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Lambda 學習目標 認識Lambda語法 運用方法參考 瞭解介面預設方法 善用Functional與Stream API
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Lambda語法概覽 匿名類別的應用場合
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Lambda語法概覽 稍微改變Arrays.sort()該行的可讀性
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Lambda語法概覽 使用JDK8的Lambda表示式 編譯器可以從byLength變數的宣告型態，name1與name2的型態
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Lambda語法概覽 直接放到Arrays的sort()方法中
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Lambda語法概覽 將一些字串排序時可能的方式都定義出來
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Lambda語法概覽 原本的依名稱長度排序就可以改寫為： JDK8 提供了方法參考（Method reference）
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Lambda語法概覽 方法參考的特性，在重用現有API上扮演了重要角色。重用現有方法實作，可避免到處寫下Lambda運算式
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Lambda語法概覽 byLexicography()方法實作中，只不過是呼叫String的compareTo()方法
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Lambda語法概覽 想對名稱按照字典順序排序，但忽略大小寫差異 方法參考不僅避免了重複撰寫Lambda運算式，也可以讓程式碼更為清楚
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Lambda表示式與函式介面 等號右邊是Lambda表示式（Expression），等號左邊是作為Lambda表示式的目標型態（Target type）
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Lambda表示式與函式介面 Lambda表示式：
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Lambda表示式與函式介面 如果有目標型態的話，在編譯器可推斷出類型的情況下，就可以不寫出Lambda表示式的參數型態
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Lambda表示式與函式介面 函式介面就是介面，要求僅具單一抽象方法
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Lambda表示式與函式介面 匿名類別不是不好，只不過有其應用的場合 在許多時候，特別是介面只有一個方法要實作時，你會只想關心參數及實作本體
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Lambda表示式與函式介面 如果函式介面上定義的方法只接受一個參數
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Lambda表示式與函式介面 @FunctionalInterface在JDK8中被引入 並非函式介面的話會編譯錯誤，例如：
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Lambda遇上this與final Lambda表示式並不是匿名類別的語法蜜糖
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Lambda遇上this與final
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Lambda遇上this與final
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Lambda遇上this與final 以下在JDK8中不會有錯：
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Lambda遇上this與final 如果Lambda表示式中捕獲的區域變數本身等效於final區域變數，可以不用在區域變數上加上final。 可以在Lambda表示式中改變被捕獲的區域變數值嗎？答案是不行！
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方法與建構式參考 可以使用靜態方法來定義函式介面實作
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方法與建構式參考 方法參考（Method references）可以避免你到處寫下Lambda表示式，儘量運用現有的API實作，也可以改善可讀性
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方法與建構式參考 可以參考特定物件的實例方法
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方法與建構式參考 可以參考類別上定義的非靜態方法
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方法與建構式參考 建構式參考（Constructor references）用來重用現有API的物件建構流程
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介面預設方法 在JDK8中，interface定義時可以加入預設實作，或者稱為預設方法（Default methods）
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介面預設方法 forEach()方法本身已有實作，所以不會破壞Iterable現有的其他實作 預設方法中不能使用資料成員
預設方法中不能有直接變更狀態的流程
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介面預設方法 JDK8新增了預設方法，這也給了共用相同實作的方便性
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介面預設方法 如果有個Ball類別打算實作這個自定義的Comparable介面的話
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介面預設方法 實作介面是廣義的多重繼承 JDK8中允許有預設實作，引入了強大的威力，也引入了更多的複雜度 你得留意到底採用的是哪個方法版本
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介面預設方法 父介面中的抽象方法，可以在子介面中以預設方法實作 父介面中的預設方法，可以在子介面中被新的預設方法重新定義
重新定義父類別中預設方法實作為抽象方法
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介面預設方法 如果重新定義為預設方法時，想明確呼叫某個父介面的draw()方法，必須使用介面名稱與super明確指定
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介面預設方法 如果實作時有兩個介面都定義了相同方法簽署的預設方法，那麼會引發衝突 解決的方式是明確重新定義，無論是重新定義為抽象或預設方法
如果重新定義為具體方法時，想明呼叫某個介面的方法，也是得使用介面名稱與super明確指定
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介面預設方法 如果類別實作的兩個介面擁有相同的父介面，其中一個介面重新定義了父介面的預設方法，而另一個介面沒有，那麼實作類別會採用重新定義了的版本 如果子類別繼承了父類別同時實作某介面，而父類別中的方法與介面中的預設方法具有相同方法簽署，則採用父類別的方法定義
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介面預設方法 簡單來說，類別中的定義優先於介面中的定義，如果有重新定義，就以重新定義的為主，必要時使用介面與super指定採用哪個預設方法
JDK8除了讓介面可以定義預設方法之外，也開始允許在介面中定義靜態方法
