怎么使用Lambda表达式简化代码提高生产力

这篇文章主要介绍“怎么使用Lambda表达式简化代码提高生产力”，在日常操作中，相信很多人在怎么使用Lambda表达式简化代码提高生产力问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么使用Lambda表达式简化代码提高生产力”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

1. 使用Lambda表达式进行集合遍历

未使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
for (String fruit : list) {
    System.out.println(fruit);
}

使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
list.forEach(fruit -> System.out.println(fruit));

2. 使用Lambda表达式进行排序

未使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
Collections.sort(list, new Comparator<String>() {
    public int compare(String s1, String s2) {
        return s1.compareTo(s2);
    }
});

使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
Collections.sort(list, (s1, s2) -> s1.compareTo(s2));

3. 使用Lambda表达式进行过滤

未使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
List<String> filteredList = new ArrayList<String>();
for (String fruit : list) {
    if (fruit.startsWith("a")) {
        filteredList.add(fruit);
    }
}

使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
List<String> filteredList = list.stream().filter(fruit -> fruit.startsWith("a")).collect(Collectors.toList());

4. 使用Lambda表达式进行映射

未使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
List<Integer> lengths = new ArrayList<Integer>();
for (String fruit : list) {
    lengths.add(fruit.length());
}

使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
List<Integer> lengths = list.stream().map(fruit -> fruit.length())
.collect(Collectors.toList());

5. 使用Lambda表达式进行归约

未使用Lambda表达式：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = 0;
for (int i : list) {
    sum += i;
}

使用Lambda表达式：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);

6. 使用Lambda表达式进行分组

未使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
Map<Integer, List<String>> grouped = new HashMap<Integer, List<String>>();
for (String fruit : list) {
    int length = fruit.length();
    if (!grouped.containsKey(length)) {
        grouped.put(length, new ArrayList<String>());
    }
    grouped.get(length).add(fruit);
}

使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
Map<Integer, List<String>> grouped = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(fruit -> fruit.length()));

7. 使用Lambda表达式进行函数式接口的实现

未使用Lambda表达式：

public interface MyInterface {
    public void doSomething(String input);
}
MyInterface myObject = new MyInterface() {
    public void doSomething(String input) {
        System.out.println(input);
    }
};
myObject.doSomething("Hello World");

使用Lambda表达式：

MyInterface myObject = input -> System.out.println(input);
myObject.doSomething("Hello World");

8. 使用Lambda表达式进行线程的创建

未使用Lambda表达式：

Thread thread = new Thread(new Runnable() {
    public void run() {
        System.out.println("Thread is running.");
    }
});
thread.start();

使用Lambda表达式：

Thread thread = new Thread(() -> System.out.println("Thread is running."));
thread.start();

9. 使用Lambda表达式进行Optional的操作

未使用Lambda表达式：

String str = "Hello World";
if (str != null) {
    System.out.println(str.toUpperCase());
}

使用Lambda表达式：

Optional<String> str = Optional.ofNullable("Hello World");
str.map(String::toUpperCase).ifPresent(System.out::println);

10. 使用Lambda表达式进行Stream的流水线操作

未使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
List<String> filteredList = new ArrayList<String>();
for (String fruit : list) {
    if (fruit.startsWith("a")) {
        filteredList.add(fruit.toUpperCase());
    }
}
Collections.sort(filteredList);

使用Lambda表达式：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
List<String> filteredList = list.stream().filter(fruit -> fruit.startsWith("a")).map(String::toUpperCase).sorted().collect(Collectors.toList());

到此，关于“怎么使用Lambda表达式简化代码提高生产力”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！