jdk1.8中lambda表达式的理解

惰性求值

String msg = "打印一些日志:" + this
logger.fine(msg);

// 即使最后不打印日志，但字符串的拼接工作还是会执行

logger.fine(() -> "打印一些日志:" + this);

// 使用了lambda表达式之后，字符串的拼接放到一个函数里面，fine日志需要打印的时候才去调用这个方法才真正执行！

stream流编程

  stream流中也使用惰性求值(外部迭代关注怎么做、内部迭代关注做什么)；

import java.util.stream.IntStream;

public class StreamDemo1 {

  public static void main(String[] args) {
    int[] nums = { 1, 2, 3 };
    // 外部迭代
    int sum = 0;
    for (int i : nums) {
      sum += i;
    }
    System.out.println("结果为：" + sum);

    // 使用stream的内部迭代
    // map就是中间操作（返回stream的操作）
    // sum就是终止操作
    int sum2 = IntStream.of(nums).map(StreamDemo1::doubleNum).sum();
    System.out.println("结果为：" + sum2);

    System.out.println("惰性求值就是终止没有调用的情况下，中间操作不会执行");
    IntStream.of(nums).map(StreamDemo1::doubleNum);
  }

  public static int doubleNum(int i) {
    System.out.println("执行了乘以2");
    return i * 2;
  }
}

  操作类型分类

    首先分为中间操作和最终操作；在最终操作没有调用的情况下，所有的中级操作都不会执行；

    一般来说：返回stream流的就是中间操作，可以继续链式调用下去；不是返回stream流的就是最终操作；

    最终操作里面又分为短路操作和非短路操作；短路操作例如limit/findxxx/xxxMatch这种，就是为了找到符合条件的就终止，其他的就是非短路操作；

    中间操作也分为有状态操作和无状态操作；状态就是和其他数据有关系；

    如果方法只有一个参数，那就是无状态操作，否则就是有状态操作；

    在多个操作的时候，我们需要把无状态操作写在一起，有状态操作放到最后，这样效率会更加高；

package stream;

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Stream;

/**
 * 验证stream运行机制
 * 
 * 1. 所有操作是链式调用, 一个元素只迭代一次 
 * 2. 每一个中间操作返回一个新的流. 流里面有一个属性sourceStage 
 *     指向同一个 地方,就是Head 
 * 3. Head->nextStage->nextStage->... -> null
 * 4. 有状态操作会把无状态操作阶段,单独处理
 * 5. 并行环境下, 有状态的中间操作不一定能并行操作.
 * 
 * 6. parallel/ sequetial 这2个操作也是中间操作(也是返回stream)
 *     但是他们不创建流, 他们只修改 Head的并行标志
 *
 */
public class RunStream {

  public static void main(String[] args) {
    Random random = new Random();
    // 随机产生数据
    Stream<Integer> stream = Stream.generate(() -> random.nextInt())
        // 产生500个 ( 无限流需要短路操作. )
        .limit(500)
        // 第1个无状态操作
        .peek(s -> print("peek: " + s))
        // 第2个无状态操作
        .filter(s -> {
          print("filter: " + s);
          return s > 1000000;
        })
        // 有状态操作
        .sorted((i1, i2) -> {
          print("排序: " + i1 + ", " + i2);
          return i1.compareTo(i2);
        })
        // 又一个无状态操作
        .peek(s -> {
          print("peek2: " + s);
        }).parallel();

    // 终止操作
    stream.count();
  }

  /**
   * 打印日志并sleep 5 毫秒
   * 
   * @param s
   */
  public static void print(String s) {
    // System.out.println(s);
    // 带线程名(测试并行情况)
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " > " + s);
    try {
      TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5);
    } catch (InterruptedException e) {
    }
  }
}

参考链接

【1】http://www.imooc.com/article/27181