【Java进阶篇】——第9篇：Lambda表达式与StreamAPI

第9篇：Lambda表达式与Stream API

Java 8引入的 Lambda表达式 和 Stream API 是函数式编程范式的核心特性，彻底改变了Java代码的编写方式。它们简化了集合操作、提升了代码可读性，并通过并行处理优化了性能。本文将从基础语法到实战应用，系统解析Lambda与Stream的核心概念，并结合实际案例展示其强大能力。

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1. Lambda表达式基础

Lambda表达式本质上是一个匿名函数，用于简化函数式接口（仅含一个抽象方法的接口）的实现。它的核心目标是让代码更简洁、更聚焦于业务逻辑。

1.1 Lambda语法 (参数列表) -> { 代码块 } 参数类型可省略（类型推断）。单行代码可省略大括号和return关键字。无参数时使用空括号：() -> ...。

示例对比传统写法与Lambda：

// 传统匿名内部类 Runnable r1 = new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("Hello"); } }; // Lambda简化 Runnable r2 = () -> System.out.println("Hello"); 1.2 函数式接口（Functional Interface）

Lambda表达式必须与函数式接口匹配。Java内置了多种函数式接口：

Consumer<T>：接收一个参数，无返回值。void accept(T t)Supplier<T>：无参数，返回一个值。T get()Function<T, R>：接收T类型参数，返回R类型。R apply(T t)Predicate<T>：接收T类型参数，返回布尔值。boolean test(T t)

示例：使用Predicate过滤集合

List<String> list = Arrays.asList("Java", "Python", "C++"); Predicate<String> filter = s -> s.length() > 3; list.stream().filter(filter).forEach(System.out::println); // 输出Java、Python 1.3 方法引用与构造器引用

进一步简化Lambda表达式的语法：

静态方法引用：ClassName::staticMethod实例方法引用：instance::method构造器引用：ClassName::new

示例：

// 传统Lambda写法 list.forEach(s -> System.out.println(s)); // 方法引用简化 list.forEach(System.out::println);

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2. Stream API核心操作

Stream是数据渠道，用于操作集合、数组等数据源，支持顺序和并行处理。Stream操作分为两类：

中间操作（Intermediate Operations）：返回新Stream（如filter, map, sorted）。终端操作（Terminal Operations）：触发计算并关闭Stream（如forEach, collect, reduce）。 2.1 Stream的创建 从集合创建：list.stream()从数组创建：Arrays.stream(array)直接生成值：Stream.of("a", "b", "c")生成无限流：Stream.iterate(0, n -> n + 2) 2.2 常用中间操作 操作说明示例filter过滤元素stream.filter(s -> s.length() > 3)map转换元素（一对一）stream.map(String::toUpperCase)flatMap扁平化转换（一对多）stream.flatMap(list -> list.stream())sorted排序stream.sorted(Comparator.reverseOrder())distinct去重stream.distinct()limit截取前N个元素stream.limit(5) 2.3 常用终端操作 操作说明示例forEach遍历元素stream.forEach(System.out::println)collect将流转换为集合或其他数据结构stream.collect(Collectors.toList())reduce聚合元素（如求和、求最大值）stream.reduce(0, Integer::sum)count统计元素数量stream.count()anyMatch是否存在至少一个元素满足条件stream.anyMatch(s -> s.startsWith("A"))allMatch是否所有元素都满足条件stream.allMatch(s -> s.length() > 2)

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3. Stream实战案例 案例1：统计单词频率 List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "apple", "orange", "banana"); Map<String, Long> frequency = words.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting())); // 输出：{apple=2, orange=1, banana=2} 案例2：多条件排序 List<Person> people = Arrays.asList( new Person("Alice", 25), new Person("Bob", 30), new Person("Charlie", 20) ); // 按年龄降序，若年龄相同按姓名升序 List<Person> sorted = people.stream() .sorted(Comparator paringInt(Person::getAge).reversed() .thenComparing(Person::getName)) .collect(Collectors.toList()); 案例3：并行流加速处理 List<Integer> numbers = IntStream.range(1, 1_000_000).boxed().collect(Collectors.toList()); // 顺序流 long start = System.currentTimeMillis(); long sum = numbers.stream().mapToLong(Integer::longValue).sum(); System.out.println("顺序流耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms"); // 并行流 start = System.currentTimeMillis(); sum = numbers.parallelStream().mapToLong(Integer::longValue).sum(); System.out.println("并行流耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");

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4. Stream高级特性与性能优化 4.1 并行流的注意事项 适用场景：数据量大且任务可并行化（如无状态操作：filter、map）。避免使用场景： 数据量小（线程切换开销可能高于收益）。共享变量修改（需处理线程安全问题）。有顺序依赖的操作（如limit、findFirst）。 4.2 短路操作提升性能

某些终端操作（如findFirst、anyMatch）不需要处理全部元素即可返回结果：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 10, 20); // 找到第一个大于5的数后立即停止处理 Optional<Integer> result = numbers.stream() .filter(n -> n > 5) .findFirst(); 4.3 避免副作用

Stream操作应尽量保持无状态，避免修改外部变量：

// 错误写法：在Lambda中修改外部变量 List<String> output = new ArrayList<>(); list.stream().forEach(s -> output.add(s)); // 正确写法：使用collect List<String> output = list.stream().collect(Collectors.toList()); 4.4 原始类型流优化

使用IntStream、LongStream、DoubleStream避免装箱开销：

IntStream.range(1, 100) .filter(n -> n % 2 == 0) .average(); // 直接计算原始类型平均值

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5. 总结与最佳实践

Lambda与Stream API让Java代码更简洁、更具表现力，但也需注意合理使用：

优先使用Stream处理集合：替代传统的for循环，提升可读性。谨慎选择并行流：仅在数据量大且无状态时使用。避免复杂Lambda：若Lambda超过3行，考虑抽取为方法。结合Optional处理空值：如stream.findFirst().orElse(defaultValue)。保持代码可维护性：避免过度链式调用（如超过5个操作）。

示例：链式调用的可读性优化

// 不推荐的写法 List<String> result = list.stream() .filter(s -> s != null) .map(String::trim) .filter(s -> !s.isEmpty()) .map(String::toUpperCase) .sorted() .collect(Collectors.toList()); // 推荐的写法（通过换行和注释增强可读性） List<String> result = list.stream() .filter(Objects::nonNull) // 过滤null值 .map(String::trim) // 去除首尾空格 .filter(s -> !s.isEmpty()) // 过滤空字符串 .map(String::toUpperCase) // 转为大写 .sorted(Comparator.naturalOrder()) // 自然排序 .collect(Collectors.toList());

通过掌握Lambda与Stream API，开发者可以写出更简洁、高效且易于维护的Java代码，尤其是在处理集合数据和复杂业务逻辑时，其优势更加显著。