日常开发中，我们很多时候需要用到Java 8的Lambda表达式，它允许把函数作为一个方法的参数，让我们的代码更优雅、更简洁。所以整理了一波工作中，我常用的，有哪些Lambda表达式。看完一定会有帮助的。
1. list转map
工作中，我们经常遇到list转map的案例。Collectors.toMap就可以把一个list数组转成一个Map。代码如下：
public class TestLambda {
public static void main(String[] args) {
List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
userInfoList.add(new UserInfo(2L, "捡瓶子的小男孩", 26));
/**
* list 转 map
* 使用Collectors.toMap的时候，如果有可以重复会报错，所以需要加(k1, k2) -> k1
* (k1, k2) -> k1 表示，如果有重复的key,则保留第一个，舍弃第二个
*/
Map<Long, UserInfo> userInfoMap = userInfoList.stream().collect(Collectors.toMap(UserInfo::getUserId, userInfo -> userInfo, (k1, k2) -> k1));
userInfoMap.values().forEach(a->System.out.println(a.getUserName()));
}
}
//运行结果
捡田螺的小男孩
程序员田螺
类似的，还有Collectors.toList()、Collectors.toSet()，表示把对应的流转化为list或者Set。
2. filter()过滤
从数组集合中，过滤掉不符合条件的元素，留下符合条件的元素。
List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26));
/**
* filter 过滤，留下超过18岁的用户
*/
List<UserInfo> userInfoResultList = userInfoList.stream().filter(user -> user.getAge() > 18).collect(Collectors.toList());
userInfoResultList.forEach(a -> System.out.println(a.getUserName()));
//运行结果
程序员田螺
捡瓶子的小男孩3. foreach遍历
foreach 遍历list，遍历map，真的很丝滑。
/**
* forEach 遍历集合List列表
*/
List<String> userNameList = Arrays.asList("捡田螺的小男孩", "程序员田螺", "捡瓶子的小男孩");
userNameList.forEach(System.out::println);
HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>();
hashMap.put("公众号", "捡田螺的小男孩");
hashMap.put("职业", "程序员田螺");
hashMap.put("昵称", "捡瓶子的小男孩");
/**
* forEach 遍历集合Map
*/
hashMap.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":\t" + v));
//运行结果
捡田螺的小男孩
程序员田螺
捡瓶子的小男孩
职业: 程序员田螺
公众号: 捡田螺的小男孩
昵称: 捡瓶子的小男孩4. groupingBy分组
提到分组，相信大家都会想起SQL的group by。我们经常需要一个List做分组操作。比如，按城市分组用户。在Java8之前，是这么实现的：
List<UserInfo> originUserInfoList = new ArrayList<>();
originUserInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18,"深圳"));
originUserInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26,"湛江"));
originUserInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27,"深圳"));
Map<String, List<UserInfo>> result = new HashMap<>();
for (UserInfo userInfo : originUserInfoList) {
String city = userInfo.getCity();
List<UserInfo> userInfos = result.get(city);
if (userInfos == null) {
userInfos = new ArrayList<>();
result.put(city, userInfos);
}
userInfos.add(userInfo);
}
而使用Java8的groupingBy分组器，清爽无比:
Map<String, List<UserInfo>> result = originUserInfoList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(UserInfo::getCity));5. sorted+Comparator 排序
工作中，排序的需求比较多，使用sorted+Comparator排序，真的很香。
List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26));
userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
/**
* sorted + Comparator.comparing 排序列表，
*/
userInfoList = userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getAge)).collect(Collectors.toList());
userInfoList.forEach(a -> System.out.println(a.toString()));
System.out.println("开始降序排序");
/**
* 如果想降序排序，则可以使用加reversed()
*/
userInfoList = userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getAge).reversed()).collect(Collectors.toList());
userInfoList.forEach(a -> System.out.println(a.toString()));
//运行结果
UserInfo{userId=1, userName='捡田螺的小男孩', age=18}
UserInfo{userId=3, userName='捡瓶子的小男孩', age=26}
UserInfo{userId=2, userName='程序员田螺', age=27}
开始降序排序
UserInfo{userId=2, userName='程序员田螺', age=27}
UserInfo{userId=3, userName='捡瓶子的小男孩', age=26}
UserInfo{userId=1, userName='捡田螺的小男孩', age=18}6.distinct去重
distinct可以去除重复的元素:
List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "F", "A", "C");
List<String> temp = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
temp.forEach(System.out::println);7. findFirst 返回第一个
findFirst 很多业务场景，我们只需要返回集合的第一个元素即可：