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介面預設方法 Iterable介面新增forEach()預設方法：
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介面預設方法 Iterator也有個forEachRemaining()的預設實作
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介面預設方法 Comparator也定義了一些預設方法
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使用Optional取代null 你經常會與NullPointerException奮戰 null的最根本問題在於語意含糊不清
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使用Optional取代null 呼叫方法時如果傳回型態是Optional，應該立即想到它可能包裹也可能不包裹值
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使用Optional取代null 在Optional沒有包含值的情況下，get會拋出NoSuchElementException
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使用Optional取代null Optional的ofNullable()來銜接程式庫中會傳回null的方法
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標準API的函式介面 JDK8已經定義了幾個通用的函式介面
基本上可以分為Consumer、Function、Predicate與Supplier四個類型
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標準API的函式介面 如果需要的行為是接受一個引數，然後處理後不傳回值，就可以使用Consumer介面
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標準API的函式介面 接受了引數但沒有傳回值，這行為就像純綷消耗了引數，就是命名為Consumer的原因
真的有結果產生，就是以副作用（Side effect）形式呈現
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標準API的函式介面 接受一個引數，然後以該引數進行計算後傳回結果，就可以使用Function介面
行為就像是數學函數y=f(x)，給予x值計算出y值的概念，因此命名為Function
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標準API的函式介面 接受一個引數，然後只傳回boolean值，也就是根據傳入的引數直接論斷真假的行為，就可以使用Predicate函式介面
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標準API的函式介面 需要的行為是不接受任何引數，然後傳回值，那可以使用Supplier函式介面
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使用Stream進行管線操作 在正式瞭解Stream介面的作用之前
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使用Stream進行管線操作 在JDK8中，這類的需求，建議改用以下的程式來完成：
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使用Stream進行管線操作 能夠達到這類惰性求值（Lazy evaluation）的效果，功臣就是Stream實例
第一個程式片段搭配for迴圈進行外部迭代（External iteration）第二個程式片段內部迭代（Internal iteration） 因為內部迭代的行為是被隱藏的，因此多了很多可以實現效率的可能性。
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使用Stream進行管線操作 絕大多數的Stream並不需要呼叫close()方法
JDK8中要close()的是Files.lines()、Files.list()與Files.walk()方法
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使用Stream進行管線操作 JDK8引入了Stream API，也引入了管線操作風格 來源（Source）
零或多個中介操作（Intermediate operation） 一個最終操作（Terminal operation）
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使用Stream進行管線操作 原本有個程式片段：
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使用Stream進行管線操作 在JDK8中可以改為以下的風格：
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使用Stream進行管線操作 如果你的程式在for迴圈中使用了if：
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使用Stream進行管線操作 如果你的程式在for迴圈中從一個型態對應至另一個型態：
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使用Stream進行管線操作 許多時候，for迴圈中就是滲雜了許多小任務，從而使for迴圈中的程式碼艱澀難懂
Stream只能迭代一次，重複對Stream進行迭代，會引發IllegalStateException
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Stream的reduce與collect
程式設計中不少地方存在類似需求
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Stream的reduce與collect
程式中這類需求都存在著類似的流程結構，而你也不斷重複撰寫著類似結構，而且從閱讀程式碼角度來看，無法一眼察覺程式意圖
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Stream的reduce與collect
在JDK8中，可以改寫為：
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Stream的reduce與collect
先前的迴圈結構，實際上有個步驟都是將一組數據逐步取出削減，然而透過指定運算以取得結果的結構 JDK8將這個流程結構通用化，定義了reduce()方法來達到自訂運算需求
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Stream的reduce與collect
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Stream的reduce與collect
如果你想將一組員工的男性收集至另一個List<Employee>呢？
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Stream的reduce與collect
Collector主要的四個方法是： suppiler()傳回Suppiler，定義收集結果的新容器如何建立 accumulator()傳回BiConsumer，定義如何使用結果容器收集物件 combiner()傳回BinaryOperator，定義若有兩個結果容器，如何合併為一個結果容器 finisher()傳回Function，選擇性地定義如何將結果轉換為最後的結果容器。
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Stream的reduce與collect
來看看Stream的collect()方法另一版本
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Stream的reduce與collect
可以先看看Collectors上提供了哪些Collector實作
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Stream的reduce與collect
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關於flatMap()方法 在程式設計中有時會出現巢狀或瀑布式的流程，就結構來看每一層運算極為類似，只是傳回的型態不同，很難抽取流程重用
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關於flatMap()方法 巢狀的層次可能還會更深，像是 ...
