提高生產力！這10個Lambda表達式必須掌握，開發效率嘎嘎上升！
在Java8及更高版本中，Lambda表達式的引入極大地提升了編程的簡潔性和效率。本文將圍繞十個關鍵場景，展示Lambda如何助力提升開發效率，讓代碼更加精煉且易于理解。
集合遍歷
傳統的for-each循環對集合進行遍歷雖然直觀，但在處理大量數據時顯得冗長。例如：
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
for (String s : list) {
System.out.println(s);
}使用Lambda表達式后，代碼變得更加緊湊：
list.forEach(System.out::println);集合排序
在以前我們對集合中的元素進行排序時，需要實現Comparable接口，或者使用Comparator比較器，在其中定義排序規則。
Collections.sort(list, new Comparator<String>() {
@Override
public int compare(String s1, String s2) {
return s1.length() - s2.length();
}
});使用Lambda可以進行簡化：
List<String> sortedList = list.sort(Comparator.comparingInt(String::length));
// 或者
Collections.sort(list, (s1, s2) -> s1.length() - s2.length());
// 或者
Collections.sort(list, Comparator.comparingInt(String::length));集合過濾
以往的過濾操作以往需要編寫繁瑣的條件判斷。
List<String> filterList = new ArrayList<>();
for (String s : list){
if (s.length() >= 4){
filterList.add(s);
}
}使用Lambda可以進行簡化：
List<String> filterList = list.stream().filter(e -> e.length() >= 4).collect(Collectors.toList());關于Stream的使用方法請參考：提高Java開發生產力，我選Stream,真香啊
映射操作
如以下操作，將一個集合變成另外一個集合
List<String> upperCaseList = new ArrayList<>();
for (String str : words) {
upperCaseList.add(str.toUpperCase());
}而Lambda表達式可用于將集合中的元素直接轉換成新的形式：
List<String> upperList = list.stream().map(e -> e.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
upperList = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
List<Integer> lengthList = list.stream().map(e -> e.length()).collect(Collectors.toList());
lengthList = list.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());規約操作
規約操作，即對一個集合中的元素進行求和，求平均數等
int sum = 0;
for (int num : numbers) {
sum += num;
}使用Lambda簡化
int sum = numbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
int sum = numbers.stream().reduce(0, (n1, n2) -> n1 + n2);
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integr::sum);
List<Person> peoples = new ArrayList<>();
int ages = peoples.stream().mapToInt(Person::getAge).sum();關于Stream的使用方法請參考：提高Java開發生產力，我選Stream,真香啊
分組操作
對一個集合基于特定規則對集合進行分組，即將List<Object>轉換為Map<Object, List<Object>>
List<Person> personList = new ArrayList<>();
Map<String, List<Person>> groupMap = new HashMap<>();
for (Person person : personList) {
Integer age = person.getAge();
if (!groupMap.containsKey(age)) {
groupMap.put(age, new ArrayList<>());
}
groupMap.get(age).add(person);
}使用Lambda簡化：
Map<String, List<Person>> groupMap = words.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::age));還有另外一種List<Object>轉換為Map<Object, Object>:
List<Person> personList = new ArrayList<>();
Map<Long, Person> personMap = new HashMap<>();
for (Person person : personList) {
personMap.put(person.getId(), person);
}使用Lambda簡化：
Map<String, Person> groupMap = words.stream()
.collect(Collectors.toMap(Person::id, Function.identity(), (e1, e2) -> e1));關于Stream的使用方法請參考：提高Java開發生產力，我選Stream,真香啊
使用函數式接口
現在有一個函數式接口：
@FunctionalInterface
interface MyInterface{
