8-Java高级编程

Java8⽤法总结⼀、新特性Java8带来了很多的新特性，本篇就以下⼏个⽅⾯，从实际⽤法的⾓度进⾏介绍。

Lambda 表达式函数式接⼝Stream默认⽅法Optional 类⼆、Lambda表达式2.1 引例@Data@Builder@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpublic class Product {private String id;private Long num;private Double price;}为了以后排序，我们定义⼀种⽐较器，按价格排序：Comparator<Product> byPrice = new Comparator<Product>() {@Overridepublic int compare(Product o1, Product o2) {return o1.getPrice().compareTo(o2.getPrice());}};byPrice的作⽤是按价格⽐较2种产品，它是⼀种⾏为，可以⽤Lambda表达：Comparator<Product> byPrice = (Product o1, Product o2) -> o1.getPrice().compareTo(o2.getPrice();这⾥只有⼀种类型Product，可根据Comparator<Product>判断，因此进⼀步简化：Comparator<Product> byPrice = (o1, o2) -> o1.getPrice().compareTo(o2.getPrice();2.2 概念Lambda表⽰⼀种⾏为，通过Lambda表达式将⾏为参数化，这样，⾏为可以和对象⼀样传递；从第三章可以了解，Lambda表达式可以⽤函数式接⼝表⽰，Comparator就是⼀种函数式接⼝；2.3 表达式Lambda表达式有三部分，参数列表、"->"、Lambda主体，实际中有以下2种形式：(parameters) -> expression(parameters) ->{ statements; }(List<Product> list) -> list.isEmpty; // 判断队列为空() -> new Product(); // 新建⼀个对象(String s) -> s.length; // 求字符串长度(Product p) -> System.out.println(p); // 输出对象三、函数式接⼝3.1 相关概念函数式接⼝：只定义⼀个抽象⽅法的接⼝；它可能还会有很多默认⽅法，但有且仅有⼀个抽象⽅法；常见的函数式接⼝如Comparator, Runnable；函数式接⼝可以⽤来表达Lamdba表达式；如将⼀个Lamdba表达式传递给⼀个函数式接⼝，即Lamdba表达式以内联的⽅式实现了函数式接⼝；函数描述符：函数式接⼝的抽象⽅法；如果我们想写⼀个⽤于2个数计算的计算器，可能需要实现如下⼏个函数，根据运算符调⽤对应函数计算；public <T> T add(T a, T b);public <T> T add(T a, T b);public <T> T multiply(T a, T b);public <T> T divide(T a, T b);换⼀种思路，如果有这样⼀个函数 public double func(double a, double b, Function f); f是⼀个函数式接⼝，它表⽰具体运算，具体代码实现如下：@Log4j2public class T19 {public static void main(String[] args) {(myFunction(1, 2, (a, b) -> a + b));(myFunction(1.0, 2.0, (a, b) -> a - b));(myFunction(BigDecimal.ZERO, BigDecimal.valueOf(2), (a, b) -> a.multiply(b)));}public static <T> T myFunction(T a, T b, MyBiFunctionInterface<T> f) {return f.apply(a, b);}}@FunctionalInterfacepublic interface MyBiFunctionInterface<T> {T apply(T a, T b);}输出如下：2018-09-01 19:39:11 - test.other.T19 INFO test.other.T19.main(T19.java:20) : 32018-09-01 19:39:11 - test.other.T19 INFO test.other.T19.main(T19.java:21) : -1.02018-09-01 19:39:11 - test.other.T19 INFO test.other.T19.main(T19.java:22) : 0Java8提供了很多函数式接⼝，⼀般情况下不⽤去定义函数式接⼝，⽐如例⼦中MyBiFunctionInterface，可⽤BinaryOperator代替，BinaryOperator这个函数式接⼝，接收2个类型为T的参数，返回⼀个类型为T的结果，即(T, T) -> T，修改后如下：public static <T> T myFunction(T a, T b, BinaryOperator<T> f) {return f.apply(a, b);}3.3 常见函数式接⼝Function<T, R>T-> RPredict<T>T -> booleanConsumer<T>T -> voidSupplier<T>() -> TUnaryOperator<T>T -> TBinaryOperator<T>(T, T) -> TBiFunction<T, U>(T, U) -> RBiPredicate<L, R>(L, R) -> booleanBiConsumer<T, U>(T, U) -> void3.4 ⽅法引⽤Lamdba表达式的快捷写法，它更直观，可读性更好，⽐如：(Product p) -> p.getPrice == Product::getPrice⽅法引⽤主要有⼆类：（1）指向静态⽅法；如 Integer::parseInt；（2）指向实例⽅法：如 String::length；（3）构造函数的⽅法引⽤：如Supplier<Product> p = Product::new;例：第⼆章引例中还可以如下表达：Comparator<Product> c = paring(Product::getPrice);复合，就是将多个Lamdba表达式连接起来，表⽰更加复杂的功能；主要有以下三种（1）函数复合：将Function代表的Lamdba复合起来，有andThen, compose；其中f.andThen(g) = g(f(x))，先计算f表达式，将结果再计算g表达式；pose(g) = f(g(x))，先计算g表达式，将结果再计算f表达式；Function<Integer, Integer> f = x -> x + 1;Function<Integer, Integer> g = x -> x * 2;Function<Integer, Integer> h1 = f.andThen(g); // (1 + 1) * 2 = 4Function<Integer, Integer> h2 = pose(g); // (1 * 2) + 1 = 3（2）Predicate的复合，有negate, and, or，分别表⽰⾮、且、或，按从左到右的顺序Predicate<Product> p1 = a -> a.getPrice() > 100; // ⼤于100Predicate<Product> p2 = p1.negate(); // ⼩于等于100Predicate<Product> p3 = p1.negate().and(a -> a.getNum() > 10); // 价格⼩于等于100，且数量⼤于10（3）⽐较器复合，如Comparator<Product> c = paring(Product::getPrice).reversed().thenComparing(Product::getNum);四、流4.1 