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關於flatMap()方法 如果能修改getCustomer()傳回Optional<Customer>、也修改getAddress()傳回Optional<String>
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關於flatMap()方法 每一層都是Optional型態了，而每一層都是isPresent()的判斷，然後將Optional<T>轉換為Optional<U>
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關於flatMap()方法 直接使用Optional的flatMap()方法： 第二個程式片段，改寫為以下就清楚多了…
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關於flatMap()方法 flatMap()就像是從盒子取出另一盒子（flat就是平坦化的意思）
Lambda表示式指定了前一個盒子中的值與下一個盒子之間的轉換關係 運算情境被隱藏了，使用者可明確指定感興趣的特定運算，從而使程式碼意圖顯露出來 可接暢地接續運算，以避免巢狀或瀑布式的複雜檢查流程。
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關於flatMap()方法 如果你沒辦法修改傳回型態怎麼辦？
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關於flatMap()方法 連續取得List
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關於flatMap()方法 用List的stream()方法取得Stream之後，使用flatMap()方法
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關於flatMap()方法 從盒子中取出盒子的操作（一個Stream接著一個Stream）可以接續下去
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關於flatMap()方法 如果能瞭解Optional、Stream（或其他型態）的flatMap()方法，其實就是取得盒子中的值，讓你指定這個值與下個盒子間的關係，那在撰寫與閱讀程式碼時，忽略掉flatMap這個名稱，就能比較清楚程式碼的主要意圖
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Stream與平行化 要獲得平行處理能力在JDK8中可以說很簡單
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Stream與平行化 JDK8希望你想要進行平行處理時，必須有明確的語義
想要知道Stream是否為平行處理，可以呼叫isParallel()來得知
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Stream與平行化 天下沒有白吃的午餐 留意平行處理時的順序需求 不要干擾Stream來源 一次做一件事
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Stream與平行化 使用了parallelStream()，不代表一定會平行處理而使得執行必然變快
得思考處理過程是否能夠分而治之而後合併結果，如果可能，方能從中獲益
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Stream與平行化 Collectors有groupingBy()與groupingByConcurrent()
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Stream與平行化 Stream實例若具有平行處理能力，處理過程會分而治之
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Stream與平行化 使用forEachOrdered()這類的有序處理時，可能會（或完全失去）失去平行化的一些優勢
實際上中介操作亦有可能如此，例如sorted()方法 API文件上基本上會記載終結操作時是否依來源順序
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Stream與平行化 reduce()基本上是按照來源順序，而collect()得視給予的Collector而定
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Stream與平行化 在collect()操作時若想要有平行效果 Stream必須有平行處理能力。
Collector必須有Collector.Characteristics.CONCURRENT特性。 Stream是無序的（Unordered）或Collector具Collector.Characteristics.UNORDERED特性。
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Stream與平行化 當API在處理小任務時，你不應該進行干擾 這樣的程式會引發ConcurrentModifiedException
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Stream與平行化 思考處理的過程中，實際上是由哪些小任務組成
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Stream與平行化 記得一次只做一件事
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Stream與平行化 避免寫出以下的程式：
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Stream與平行化 如果你試圖進行平行化處理時，就會發現，alsoLt的順序並不照著numbers的順序
然而一次處理一個任務的版本，可以簡單地改為平行化版本，而又沒有順序問題
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使用CompletableFuture 非同步（Asynchronous）讀取文字檔案
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使用CompletableFuture 回呼地獄（Callback hell）
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使用CompletableFuture JDK8新增了CompletableFuture
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使用CompletableFuture 繼續以非同步方式來處理結果
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