void doSomething(String s);
}常規做法在使用函數式接口時：
MyInterface myInterface = new MyInterface() {
@Override
public void doSomething(String s) {
System.out.println(s);
}
};
myInterface.doSomething("I am 碼農Academy");使用Lamba進行優化：
MyInterface myInterface = s -> System.out.println(s);
myInterface.doSomething("I am 碼農Academy");線程創建
以往創建線程的方式：
Thread thread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello, 碼農Academy!");
}
});使用Lambda簡化后：
Thread thread = new Thread(() -> System.out.println("Hello, 碼農Academy!"));
// 或者使用線程池方式
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); executor.execute(() -> longRunningTask());Optional
Optional可以避免空指針異常。
Optional<String> optional = ...;
if (optional.isPresent()) {
String value = optional.get();
// 處理value
}使用Lambda簡化：
Optional<String> optional = ...;
optional.ifPresent(value -> handleValue(value));關于使用Optional解決空指針的用法，可以參考：聊一聊日常開發中如何避免那無處不在的讓人頭疼的NullPointerException
Stream的流水操作
在處理業務時，我們需要對一個集合進行一系列的操作時，比如如下：`
List<Integer> result = new ArrayList<>();
for (String str : list) {
if (str.matches("\\d+")) {
result.add(Integer.parseInt(str));
}
}利用Stream API與Lambda結合，實現鏈式操作，使代碼更清晰易讀：
List<Integer> result = list.stream()
.filter(str -> str.matches("\\d+"))
.map(Integer::parseInt)
.collect(Collectors.toList());比如我們使用Lambda結合Stream實現一個去重操作：
/**
* 根據學生姓名查詢除重復元素
* @param students
*/
private static void repeatStudentsTest(List<Student> students){
// list 對應的 Stream
List<String> repeatStudents = students.stream()
// 獲得元素出現頻率的 Map，鍵為元素，值為元素出現的次數
.collect(Collectors.toMap(e -> e.getName(), e -> 1, Integer::sum))
// 所有 entry 對應的 Stream
.entrySet().stream()
// 過濾出元素出現次數大于 1 的 entry（過濾出來的是重復的，若這里條件是等于，即可達到去重的目的）
.filter(entry -> entry.getValue()>1)
// 獲得 entry 的鍵（重復元素）對應的 Stream
.map(entry -> entry.getKey())
// 轉化為 List
.collect(Collectors.toList());
repeatStudents.forEach(repeatStudent -> {
System.out.println(repeatStudent);
});
}關于Stream的使用方法請參考：提高Java開發生產力，我選Stream,真香啊
Lambda的斷點調試
關于使用Idea開發式，以前對代碼斷點時確實無法進入到lamda表達式里面，但是隨著Idea的升級，已經解決了這個問題，可以在Lambda表達式的內部進行斷點
圖片
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Lambda易讀
有人可能會認為Lambda表達式的代碼閱讀起來有些吃力，當然也是可以理解，其主要原因有如下幾個方面：
- 匿名性：Lambda表達式本質上是匿名函數，沒有顯式的方法名稱，因此，初次接觸或不熟悉其語法的讀者可能難以快速理解其意圖，尤其是在較復雜的上下文中。
- 簡潔性：Lambda表達式的目的是為了簡化代碼，它往往非常緊湊，可能會把原本分散在多個行或方法中的邏輯壓縮到一行甚至一部分內。這樣的代碼密度可能導致理解上的難度，特別是當邏輯較為復雜時。
- 抽象層次：Lambda表達式常與函數式接口一起使用，這意味著理解Lambda表達式需要知道它所對應接口的行為約定。如果讀者不了解接口的具體功能，那么Lambda表達式就可能變得難以解讀。
- 函數式編程范式：對于習慣于命令式編程風格的開發者來說，函數式編程的思維方式和Lambda表達式的使用可能需要一定適應期。尤其是涉及到閉包、高階函數等概念時，如果不熟悉這些概念，理解Lambda表達式的邏輯會更加困難。
- 依賴上下文：Lambda表達式經常用于流(Stream)操作、事件監聽、回調函數等場景，其含義高度依賴于上下文環境。在缺少充分注釋或文檔的情況下，閱讀者可能需要花費更多精力去推理其作用。
但是，隨著Java 8以來函數式編程特性的普及，越來越多的Coder們開始接受并熟練使用Lambda表達式。適當的代碼組織、注釋和遵循良好的編程規范有助于降低Lambda表達式帶來的閱讀障礙。并且隨著經驗的增長和技術背景的豐富，我們會逐漸認識到Lambda表達式的優點，即它可以增強代碼的可讀性和簡潔性，尤其在處理數據流和進行函數組合時。
總結
熟練運用Lambda表達式能夠顯著提升代碼質量與開發效率，使得代碼邏輯更加簡明扼要，同時也增強了程序的可讀性與維護性。不斷學習和實踐這些技巧，你的開發效率必將迎來質的飛躍。并且Lambda與Stream一起使用才能發揮他們最大的優點。
