42 Lambda优先于匿名类
自从JDK 1.1于1997年发布以来，创建函数对象的主要手段就是匿名类。下面代码是按照字符串⻓度顺序对列表进行排序，使用匿名类创建排序的比较方法：
Collections.sort(words, new Comparator<String>() { public int compare(String s1, String s2) { return Integer.compare(s1.length(), s2.length()); } });
匿名类适用于需要函数对象的经典面向对象设计模式，特别是策略模式。Comparator接口代表一种排序的抽象策略；上面的匿名类是排序字符串的具体策略。
在Java 8中，“带有单个抽象方法的接口”是特殊的，他们被称作函数式接口，Java允许利用Lambda表达式创建这些接口的实例。
Collections.sort(words, (s1, s2) -> Integer.compare(s1.length(), s2.length()));
Lambda的类型是Comparator <String>，其参数s1，s2的类型是String，返回值类型int全都没有出现在代码里
编译器使用一个叫类型推断的过程从上下文中推断出这些类型。
如果编译器产生错误消息，无法推断出Lambda参数的类型，那就手动指定它。
如果用Lambda表达式代替Comparator的构造方法，代码会更加简练：
Collections.sort(words, comparingInt(String::length));
如果用Java 8中List接口里的sort方法，代码还可以更简洁：
words.sort(comparingInt(String::length));
Java中增加了Lambda之后，使得之前不能使用函数对象的地方现在也能用了。例如，以34条里的Operation枚举类型为例：
public enum Operation { PLUS("+") { public double apply(double x, double y) { return x + y; } }, MINUS("-") { public double apply(double x, double y) { return x - y; } }, TIMES("*") { public double apply(double x, double y) { return x * y; } }, DIVIDE("/") { public double apply(double x, double y) { return x / y; } }; private final String symbol; Operation(String symbol) { this.symbol = symbol; } @Override public String toString() { return symbol; } public abstract double apply(double x, double y); }
使用Lambda改造的话，只要给每个枚举常量的构造器传递一个实现其行为的Lambda即可：
public enum Operation { PLUS("+", (x, y) -> x + y), MINUS("-", (x, y) -> x - y), TIMES("*", (x, y) -> x * y), DIVIDE("/", (x, y) -> x / y); private final String symbol; private final DoubleBinaryOperator op; Operation(String symbol, DoubleBinaryOperator op) { this.symbol = symbol; this.op = op; } @Override public String toString() { return symbol; } public double apply(double x, double y) { return op.applyAsDouble(x, y); } }
构造方法将Lambda存储在实例属性中，apply 方法将调用转发给Lambda，代码量更少，逻辑也更清晰。
使用Lambda需要注意的地方是：Lambda没有名称和文档；如果计算比较复杂，或者代码量超过几行，就不要用Lambda了。
Lambda表达式一行是最好的，三行是极限！不能再多了
传递给枚举构造方法的参数是在静态环境中计算的。因此，枚举构造方法中的Lambda表达式不能访问枚举的实例成员。如果枚举类型具有难以理解的特殊方法，使用原先的实现方式仍是首选。
匿名类在Lambda时代并未过时，可以依据以下几点来进行选择：
1. 如果想创建抽象类的实例，可以用匿名类来完成
2. 如果一个接口有多个抽象方法，创建实例要用匿名类
3. Lambda无法获得对自身的引用
在Lambda中，关键字this指向外围实例，这通常是我们想要的
不要序列化一个 Lambda 或 匿名类实例，如果想要可序列化的函数对象，如Comparator，就使用私有静态嵌套类的实例。
43 方法引用优先于Lambda
如果方法引用看起来更简短更清晰，就用方法引用；否则还是用Lambda
Java提供了一种生成函数对象的方法，比lambda还要简洁：方法引用（method references），就是常说的::运算符
下面代码是用来保持从任意键到Integer的映射：
map.merge(key, 1, (count, incr) -> count + incr);
代码使用了Java 8中的 Map 接口中的merge方法，如果没有给定key的映射，就插入默认值（上面代码里的1）；如果映射已经存在，则将函数应用于当前值和指定值，并用结果覆盖当前值。这里的函数是将现有值count递增incr
Integer 类（和所有其他包装数字基本类型）提供了一个静态方法sum，只传入这个方法的引用也行：
map.merge(key, 1, Integer::sum);
使用了方法引用的代码更简洁
但有时候Lambda会比方法引用更简洁，大多数情况是方法与lambda相同的类中，例如下面的代码发生在GoshThisClassNameIsHumongous类里：
- 方法引用
service.execute(GoshThisClassNameIsHumongous::action);
- Lambda
service.execute(() -> action());