概念流⽤来处理数据集合，它具有如下特点：（1）流强调的是计算，它是源+数据处理，流将外部迭代(如for/while)转化为对我们透明的内部迭代；（2）只能遍历⼀次，遍历完就关闭；流具有如下优点：（1）内置了很多常⽤⽅法（如排序、分类、统计）；（2）能透明的并⾏处理；（3）声明式的，只需关注我要怎么样，不⽤关注我该如何实现，通过内置的⽅法与复合很容易实现；4.2 流的操作流的操作分为：（1）中间操作：filter(Predicate<T>), map(Function(T, R), limit, sorted(Comparator<T>), distinct，flatMap;（2）终端操作：只有终端操作才能产⽣输出，包括：allMatch, anyMatch, noneMatch, findAny, findFirst, forEach, collect, reduce, count4.3 流的⽤法@Data@Builder@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpublic class Product {private String id;private Long num;private Double price;private Boolean isUse;}List<Product> list = Lists.newArrayList(Product.builder().id("11").num(20l).price(100d).isUse(true).build(),Product.builder().id("12").num(25L).price(120d).isUse(true).build(),Product.builder().id("13").num(25L).price(100d).isUse(true).build(),Product.builder().id("14").num(20L).price(110d).isUse(false).build())；（1）filter, 找出价格⼤于100的产品：List<Product> list1 = list.stream().filter(p -> p.getPrice() > 100).collect(Collectors.toList());（2）distinct，去重Arrays.asList(1, 2, 3, 1).stream().distinct().forEach(System.out::print); // 输出123（3）limit，输出前n个Arrays.asList(1, 2, 3, 1).stream().limit(2).forEach(System.out::print); //输出12（4）skip，跳过前n个Arrays.asList(1, 2, 3, 1).stream().skip(2).forEach(System.out::print); // 输出31（5）map, 映射，T -> R<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);list.stream().map(Product::getPrice).distinct().forEach(System.out::println);输出：100.0120.0110.0（6）flatMap，扁平化，将每个元素产⽣的中间集合合并成⼀个⼤集合；接收的Function将T->Stream<R> <R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);Arrays.asList(new String[]{"hello", "world"}).stream().map(p -> p.split("")).flatMap(Arrays::stream) //.flatMap(p -> Arrays.stream(p)).distinct().forEach(System.out::print);// 输出：helowrd（7）匹配boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);allMatch: 都满⾜条件才返回true;anyMatch: 有⼀个满⾜就返回true;noneMatch: 都不满⾜才返回true;boolean b = Arrays.asList(1, 2, 3, 1).stream().anyMatch(p -> p > 2); //返回true（8）查找，与其它操作结合使⽤findAny: Optional<T> findAny()findFirst: Optional<T> findFirst()Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 1).stream().filter(p -> p > 2).findAny() //输出Optional[3]Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 1).stream().filter(p -> p > 2).findFirst() //输出Optional[3]4.4 reduce归约归约操作是很常⽤的操作，它将流中的值反复的结合起来，最终得到⼀个值，它是⼀种终端操作；（1）Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);（2）T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);（3）<U> U reduce(U identity,BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,BinaryOperator<U> combiner);（1）给定归约算法，最终归约成⼀个值，考虑到流可能为空，所以返回类型为Option，例：Optional<Integer> op1 = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 1).stream().reduce(Integer::sum); //输出Optional[11]（2）给定了初值，归约算法，返回结果；Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 1).stream().reduce(0, Integer::sum); //输出11// Steam<T>中T为包装类型，没有sum，但Java8为流的原始类型提供了⼀些⽅法，如下Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 1).stream().mapToInt(a -> a).sum();list.stream().mapToLong(Product::getNum).sum();（3）第三个参数表⽰合并⽅式，当是并⾏流时，各线程独⽴计算结果，最后将各线程的结果合并；BiFunction<Double, Product, Double> f1 = (Double a, Product b) -> a + b.getNum();BinaryOperator<Double> f2 = (a, b) -> a + b;double b2 = list.parallelStream().reduce(0d, f1, f2);(b2); //输出904.5 数值流数值流除了具有流的⽅法外，还有⼀些特殊的统计⽅法，例DoubleStream doubleStream = list.stream().mapToDouble(Product::getPrice);double average = doubleStream.average().getAsDouble();//数值流->对象流Stream<Double> sd = doubleStream.boxed();// ⽣成n以内的勾股数Stream<double[]> stream = IntStream.rangeClosed(1, 30).boxed().flatMap(a -> IntStream.rangeClosed(a, 30).mapToObj(b -> new double[]{a, b, Math.sqrt(a * a + b * b)}).filter(t -> t[2] % 1 == 0));stream.limit(3).forEach(t -> System.out.println(t[0] + ", " + t[1] + ", " + t[2]));输出：3.0,4.0,5.05.0, 