JDK1.8新特性

JDK1.8新特性

    • 🍓IDE环境调整
    • 🍓lambda表达式
        • 🍒代码实现
        • 🍒常用内置函数式接口
    • 🍓接口新增方法
    • 🍓Stream流
        • 🍒reduce终结
        • 🍒并行流

🍓IDE环境调整

在这里插入图片描述
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🍓lambda表达式

  • ⭐lambda表达式的标准格式：

    (参数列表) -> {函数体;
}

  • ⭐lambda表达式的省略规则：

    1. 📌小括号内参数的类型可以省略
    2. 📌如果小括号内有且仅有一个参数，则小括号可以省略
    3. 📌如果大括号有且仅有一个语句，可以同时省略大括号、return关键字和分号

  • ⭐lambda表达式应用的前提条件：

    • 📌方法的参数或局部变量的类型必须为接口
    • 📌接口中有且仅有一个方法

  • ⭐lambda表达式与匿名内部类的区别：

    1. 📌所需的类型不一样
      匿名内部类,需要的类型可以是类,抽象类,接口
      Lambda表达式,需要的类型必须是接口
    2. 📌抽象方法的数量不一样
      匿名内部类所需的接口中抽象方法的数量随意
      Lambda表达式所需的接口只能有一个抽象方法
    3. 📌实现原理不同
      匿名内部类是在编译后会形成class
      Lambda表达式是在程序运行的时候动态生成class
🍒代码实现
	//以前匿名内部类的写法new Thread(new Runnable() {public void run() {System.out.println("匿名内部类执行了");}}).start();//使用lambda表达式new Thread(() -> {System.out.println("lambda表达式执行了");}).start();//lambda的省略格式new Thread(() -> System.out.println("lambda省略表达式执行了")).start();//lambda作为局部变量的值Runnable run = () -> System.out.println("lambda省略表达式局部变量的值执行了");run.run();//匿名内部类写法十分冗余//Lambda让我们只需要关注run方法里的逻辑代码即可//Lambda就是一个匿名函数，我们只需将执行代码放到Lambda表达式即可
🍒常用内置函数式接口

这些内置接口都属于java.util.function包中

//1. Supplier接口（无参带返回值）
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {public abstract T get();
}//2. Consumer接口（有参不带返回值）
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {public abstract void accept(T t);
}//3. Function接口（有参带返回值）
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {public abstract R apply(T t);
}//4. Predicate接口（有参返回boolean值）
@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {public abstract boolean test(T t);
}

🍓接口新增方法

以前接口只有抽象方法，这不利于接口功能的拓展，一旦这个接口新增了一个方法，其下所有实现的子类都要去实现这个方法，JDK8之后，接口新增了默认方法和静态方法，增强了接口拓展功能的能力。

public interface Animal {/*** 默认方法*/default void eat(){System.out.println("吃饭");}/*** 静态方法*/static void dead(){System.out.println("死亡");}
}

默认方法和静态方法的区别：

  1. ⭐默认方法通过实例调用，静态方法通过接口名调用。
  2. ⭐默认方法可以被继承，实现类可以直接使用接口默认方法，也可以重写接口默认方法。
  3. ⭐静态方法不能被继承，实现类不能重写接口静态方法，只能使用接口名调用。

🍓Stream流

方法名中文注释是否终结
filter过滤否
limit获取集合前几个元素否
skip跳过前面几个元素获取剩下的元素否
distinct去重否
concat两个流合成一个流否
map类型转换否
flatMap嵌套集合类型转换否
sorted排序否
parallel开启并行流否
peek中间操作，没有任何输出，用于打印日志否
count统计个数是
anyMatch部分匹配是
allMatch全量匹配是
max最大值是
min最小值是
forEach遍历是
toArray转为数组是
collect转为集合是
collect中文注释
Collectors.toList()收集为List集合
Collectors.toSet()收集为Set集合
Collectors.toMap收集为Map集合