类似的还有 Function 接口，它用一个静态工厂方法返回 id 函数 Function.identity()。如果使用等效的lambda内联代码：
x -> x
这样会更简洁
无限制的引用经常用在流管道（Stream pipeline）中作为映射和过滤函数；构造器引用是充当工厂对象
44 优先使用标准的函数式接口
如果标准函数接口能满足要求，应该优先使用它，而不是专⻔自己创建新的函数接口。
以LinkedHashMap为例，可以通过重写其protected removeEldestEntry方法将此类用作缓存，每次将新的key值加入到map时都会调用该方法。以下代码重写允许map最多保存100个条目，然后在每次添加新key值时删除最老的条目：
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) { return size() > 100; }
用Lambda可以做得更好，自己定义一个函数接口如下：
@FunctionalInterface interface EldestEntryRemovalFunction<K,V>{ boolean remove(Map<K,V> map, Map.Entry<K,V> eldest); }
这个接口可以正常工作，但是没必要，因为java.util.function包提供了大量标准函数式接口以供使用。
许多标准函数式接口都提供了有用的默认方法。如Predicate接口提供了组合判断的方法。标准的BiPredicate<Map<K,V>, Map.Entry<K,V>> 接口应优先于自定义的EldestEntryRemovalFunction接口的使用。
EldestEntryRemovalFunction 接口使用@FunctionalInterface注解进行标注的。这个注解类型本质上与@Override一样，有三个目的：
告诉读者这个接口是针对Lambda设计的
这个接口不会进行编译，除非他只有一个抽象方法
避免后续维护人员不小心给该接口添加抽象方法
始终使用@FunctionalInterface1注解标注自己写的函数式接口
这六个基础接口各自还有3种变体（int、long、double），例如predicate的变体IntPredicate
Function 接口还有9种变体，LongToIntFunction、DoubleToObjFunction等
这三种基础函数接口还有带两个参数的版本，BiPredicate <T，U>、BiFunction <T，U，R>、BiConsumer <T，U>
还有BiFunction变体用于返回三个相关的基本类型：ToIntBiFunction<T，U>，ToLongBiFunction<T，U> 和ToDoubleBiFunction <T，U>
Consumer接口也有带两个参数的变体版本，带一个对象和一个基本类型：ObjDoubleConsumer <T>，ObjIntConsumer <T>和 ObjLongConsumer <T>
还有一个 BooleanSupplier 接口，它是 Supplier 的一个变体，返回boolean
注意：不要用带包装类型的基础函数接口来代替基本函数接口。使用装箱基本类型进行批量操作处理，后果可能是致命的。
什么时候应该自己编写接口呢？
答案是：如果没有一个标准的函数接口能够满足需求时
以Comparator <T>为例，它的结构与ToIntBiFunction <T, T>接口相同。Comparator有自己的接口有以下几个原因：
每当在API中使用时，其名称提供了良好的文档信息
Comparator接口对于如何构成一个有效的实例，有着严格的条件限制
这个接口配置了大量好用的default方法，可以对Comparator进行转换和合并
如果所需要的函数接口与Comparator一样具有以下特征，就需要自己编写专用的函数接口了：
通用，并且将受益于描述性的名称
具有与其关联的严格的契约
将受益于定制的缺省方法
45 谨慎使用Stream
在Java 8中添加了Stream API，以简化串（并）行执行批量操作的任务。
Stream表示有限或无限的数据元素序列，Stream pipeline，表示对这些元素的多级计算。Stream中的元素可以来自集合、数组、文件、正则表达式模式匹配器、伪随机数生成器和其他Stream。数据可以是对象引用或基本类型（int、long、double）。
一个Stream pipeline包含一个 源Stream，几个中间操作，1个终止操作。每个中间操作都以某种方式转换Stream，比如过滤操作。终止操作会对Stream执行一个最终计算，比如返回一个List，打印所有元素等。
Stream pipeline是lazy的：直到调用终止操作时才会开始计算
没有终止操作的的Stream pipeline是静默的，所以终止操作千万不能忘
Stream API是fluent的：所有包含pipeline的调用可以链接成一个表达式
介绍完Stream之后，肯定就会有小伙伴们开始思考了，我们应该在什么时候用呢？
其实并没有任何硬性的规定，但可以从以下例子中得到启发：
例一：
读取字典中的单词，打印出单词出现次数大于某值的所有“换位词”
换位词：包含相同字母，但顺序不同的单词
如果换位词一样，这里就认为是同一个单词
public class Anagrams { public static void main(String[] args) throws IOException { File dictionary = new File(args[0]); int minGroupSize = Integer.parseInt(args[1]); Map<String, Set<String>> groups = new HashMap<>(); try (Scanner s = new Scanner(dictionary)) { while (s.hasNext()) { String word = s.next(); groups.computeIfAbsent(alphabetize(word), (unused) -> new TreeSet<>()).add(word); } } for (Set<String> group : groups.values()) if (group.size() >= minGroupSize) System.out.println(group.size() + ": " + group); } private static String alphabetize(String s) { char[] a = s.toCharArray(); Arrays.sort(a); return new String(a); } }