12.0, 13.06.0, 8.0, 10.04.6 构建流Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(10);Stream.generate(Math::random).limit(10);五、收集器（collect归约）5.1 常见⽤法Map<Double, List<Product>> map = list.stream().collect(groupingBy(Product::getPrice));Long allNum = list.stream().collect(summingLong(Product::getNum));double average = list.stream().collect(averagingDouble(Product::getPrice));LongSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(summarizingLong(Product::getNum));String ids = list.stream().map(Product::getId).collect(joining(", "));5.2 reducing归约Optional<Product> opp = list.stream().collect(reducing((a, b) -> a.getPrice() > b.getPrice() ? a : b));long allNum2 = list.stream().collect(reducing(0L, Product::getNum, Long::sum));long allNum3 = list.stream().collect(reducing(0L, Product::getNum, (i, j) -> i + j));collect中reducing归约三要素，初值，提取值，归约⽅法，若⽆初值返回Optional，若提取值即是对象本⾝，可省略；5.3 多重分组Map<Double, Map<Long, List<Product>>> map = list.stream().collect(groupingBy(Product::getPrice, groupingBy(Product::getNum))); Map<Double, Map<String, List<Product>>> map2 = list.stream().collect(groupingBy(Product::getPrice, groupingBy(p -> {if (p.getNum() <= 80L)return "little";else if (p.getNum() >= 120L)return "many";elsereturn "normal";})));System.out.println(JacksonUtil.toJson(map));System.out.println(JacksonUtil.toJson(map2));输出如下：{"100.0" : {"20" : [ {"id" : "11","num" : 20,"price" : 100.0,"isUse" : true} ],"25" : [ {"id" : "13","num" : 25,"price" : 100.0,"isUse" : true} ]},"110.0" : {"20" : [ {"id" : "14","num" : 20,"price" : 110.0,"isUse" : false} ]},"120.0" : {"25" : [ {"id" : "12","num" : 25,"price" : 120.0,"isUse" : true} ]}}{"100.0" : {"little" : [ {"id" : "11","num" : 20,"price" : 100.0,"isUse" : true}, {"id" : "13","num" : 25,"price" : 100.0,"isUse" : true} ]},"110.0" : {"little" : [ {"id" : "14","num" : 20,"price" : 110.0,"isUse" : false} ]},"120.0" : {"little" : [ {"id" : "12","num" : 25,"price" : 120.0,"isUse" : true} ]}}在⼀次分组的⼦集合中处理数据Map<Double, Long> map = list.stream().collect(groupingBy(Product::getPrice, counting()));Map<Double, Optional<Product>> map2 = list.stream().collect(groupingBy(Product::getPrice, maxBy(comparingLong(Product::getNum)))); Comparator<Product> c = ((p1, p2) -> p1.getNum().compareTo(p2.getNum()));Map<Double, Optional<Product>> map3 = list.stream().collect(groupingBy(Product::getPrice, maxBy(c)));Map<Double, Product> map4 = list.stream().collect(groupingBy(Product::getPrice,collectingAndThen(maxBy(comparing(Product::getNum)), Optional::get)));5.4 分区由⼀个谓词作为分类，分为2类，true与false，⽤法与groupingBy完全⼀样Map<Boolean, List<Product>> map = list.stream().collect(partitioningBy(Product::getIsUse));Map<Boolean, Map<Double, List<Product>>> map2 = list.stream().collect(partitioningBy(Product::getIsUse,groupingBy(Product::getPrice)));Map<Boolean, LongSummaryStatistics> map3 = list.stream().collect(partitioningBy(Product::getIsUse,summarizingLong(Product::getNum)));Map<Boolean, Double> map4 = list.stream().collect(partitioningBy(Product::getIsUse, averagingLong(Product::getNum)));六、optional6.1 使⽤（1）单级包装⽤法：我们会见到如下代码，String name = null;if (product != null) {name = product.getId();}利⽤optional可转化为Optional<Product> optProduct = Optional.ofNullable(product);Optional<String> optName = optProduct.map(Product::getId);（2）多级包装⽤法public String getName(Person person) {return person.getCar().getInsurance().getName();}经过包装如下，注意为防⽌Optional<Optional<T>>这种中间结果造成编译不通过，需要使⽤flatMap public String getName(Person person) {Optional<Person> optPerson = Optional.ofNullable(person);return optPerson.flatMap(Person::getCar).flatMap(Car::getInsurance).map(Insurance::getName).orElse("Unknown"); }。

