方法引用
举例：
Integer :: compare;
方法引用的理解
方法引用，可以看做是基于lambda表达式的进一步刻画
当需要提供一个函数式接口的实例时，我们可以使用lambda表达式提供此实例
当满足一定的条件的情况下，我们还可以使用方法引用或构造器引用替换lambda表达式
方法引用的本质
方法引用作为了函数式接口的实例
格式：
类(或对象) :: 方法名
具体使用情况说明：
对象 :: 实例方法
要求：函数式接口中的抽象方法a与其内部实现时调用的对象的某个方法b的形参列表和返回值类型都相同(或一致)，此时，可以考虑使用方法b实现对方法a的替换、覆盖。此替换或覆盖即为方法引用
注意：此方法b是非静态的方法，需要对象调用。
类 :: 静态方法
要求：函数式接口中的抽象方法a与其内部实现时调用的类的某个静态方法b的形参列表和返回值类型都相同(或一致)
此时，可以考虑使用方法b实现对方法a的替换、覆盖。此替换或覆盖即为方法引用
注意：此方法b是静态的方法，需要类调用
类 :: 实例方法
要求：函数式接口中的抽象方法a与其内部实现时调用的对象的某个方法b的返回值类型相同。
同时，抽象方法a中有n个参数，方法b中有n-1个参数，且抽象方法a的第1个参数作为方法b的调用者，且抽象方法a的后n-1个参数与方法b的n-1个参数的类型相同(或一致)。则可以考虑使用方法b实现对方法a的替换、覆盖。此替换或覆盖即为方法引用
注意：此方法b是非静态的方法，需要对象调用。但是形式上，写成对象所属的类
Stream API的使用
与集合框架的比较
Stream API 关注的是多个数据的计算（排序、查找、过滤、映射、遍历等），面向CPU的
集合关注的数据的存储，面向内存的，Stream API 之于集合，类似于SQL之于数据表的查询
使用说明
Stream 自己不会存储元素
Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream
Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。即一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果
Stream一旦执行了终止操作，就不能再调用其它中间操作或终止操作了
Stream 执行流程
步骤1：Stream的实例化
步骤2：一系列的中间操作
步骤3：执行终止操作
public class StreamAPITest {//创建 Stream方式一：通过集合@Testpublic void test1(){List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
// default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流Stream<Employee> stream = list.stream();// default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流Stream<Employee> stream1 = list.parallelStream();System.out.println(stream);System.out.println(stream1);}//创建 Stream方式二：通过数组@Testpublic void test2(){//调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流Integer[] arr = new Integer[]{1,2,3,4,5};Stream<Integer> stream = Arrays.stream(arr);int[] arr1 = new int[]{1,2,3,4,5};IntStream stream1 = Arrays.stream(arr1);}//创建 Stream方式三：通过Stream的of()@Testpublic void test3(){Stream<String> stream = Stream.of("AA", "BB", "CC", "SS", "DD");}}
public class StreamAPITest1 {//1-筛选与切片@Testpublic void test1() {
// filter(Predicate p)——接收 Lambda，从流中排除某些元素。//练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();Stream<Employee> stream = list.stream();stream.filter(emp -> emp.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);System.out.println();
// limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。//错误的。因为stream已经执行了终止操作，就不可以再调用其它的中间操作或终止操作了。
// stream.limit(2).forEach(System.out::println);list.stream().filter(emp -> emp.getSalary() > 7000).limit(2).forEach(System.out::println);System.out.println();
// skip(n) —— 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补list.stream().skip(5).forEach(System.out::println);System.out.println();
// distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素list.add(new Employee(1009, "马斯克", 40, 12500.32));list.add(new Employee(1009, "马斯克", 40, 12500.32));list.add(new Employee(1009, "马斯克", 40, 12500.32));list.add(new Employee(1009, "马斯克", 40, 12500.32));list.stream().distinct().forEach(System.out::println);}//2-映射@Testpublic void test2() {//map(Function f)——接收一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。//练习：转换为大写List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");//方式1：list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);//方式2：list.stream().map(String :: toUpperCase).forEach(System.out::println);//练习：获取员工姓名长度大于3的员工。List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();employees.stream().filter(emp -> emp.getName().length() > 3).forEach(System.out::println);//练习：获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。//方式1：employees.stream().filter(emp -> emp.getName().length() > 3).map(emp -> emp.getName()).forEach(System.out::println);//方式2：employees.stream().map(emp -> emp.getName()).filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);//方式3：employees.stream().map(Employee::getName).filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);}//3-排序@Testpublic void test3() {//sorted()——自然排序Integer[] arr = new Integer[]{345,3,64,3,46,7,3,34,65,68};String[] arr1 = new String[]{"GG","DD","MM","SS","JJ"};Arrays.stream(arr).sorted().forEach(System.out::println);System.out.println(Arrays.toString(arr));//arr数组并没有因为升序，做调整。Arrays.stream(arr1).sorted().forEach(System.out::println);//因为Employee没有实现Comparable接口，所以报错！