  • ⭐集合过滤

    public void listFilter() {List<String> list = Arrays.asList("张无忌", "周芷若", "张角", "赵敏", "张三丰");//获取以张开头的集合List<String> list1 = list.stream().filter(item -> item.startsWith("张")).collect(Collectors.toList());System.out.println(list1);
}

  • ⭐数组过滤

    public void arrayFilter() {String[] arr = {"张无忌", "周芷若", "张角", "赵敏", "张三丰"};String[] arr2 = Arrays.stream(arr).filter(item -> item.length() == 3).toArray(size -> new String[size]);Arrays.stream(arr2).forEach(item -> System.out.println(item));
}

  • ⭐零散数据过滤

    public void streamFilter() {List<String> list = Stream.of("张无忌", "周芷若", "张角", "赵敏", "张三丰").filter(item -> item.length() == 2).collect(Collectors.toList());System.out.println(list);
}

  • ⭐集合遍历

    public void foreachList() {List<String> list = Arrays.asList("张无忌", "周芷若", "张角", "赵敏", "张三丰");list.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
}

  • ⭐map集合遍历

    public void streamMap() {Map<String, String> map = new HashMap<>();map.put("name", "张三");map.put("age", "23");map.put("tel", "193321212312");map.put("certId", "231231232143124");map.put("address", "312131");map.entrySet().stream().forEach(item -> System.out.println(item.getKey()+ "=====" + item.getValue()));
}

  • ⭐获取前几个元素

    public void listlimit() {List<String> list = Arrays.asList("张无忌", "周芷若", "张角", "赵敏", "张三丰");//获取以张开头的集合List<String> list1 = list.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());System.out.println(list1);
}

  • ⭐跳过前几个元素

    public void listskip() {List<String> list = Arrays.asList("张无忌", "周芷若", "张角", "赵敏", "张三丰");//获取以张开头的集合List<String> list1 = list.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());System.out.println(list1);
}

  • ⭐去重，依赖hashcode和equals方法，如果要给实体类去重，则必须重写hashcode和equals方法

    public void listDistinct() {List<String> list = Arrays.asList("张无忌", "周芷若", "张无忌", "赵敏", "张三丰");//获取以张开头的集合List<String> list1 = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());System.out.println(list1);
}

  • ⭐两个流合并为一个流

    public void listConcat() {List<String> list1 = Arrays.asList("张无忌", "周芷若", "张无忌", "赵敏", "张三丰");List<String> list2 = Arrays.asList("郭靖", "黄蓉", "梅超风", "杨康", "杨过", "杨铁心");//获取以张开头的集合List<String> list3 = Stream.concat(list1.stream(), list2.stream()).collect(Collectors.toList());System.out.println(list3);
}

  • ⭐计数

    public void listCount() {List<String> list = Arrays.asList("张无忌", "周芷若", "张无忌", "赵敏", "张三丰");long count = list.stream().count();System.out.println(count);
}

  • ⭐部分匹配

    public void listAnyMatch() {List<String> list = Arrays.asList("张无忌", "周芷若", "张无忌", "赵敏", "张三丰");//判断集合中是否有张姓人boolean flag = list.stream().anyMatch(item -> item.startsWith("张"));System.out.println(flag);
}

  • ⭐全部匹配

    public void listAllMatch() {List<String> list = Arrays.asList("张无忌", "周芷若", "张恒", "赵敏", "张三丰");//判断集合中是否全部姓张boolean flag = list.stream().allMatch(item -> item.startsWith("张"));System.out.println(flag);
}

  • ⭐排序

    public void listOrder() {//正序List<Integer> list = Arrays.asList(11, 2, 32, 4, 15, 67, 7, 8, 9, 10);list.stream().sorted().forEach(item -> System.out.println(item));System.out.println();//倒序list.stream().sorted((item1, item2) -> item2 - item1).forEach(item -> System.out.println(item));
}