java的高级语法Java是一种高级编程语言，它被广泛应用于各类计算机软件的开发和运行。

Java最初是由SUN公司（现为Oracle公司）于20世纪90年代初开发的，其设计目标是要创建一种简单、面向对象、分布式、可移植和安全的编程语言。

Java语法简洁清晰，严格的语法规范和自动内存管理机制使其具有高效率和稳定性。

Java采用的面向对象编程思想，使得其具有良好的可维护性、可扩展性和代码复用性。

在使用Java进行编程时，除了熟悉基础语法之外，还需要了解Java的高级语法。

下面将介绍一些常见的Java高级语法。

1. 泛型泛型是Java中的一种高级语法，它允许在编译时确定方法或类所操作的数据类型。

通过使用泛型，可以使代码更加简洁、安全和易读。

例如，下面的代码创建了一个泛型类，它可以操作任何类型的数据：```public class MyGenericClass<T> {private T data;在上面的代码中，`<T>`表示这是一个泛型类，并且`T`是这个泛型类所操作的数据类型。

构造方法中的`data`变量也是泛型类型，它的具体类型由类的实例化时所传入的参数决定。

2. lambda表达式Java 8中引入了lambda表达式，它是一种更简洁、更灵活的匿名函数形式。

使用lambda表达式可以使代码更加简洁、易读，并且可以在多线程编程中发挥作用。

例如，下面的代码使用lambda表达式实现了一个简单的接口：3. Stream APIJava 8引入了Stream API，它是一种基于流的编程模式，可以对集合和数组等数据进行高效处理。

Stream API可以在不改变原始数据的情况下对数据进行过滤、映射、排序等操作，极大地提高了代码的简洁性和可读性。

例如，下面的代码使用Stream API方式打印出一个字符串中的所有小写字母：```String str = "Hello, world!";str.chars().filter(Character::isLowerCase).mapToObj(c -> (char) c).forEach(System.out::println);```在上面的代码中，`str.chars()`创建了一个IntStream，其中包含字符串`str`中每个字符的ASCII码。

Java 是一种强大的编程语言，具有许多高级特性，以下是一些 Java 高级写法的示例：
mbda 表达式：Lambda 表达式是 Java 8 中引入的一个新特性，它允许您
以简洁的方式表示匿名函数。