将每个单词插入到map中中使用了computeIfAbsent方法，computeIfAbsent 方法对 hashMap 中指定 key 的值进行重新计算，如果不存在这个 key，则添加到 hashMap 中。
语法为：
hashmap.computeIfAbsent(K key, Function remappingFunction)
参数说明：
- key - 键
- remappingFunction - 重新映射函数，用于重新计算value
例二：
这个例子大量使用了Stream
public class Anagrams { public static void main(String[] args) throws IOException { Path dictionary = Paths.get(args[0]); int minGroupSize = Integer.parseInt(args[1]); try (Stream<String> words = Files.lines(dictionary)) { words.collect( groupingBy(word -> word.chars().sorted() .collect(StringBuilder::new, (sb, c) -> sb.append((char) c), StringBuilder::append).toString())) .values().stream() .filter(group -> group.size() >= minGroupSize) .map(group -> group.size() + ": " + group) .forEach(System.out::println); } } }
如果你发现这段代码难以阅读，别担心，我也难看懂吗，在工作里面也是不提倡的，所以滥用Stream会使得程序代码难以读懂和维护
例三：
下面的代码和例二的逻辑相同，它没有过度使用Stream，代码可读性很强：
public class Anagrams { public static void main(String[] args) throws IOException { Path dictionary = Paths.get(args[0]); int minGroupSize = Integer.parseInt(args[1]); try (Stream<String> words = Files.lines(dictionary)) { words.collect(groupingBy(word -> alphabetize(word))) .values().stream() .filter(group -> group.size() >= minGroupSize) .forEach(g -> System.out.println(g.size() + ": " + g)); } } // alphabetize method is the same as in original version private static String alphabetize(String s) { char[] a = s.toCharArray(); Arrays.sort(a); return new String(a); } }
它在一个try-with-resources块中打开文件，获得一个由文件中的所有代码的Stream。Stream中的pipeline没有中间操作，终止操作是将所有单词集合到一个映射中，按照它们的换位词对单词进行分组
values().stream()
打开了一个新的Stream<List<String>>，这个Stream里的元素都是换位词，filter进行了过滤，忽略大小小于minGroupSize的所有组，最后由终结操作forEach打印剩下的同位词组。
提高Stream代码的可读性有两个要求：
在没有显式类型的情况下，认真命名Lambda参数
使用辅助方法（上面的alphabetize），因为pipeline缺少显式类型信息和命名临时变量
需要提醒一点，使用Stream处理char类型的数据有风险：
例四：
"Hello world!".chars().forEach(System.out::print);
发现它打印 721011081081113211911111410810033。这是因为“Hello world!”.chars()返回的Stream的元素不是char值，而是int，修改方法是加一个强制类型转换：
"Hello world!".chars().forEach(x -> System.out.print((char) x));
所以应该避免使用Stream来处理char值
综上所述，Stream适合完成下面这些工作：
统一转换元素序列
过滤元素序列
使用单个操作组合元素序列(例如添加、连接或计算最小值)
将元素序列累积到一个集合中，可能通过一些公共属性将它们分组
在元素序列中搜索满足某些条件的元素
假设Card是一个不变值类，用于封装Rank和Suit，下面代码求他们的笛卡尔积：
private static List<Card> newDeck() { List<Card> result = new ArrayList<>(); for (Suit suit : Suit.values()) for (Rank rank : Rank.values()) result.add(new Card(suit, rank)); return result; }
基于Stream实现的代码如下：
private static List<Card> newDeck() { return Stream.of(Suit.values()) .flatMap(suit -> Stream.of(Rank.values()) .map(rank -> new Card(suit, rank))) .collect(toList()); }
其中用到了 flatMap 方法：这个操作将一个Stream中的每个元素都映射到一个Stream中，然后将这些新的Stream全部合并到一个Stream(或展平它们)。
newDeck的两个版本中到底哪一个更好？这就是仁者见仁智者见智的问题了，取决于你的个人喜好 : )