  • ⭐嵌套集合遍历

    public void flotMap() {List<String> manList = Arrays.asList("张无忌,23", "郭靖,25", "杨过,28", "赵子龙,33", "李小龙,38", "胡歌,34");List<String> girlList = Arrays.asList("蔡依林,23", "杨颖,25", "杨紫,28", "赵灵儿,33", "杨雯婷,38", "黄悦,34");List<List<String>> lists = new ArrayList<>();lists.add(manList);lists.add(girlList);//flatMap适用于嵌套的集合转换类型lists.stream().flatMap(item -> item.stream()).forEach(item -> System.out.println(item));
}

  • ⭐最值

    public void maxAndmin() {List<Integer> list = Arrays.asList(11, 2, 32, 4, 15, 67, 7, 8, 9, 10);Optional<Integer> max = list.stream().max((item1, item2) -> item1 - item2);System.out.println(max);Optional<Integer> min = list.stream().min((item1, item2) -> item1 - item2);System.out.println(min);
}
🍒reduce终结
  • ⭐求和
    public void sum() {List<Integer> list = Arrays.asList(11, 2, 32, 4, 15, 67, 7, 8, 9, 10);//参数一初始值 参数二计算逻辑Integer sum1 = list.stream().reduce(0, (item1, item2) -> item1 + item2);System.out.println(sum1);//参数一初始值 参数二计算逻辑Integer sum2 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);System.out.println(sum2);//初始值为集合第一个值Optional<Integer> sum3 = list.stream().reduce(Integer::sum);System.out.println(sum3);
}
  • ⭐最大值
    public void max() {List<Integer> list = Arrays.asList(11, 2, 32, 4, 15, 67, 7, 8, 9, 10);//参数一初始值 参数二计算逻辑Integer max1 = list.stream().reduce(Integer.MIN_VALUE, (item1, item2) -> Integer.max(item1, item2));System.out.println(max1);//参数一初始值 参数二计算逻辑Integer max2 = list.stream().reduce(Integer.MIN_VALUE, Integer::max);System.out.println(max2);//计算逻辑，里面初始值为集合中第一个元素的值Optional<Integer> max3 = list.stream().reduce((item1, item2) -> Integer.max(item1, item2));System.out.println(max3);
}
  • ⭐最小值
    public void min() {List<Integer> list = Arrays.asList(11, 2, 32, 4, 15, 67, 7, 8, 9, 10);//参数一初始值 参数二计算逻辑Integer min1 = list.stream().reduce(Integer.MAX_VALUE, (item1, item2) -> Integer.min(item1, item2));System.out.println(min1);//参数一初始值 参数二计算逻辑Integer min2 = list.stream().reduce(Integer.MAX_VALUE, Integer::min);System.out.println(min2);//初始值为集合第一个值Optional<Integer> min3 = list.stream().reduce(Integer::min);System.out.println(min3);
}
🍒并行流

Stream流默认是串形流，实现并行流请使用以下方法

public void bx() throws ExecutionException, InterruptedException {List<Integer> list = Arrays.asList(11, 2, 32, 4, 15, 67, 7, 8, 9, 10);//parallel()开启并行流//第一种方式，会最大程度占用CPU线程，耗费资源， 不推荐/*Optional<Integer> max = list.stream().parallel().peek(item -> System.out.println(item.toString() + Thread.currentThread().getName())).max((item1, item2) -> item1 - item2);System.out.println(max);*///第二种方式，线程数掌握在我们自己手中，可以避免服务器资源的占用ForkJoinPool forkJoinPool2 = new ForkJoinPool(3);ForkJoinTask<?> forkJoinTask = forkJoinPool2.submit(() -> {Optional<Integer> max = list.stream().parallel().peek(item -> System.out.println(item.toString() + Thread.currentThread().getName())).max((item1, item2) -> item1 - item2);System.out.println(max);});//阻塞forkJoinTask.get();System.out.println("主线程关闭");
}

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