第七章Lambda表达式和Stream流
2020-03-11 本文已影响0人
后来丶_a24d
目录
- lambda表达式优于匿名类
- 方法引用优于lambda表达式
- 优先使用标准的函数式接口
- 明智审慎地使用Stream
- 在流中优先使用无副作用的函数
- 优先使用Collection而不是Stream来作为方法的返回类型
- 谨慎使用流并行
lambda表达式和Straem流
方法引用优于lambda表达式
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为什么lambda表达式要用final, stream中需要用到final的
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为什么 Lambda 表达式(匿名类) 不能访问非 final 的局部变量呢？因为实例变量存在堆中，而局部变量是在栈上分配，Lambda 表达(匿名类) 会在另一个线程中执行。如果在线程中要直接访问一个局部变量，可能线程执行时该局部变量已经被销毁了，而 final 类型的局部变量在 Lambda 表达式(匿名类) 中其实是局部变量的一个拷贝。
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Static Integer::parseInt str -> Integer.parseInt(str)
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Array Constructor int[]::new len -> new int[len]
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Unbound String::toLowerCase str -> str.toLowerCase()
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Class Constructor TreeMap<K,V>::new () -> new TreeMap<K,V>
优先使用标准的函数式接口
- 现在Java已经有了lambda表达式，因此必须考虑lambda表达式来设计你的API。 在输入上接受函数式接口类型并在输出中返回它们。 一般来说，最好使用java.util.function.Function中提供的标准接口
- 模板方法模式
- 由于Lambda的存在，通过子类重写基本方法以专门化超类的行为的方式有点过时。
- 替代方案：提供一个静态工厂或者构造器，它们接收一个函数对象来实现相同的效果。
- 一般来说，我们将编写更多以函数对象作为参数的构造函数和方法。
// 模板方法
abstract class A {
public void print() {
System.out.println("A");
doSubThing();
}
abstract void doSubThing();
}
class B extends A {
@Override
void doSubThing() {
System.out.println("B");
}
}
// lambda
class A {
private Supplier<String> supplier;
public A(Supplier<String> supplier) {
this.supplier = supplier;
}
public void print() {
System.out.println("A");
System.out.println(supplier.get());
}
}
public static void main(String[] args) {
A a = new A(() -> "B");
a.print();
}
明智审慎地使用Stream
- 如果不确定一个任务是通过流还是迭代更好地完成，那么尝试这两种方法，看看哪一种效果更好
- Effective Java 读书笔记（五）：Lambda和Stream这里有说明使用流的注意点
优先选择流中无副作用的功能
- 参考Effective Java 读书笔记（五）：Lambda和Stream里面有各个功能的示例
- foreach用来展示的，别滥用foreach
优先选择集合作为返回值
- stream的iterator
- spliterator
- 参考Effective Java 读书笔记（五）：Lambda和Stream
谨慎使用并行流
- ArrayList、HashMap、HsahSet、CouncurrentHashMap、数组、int范围流和long范围流的并行性性能效益最佳。
- 它们的范围可以确定，而执行任务的抽象为spliterator。
- 数组存储的元素在内存中相近，数据定位更快。而上面涉及的数据结构基本都基于数组实现。
- 流的终止操作会影响并行执行的有效性。而流的reduce操作或预先打包(min、max、count和sum)是并行流的最佳实践。
- 流的中间操作(anyMatch、allMatch和noneMatch)也适合并行操作。
- 流的collect操作则不适合。
- 自己实现Stream、Iterable或Collection且希望有良好的并行性能，则需要覆盖spliterator方法。
- 并行流是基于fork-join池实现的。
- 当无法写出正确的并行流，将导致异常或者错误的数据。
// 串行，10^8需要30秒
static long pi(long n) {
return LongStream.rangeClosed(2, n)
.mapToObj(BigInteger::valueOf)
.filter(i -> i.isProbablePrime(50))
.count();
}
// 并行，10^8需要9秒
static long pi(long n) {
return LongStream.rangeClosed(2, n)
.parallel()
.mapToObj(BigInteger::valueOf)
.filter(i -> i.isProbablePrime(50))
.count();
}
//改变
Date start = new Date();
Date end = new Date();
Period p = new Period(start, end);
end.setYear(78);