// List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
// list.stream().sorted().forEach(System.out::println);//sorted(Comparator com)——定制排序List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();list.stream().sorted((e1,e2) -> e1.getAge() - e2.getAge()).forEach(System.out::println);//针对于字符串从大大小排列Arrays.stream(arr1).sorted((s1,s2) -> -s1.compareTo(s2)).forEach(System.out::println);
// Arrays.stream(arr1).sorted(String :: compareTo).forEach(System.out::println);}
}
public class StreamAPITest2 {//1-匹配与查找@Testpublic void test1(){
// allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
// 练习：是否所有的员工的年龄都大于18List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();System.out.println(list.stream().allMatch(emp -> emp.getAge() > 18));// anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。//练习：是否存在年龄大于18岁的员工System.out.println(list.stream().anyMatch(emp -> emp.getAge() > 18));
// 练习：是否存在员工的工资大于 10000System.out.println(list.stream().anyMatch(emp -> emp.getSalary() > 10000));// findFirst——返回第一个元素System.out.println(list.stream().findFirst().get());}@Testpublic void test2(){// count——返回流中元素的总个数List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();System.out.println(list.stream().filter(emp -> emp.getSalary() > 7000).count());// max(Comparator c)——返回流中最大值//练习：返回最高工资的员工System.out.println(list.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));// 练习：返回最高的工资：//方式1：System.out.println(list.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())).get().getSalary());//方式2：System.out.println(list.stream().map(emp -> emp.getSalary()).max((salary1, salary2) -> Double.compare(salary1, salary2)).get());System.out.println(list.stream().map(emp -> emp.getSalary()).max(Double::compare).get());// min(Comparator c)——返回流中最小值
// 练习：返回最低工资的员工System.out.println(list.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));// forEach(Consumer c)——内部迭代list.stream().forEach(System.out::println);//针对于集合，jdk8中增加了一个遍历的方法list.forEach(System.out::println);//针对于List来说，遍历的方式：① 使用Iterator ② 增强for ③ 一般for ④ forEach()}//2-归约@Testpublic void test3(){
// reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
// 练习1：计算1-10的自然数的和List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);System.out.println(list.stream().reduce(0, (x1, x2) -> x1 + x2));System.out.println(list.stream().reduce(0, (x1, x2) -> Integer.sum(x1,x2)));System.out.println(list.stream().reduce(0, Integer::sum));System.out.println(list.stream().reduce(10, (x1, x2) -> x1 + x2));// reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>
// 练习2：计算公司所有员工工资的总和List<Employee> employeeList = EmployeeData.getEmployees();System.out.println(employeeList.stream().map(emp -> emp.getSalary()).reduce((salary1, salary2) -> Double.sum(salary1, salary2)));System.out.println(employeeList.stream().map(emp -> emp.getSalary()).reduce(Double::sum));}//3-收集@Testpublic void test4(){List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
// collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
// 练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或SetList<Employee> list1 = list.stream().filter(emp -> emp.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());list1.forEach(System.out::println);System.out.println();list.forEach(System.out::println);System.out.println();
// 练习2：按照员工的年龄进行排序，返回到一个新的List中List<Employee> list2 = list.stream().sorted((e1, e2) -> e1.getAge() - e2.getAge()).collect(Collectors.toList());list2.forEach(System.out::println);}
}