List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "F", "A", "C");
list.stream().findFirst().ifPresent(System.out::println);8. anyMatch是否至少匹配一个元素
anyMatch 检查流是否包含至少一个满足给定谓词的元素。
Stream<String> stream = Stream.of("A", "B", "C", "D");
boolean match = stream.anyMatch(s -> s.contains("C"));
System.out.println(match);
//输出
true9. allMatch 匹配所有元素
allMatch 检查流是否所有都满足给定谓词的元素。
Stream<String> stream = Stream.of("A", "B", "C", "D");
boolean match = stream.allMatch(s -> s.contains("C"));
System.out.println(match);
//输出
false 10. map转换
map方法可以帮我们做元素转换，比如一个元素所有字母转化为大写，又或者把获取一个元素对象的某个属性，demo如下：
List<String> list = Arrays.asList("jay", "tianluo");
//转化为大写
List<String> upperCaselist = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
upperCaselist.forEach(System.out::println);11. Reduce
Reduce可以合并流的元素，并生成一个值
int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum);12. peek 打印个日志
peek()方法是一个中间Stream操作，有时候我们可以使用peek来打印日志。
List<String> result = Stream.of("程序员田螺", "捡田螺的小男孩", "捡瓶子的小男孩")
.filter(a -> a.contains("田螺"))
.peek(a -> System.out.println("关注公众号:" + a)).collect(Collectors.toList());
System.out.println(result);
//运行结果
关注公众号:程序员田螺
关注公众号:捡田螺的小男孩
[程序员田螺, 捡田螺的小男孩]
13. Max，Min最大最小
使用lambda流求最大，最小值，非常方便。
List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26));
userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
Optional<UserInfo> maxAgeUserInfoOpt = userInfoList.stream().max(Comparator.comparing(UserInfo::getAge));
maxAgeUserInfoOpt.ifPresent(userInfo -> System.out.println("max age user:" + userInfo));
Optional<UserInfo> minAgeUserInfoOpt = userInfoList.stream().min(Comparator.comparing(UserInfo::getAge));
minAgeUserInfoOpt.ifPresent(userInfo -> System.out.println("min age user:" + userInfo));
//运行结果
max age user:UserInfo{userId=2, userName='程序员田螺', age=27}
min age user:UserInfo{userId=1, userName='捡田螺的小男孩', age=18}14. count统计
一般count()表示获取流数据元素总数。
List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26));
userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
long count = userInfoList.stream().filter(user -> user.getAge() > 18).count();
System.out.println("大于18岁的用户:" + count);
//输出
大于18岁的用户:215. 常用函数式接口
其实lambda离不开函数式接口，我们来看下JDK8常用的几个函数式接口：
Function<T, R>（转换型）: 接受一个输入参数，返回一个结果Consumer<T>（消费型）: 接收一个输入参数，并且无返回操作Predicate<T>（判断型）: 接收一个输入参数，并且返回布尔值结果Supplier<T>（供给型）: 无参数，返回结果
Function<T, R> 是一个功能转换型的接口，可以把将一种类型的数据转化为另外一种类型的数据
private void testFunction() {
//获取每个字符串的长度，并且返回
Function<String, Integer> function = String::length;
Stream<String> stream = Stream.of("程序员田螺", "捡田螺的小男孩", "捡瓶子的小男孩");
Stream<Integer> resultStream = stream.map(function);
resultStream.forEach(System.out::println);
}
Consumer<T>是一个消费性接口，通过传入参数，并且无返回的操作
private void testComsumer() {
//获取每个字符串的长度，并且返回
Consumer<String> comsumer = System.out::println;
Stream<String> stream = Stream.of("程序员田螺", "捡田螺的小男孩", "捡瓶子的小男孩");
stream.forEach(comsumer);
}
Predicate<T>是一个判断型接口,并且返回布尔值结果.
private void testPredicate() {
//获取每个字符串的长度，并且返回
Predicate<Integer> predicate = a -> a > 18;
UserInfo userInfo = new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27);
System.out.println(predicate.test(userInfo.getAge()));
}
Supplier<T>是一个供给型接口,无参数，有返回结果。
private void testSupplier() {
Supplier<Integer> supplier = () -> Integer.valueOf("666");
System.out.println(supplier.get());
}
这几个函数在日常开发中，也是可以灵活应用的，比如我们DAO操作完数据库，是会有个result的整型结果返回。我们就可以用Supplier<T>来统一判断是否操作成功。如下：
private void saveDb(Supplier<Integer> supplier) {
if (supplier.get() > 0) {
System.out.println("插入数据库成功");
}else{
System.out.println("插入数据库失败");
}
}
@Test
public void add() throws Exception {
Course course=new Course();
course.setCname("java");
course.setUserId(100L);
course.setCstatus("Normal");
saveDb(() -> courseMapper.insert(course));
}