前言：
? ??函數式編程是一種編程范式，它將計算過程視為函數應用的連續組合。函數式編程強調使用純函數（Pure Function），避免使用可變狀態和副作用，倡導將計算過程抽象為函數，便于代碼的理解、測試和并行化。在JDK8之前主要函數式編程主要體現在匿名內部類的使用上。
Thread thread = new Thread(new Runnable() {public void run() {System.out.println("Hello from anonymous inner class");}
});
thread.start();
一、Lambda表達式
1.1?Lambda表達式的理解
? ? ??Lambda表達式是JAVA8提出的又一種函數式編程的體現，旨在提供一種更簡潔的語法來表示函數式接口（只有一個抽象方法的接口）的實例。可以理解為??Lambda表達式就是對函數式接口實現的一種優化。
1.2?Lambda表達式的語法
? ? ? Lambda表達式的基本語法如下：
(parameters) -> expression? ?或
(parameters) -> { statements; }? ? ? ? 其中，參數可以是任意合法的Java參數列表，可以為空或包含一個或多個參數。箭頭（->）將參數與Lambda主體分隔開來。
? ? ? ? Lambda主體可以是一個表達式，也可以是一個代碼塊。如果主體是一個表達式，它將直接返回該表達式的結果。如果主體是一個代碼塊，它將按照常規的Java語法執行，并且您可能需要使用return語句來返回值。? ?如果表達式只有一句代碼，則可以考慮省略{} 或return 關鍵字。
1.3?Lambda表達式的使用
- 無參數的Lambda表達式：
() -> System.out.println("Hello, Lambda!");? ? ?2. 有參數的Lambda表達式：?
(x,y) -> System.out.println("Hello, Lambda!");? ? ? ? 這里 x、y是什么參數類型，要視上層調用方法體而定。
? ? ?3. 帶有多行代碼的Lambda表達式：
(x, y) -> {int sum = x + y;System.out.println("Sum: " + sum);return sum;
}? ? ?4. 函數式接口的實現
# 定義函數式接口 ， 無返回值
public interface Interface1 {void getData(String mallId);}# Lambda 表達式的實現
# 如果接口只有一個參數， 則參數的 () 可以省略
# 如果表達式只有一句代碼,則表達式的 {} 可以省略
Interface1 interface1 = x -> System.out.println("線程執行");# 定義函數式接口 ， 有返回值
public interface Interface2 {String getData(String mallId);}# Lambda 表達式的實現
# 只有一個參數， 則參數的 () 可以省略
# 表達式只有一句代碼,則表達式的 {} 、return 都可以省略
Interface2 b = x -> "hello";
二、Stream 流式調用?
1.1 流式調用的理解
? ? ? ? Stream將要處理的元素集合看作一種流，在流的過程中，借助Stream API對流中的元素進行操作，比如：篩選、排序、聚合等。
Stream可以由數組或集合創建，對流的操作分為兩種：
中間操作:
? ? ? ??指每次返回一個新的流，可以有多個。這些操作是延遲執行的（lazy），也就是說它們不會立即執行，只是在遇到終端操作時才會開始執行。中間操作允許對流中的元素進行一系列轉換、過濾等處理。
常見的中間操作有：
filter(Predicate<? super T> predicate): 過濾流中的元素。map(Function<? super T, ? extends R> mapper): 將每個元素轉換為另一種形式。flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper): 將每個元素轉換為一個流，然后將這些流扁平化為一個流。distinct(): 去除流中的重復元素。sorted(): 對流中的元素進行自然排序。sorted(Comparator<? super T> comparator): 按指定的比較器對流中的元素進行排序。peek(Consumer<? super T> action): 對流中的每個元素執行一個操作，并返回一個新的流。
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")) // 中間操作.map(String::toUpperCase) // 中間操作.collect(Collectors.toList()); // 終端操作filteredNames.forEach(System.out::println);}
}
終端操作:
每個流只能進行一次終端操作，終端操作結束后流無法再次使用。終端操作會產生一個新的集合或值。
常見的終端操作有：
collect(Collector<? super T, A, R> collector): 將流中的元素收集到一個集合、列表、映射等。forEach(Consumer<? super T> action): 對流中的每個元素執行一個操作。reduce(BinaryOperator<T> accumulator): 通過反復結合流中的元素來減少流中的元素。count(): 返回流中的元素個數。anyMatch(Predicate<? super T> predicate): 判斷是否有任意一個元素匹配給定的謂詞。allMatch(Predicate<? super T> predicate): 判斷是否所有元素都匹配給定的謂詞。noneMatch(Predicate<? super T> predicate): 判斷是否沒有元素匹配給定的謂詞。findFirst(): 返回流中的第一個元素。findAny(): 返回流中的任意一個元素。
另外，Stream有幾個特性：
-
stream不存儲數據，而是按照特定的規則對數據進行計算，一般會輸出結果。
-
stream不會改變數據源，通常情況下會產生一個新的集合或一個值。
-
stream具有延遲執行特性，只有調用終端操作時，中間操作才會執行。
-
Stream中的元素是以Optional類型存在的。
1.2?流式調用案例
1.2.1 流的創建
// 方式一：通過 java.util.Collection.stream() 方法用集合創建流
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 創建一個順序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 創建一個并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();// 方式二：使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用數組創建流
nt[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);// 方式三：使用Stream的靜態方法：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?循環遍歷
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);// 遍歷輸出符合條件的元素
list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
// 匹配第一個
Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
// 匹配任意（適用于并行流）
Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
// 是否包含符合特定條件的元素boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
System.out.println("匹配第一個值：" + findFirst.get());
System.out.println("匹配任意一個值：" + findAny.get());
System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);1.2.3 篩選
List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());1.2.4 聚合
// 獲取String集合中最長的元素。
Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
System.out.println("最長的字符串：" + max.get());// 獲取Integer集合中的最大值。// 自然排序
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
// 自定義排序
Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {return o1.compareTo(o2);}
});// 獲取員工工資最高的人Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));System.out.println("員工工資最大值：" + max.get().getSalary());// 計算Integer集合中大于6的元素的個數。
long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
System.out.println("list中大于6的元素個數：" + count);1.2.5 映射
映射，可以將一個流的元素按照一定的映射規則映射到另一個流中。分為map和flatMap：
-
map：接收一個函數作為參數，該函數會被應用到每個元素上，并將其映射成一個新的元素。
-
flatMap：接收一個函數作為參數，將流中的每個值都換成另一個流，然后把所有流連接成一個流。
// 英文字符串數組的元素全部改為大寫。
String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());// 整數數組每個元素+3。
List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());// 將兩個字符數組合并成一個新的字符數組。
List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
// 將每個元素轉換成一個streamString[] split = s.split(",");Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
return s2;}).collect(Collectors.toList());
1.2.6 規約
? ? ? 歸約，也稱縮減，顧名思義，是把一個流縮減成一個值，能實現對集合求和、求乘積和求最值操作。
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);// 求乘積
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);
// 求最大值寫法2
Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
System.out.println("list求積：" + product.get());
System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);1.2.6 收集?
// List 轉 MapMap<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000).collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));// Map 轉 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筆記（九）：用【Button()】功能按鈕實現人機交互)
