Lambda表达式的使用
- 无参数的Lambda表达式：
() -> System.out.println("Hello, Lambda!");2. 有参数的Lambda表达式：
(x,y) -> System.out.println("Hello, Lambda!");这里 x、y是什么参数类型，要视上层调用方法体而定。
3. 带有多行代码的Lambda表达式：
(x, y) -> {int sum = x + y;System.out.println("Sum: " + sum);return sum;
}4. 函数式接口的实现
# 定义函数式接口 ， 无返回值
public interface Interface1 {void getData(String mallId);}# Lambda 表达式的实现
# 如果接口只有一个参数， 则参数的 () 可以省略
# 如果表达式只有一句代码,则表达式的 {} 可以省略
Interface1 interface1 = x -> System.out.println("线程执行");# 定义函数式接口 ， 有返回值
public interface Interface2 {String getData(String mallId);}# Lambda 表达式的实现
# 只有一个参数， 则参数的 () 可以省略
# 表达式只有一句代码,则表达式的 {} 、return 都可以省略
Interface2 b = x -> "hello";
二、Stream 流式调用
1.1 流式调用的理解
Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。
Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：
中间操作:
指每次返回一个新的流，可以有多个。这些操作是延迟执行的（lazy），也就是说它们不会立即执行，只是在遇到终端操作时才会开始执行。中间操作允许对流中的元素进行一系列转换、过滤等处理。
常见的中间操作有：
filter(Predicate<? super T> predicate): 过滤流中的元素。map(Function<? super T, ? extends R> mapper): 将每个元素转换为另一种形式。flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper): 将每个元素转换为一个流，然后将这些流扁平化为一个流。distinct(): 去除流中的重复元素。sorted(): 对流中的元素进行自然排序。sorted(Comparator<? super T> comparator): 按指定的比较器对流中的元素进行排序。peek(Consumer<? super T> action): 对流中的每个元素执行一个操作，并返回一个新的流。
例如：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class IntermediateOperationsExample {public static void main(String[] args) {List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");List<String> filteredNames = names.stream().filter(name -> name.startsWith("A")) // 中间操作.map(String::toUpperCase) // 中间操作.collect(Collectors.toList()); // 终端操作filteredNames.forEach(System.out::println);}
}
终端操作:
每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。
常见的终端操作有：
collect(Collector<? super T, A, R> collector): 将流中的元素收集到一个集合、列表、映射等。forEach(Consumer<? super T> action): 对流中的每个元素执行一个操作。reduce(BinaryOperator<T> accumulator): 通过反复结合流中的元素来减少流中的元素。count(): 返回流中的元素个数。anyMatch(Predicate<? super T> predicate): 判断是否有任意一个元素匹配给定的谓词。allMatch(Predicate<? super T> predicate): 判断是否所有元素都匹配给定的谓词。noneMatch(Predicate<? super T> predicate): 判断是否没有元素匹配给定的谓词。findFirst(): 返回流中的第一个元素。findAny(): 返回流中的任意一个元素。
另外，Stream有几个特性：
-
stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
-
stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
-
stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。
-
Stream中的元素是以Optional类型存在的。
1.2 流式调用案例
1.2.1 流的创建
// 方式一：通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();// 方式二：使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流
nt[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);// 方式三：使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);
stream2.forEach(System.out::println);Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);1.2.2 循环遍历
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);// 遍历输出符合条件的元素
list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
// 匹配第一个
Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
// 匹配任意（适用于并行流）
Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
// 是否包含符合特定条件的元素boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());
System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());
System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);1.2.3 筛选
List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());1.2.4 聚合
// 获取String集合中最长的元素。
Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
System.out.println("最长的字符串：" + max.get());// 获取Integer集合中的最大值。// 自然排序
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
// 自定义排序
Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {return o1.compareTo(o2);}
});// 获取员工工资最高的人Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());// 计算Integer集合中大于6的元素的个数。
long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);1.2.5 映射
映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：
-
map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
-
flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。
// 英文字符串数组的元素全部改为大写。
String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());// 整数数组每个元素+3。
List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());// 将两个字符数组合并成一个新的字符数组。
List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
// 将每个元素转换成一个streamString[] split = s.split(",");Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
return s2;}).collect(Collectors.toList());
1.2.6 规约
归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
// 求和方式1
Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
// 求和方式2
Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
// 求和方式3
Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);// 求乘积
Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);// 求最大值方式1
Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
// 求最大值写法2
Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
System.out.println("list求积：" + product.get());
System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);1.2.6 收集
// List 转 MapMap<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000).collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));// Map 转 List
map.entrySet().stream().map(a->a.getKey()).collect(Collectors.toList());1.2.7 接合
List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
Tkinter笔记（九）：用【Button()】功能按钮实现人机交互)