Lambda 表达式可以使代码更加简洁、易于阅读和编写。

2.Stream API：Stream API 是 Java 8 中引入的另一个新特性，它提供了一
种声明式的方式来处理集合。

通过 Stream API，您可以轻松地对集合进行过滤、映射、排序等操作，而无需编写复杂的循环。

3.Optional 类：Optional 类是 Java 8 中引入的一个容器对象，它可以帮助
您避免空指针异常。

Optional 类可以包含也可以不包含非空值，通过使用Optional 类，您可以更加安全地处理可能为空的值。

4.自动装箱和拆箱：Java 提供了一种自动装箱和拆箱的机制，它可以根据需
要自动将基本类型和它们的包装类进行转换。

通过自动装箱和拆箱，您可以更加方便地处理基本类型和它们的包装类之间的转换。

5.多线程编程：Java 中的多线程编程可以使您的程序更加高效地利用系统资
源。

通过使用线程池、同步机制、并发集合等工具，您可以轻松地编写多线程程序，并确保它们安全、可靠地运行。

一、填空题1.面向对象的三大特征是____封装_____、_____继承_____和______多态________。

2.一个Java源程序是由若干个类组成。

如果源文件中有多个类时，则只能有一个类是______公共______类，并且这个类必须与源文件名同名。

3.用修饰符static说明的成员变量是_____静态变量_______4.Java中成员变量又分为实例成员变量和_____基本数据类型变量_______。

5.在Java中，可以使用_________new________关键字来创建类的实例对象。

6.定义在类中的变量被称为________局部变量_______，未定义在方法中变量被称为________成员变量_______。

7.在Java语言中，允许使用已存在的类作为基础创建新的类，这种技术称为___继承____。

8.局部变量的名字与成员变量的名字相同，若想在该方法内使用成员变量，必须使用关键字______this______。

9.一个类如果实现一个接口,那么它就需要实现接口中定义的全部，否则该类就必须定义成___抽象类____。

10.___final____关键字可用于修饰类、变量和方法，它有“这是无法改变的”或者“最终”的含义11.在设计一个类时，想要对成员变量的访问作出一些限定，不允许外界随意访问。

这就需要实现类的____封装___。

12._____构造方法______是一种特殊方法，它的名字必须与它所在的类的名字完全相同，并不返回任何数据类型。

13.Java中_____类______是创建对象的模板14.类方法和实例方法的区别在于类方法不但可以由对象调用还可以直接由_______类_______调用，而实例方法却不可以。

15.Java中用______private_______修饰的成员变量和方法称为私有变量和私有方法。

16.Java中用_____public______修饰的成员变量和方法称为共有变量和共有方法。

java8 教程
Java 8是Java语言的最新版本，于2014年3月发布。

它引入了许多新特性和改进，使得Java编程更加方便和高效。

本教程将介绍Java 8的一些重要特性和用法。

首先，Java 8引入了Lambda表达式。

Lambda表达式是一种更简洁的写法，能够以更少的代码实现函数式编程。

它可以用来替代匿名内部类，让代码更易于阅读和维护。

Lambda表达式的基本语法是`(参数) -> 表达式`，可以传递给函数式接口进行调用。

另一个重要的特性是Stream API。

Stream API提供了一种处理集合数据的统一方式，并且支持并行计算。

通过使用Stream API，可以轻松地对集合进行过滤、映射、排序等操作，大大简化了数据处理的过程。

除此之外，Java 8还引入了新的日期和时间API，代替了旧的Date和Calendar类。

新的API提供了更多的功能和灵活性，比如可以进行更精确的日期计算和操作。

另外，Java 8还引入了默认方法，允许在接口中定义默认的方法实现。

这个特性使得在接口上增加新的方法时，不会破坏现有的实现类。

此外，Java 8还提供了一些改进的工具和库，比如新的JavaScript引擎Nashorn，可以在Java中直接执行JavaScript代码；还引入了新的并发库CompletableFuture，简化了异步编程
的复杂性。

综上所述，Java 8是一个重要的Java版本，带来了许多有用的特性和改进。

通过熟练掌握这些特性，开发者可以更加高效地编写Java程序。

希望本教程能帮助读者了解并学习Java 8的使用。

java8 常用的方法汇总Java 8是一个非常重要的版本，引入了许多新的功能和改进，为开发人员提供了更好的工具和方法。

本文将总结Java 8中一些常用的方法，帮助读者更好地了解和使用这些功能。

1. Lambda表达式：Lambda表达式是Java 8引入的最重要的特性之一。

它可以用更简洁的语法实现函数式编程，使代码更加简洁和可读。

Lambda表达式可以用于替代匿名内部类的写法，从而使代码更加简洁。

2. Stream API：Stream API是Java 8中另一个重要的特性，它提供了一种新的处理集合的方式。

使用Stream API，可以更方便地对集合进行过滤、映射、排序和聚合等操作，使代码更加简洁和易于理解。

3. 方法引用：方法引用是Java 8中的另一个重要特性，它提供了一种更简洁的方式来引用已经存在的方法。

使用方法引用，可以将一个方法作为参数传递给另一个方法，使代码更加简洁和易于理解。

4. Optional类：Optional类是Java 8引入的一个新的类，用于解决空指针异常的问题。

使用Optional类，可以更好地处理可能为空的对象，避免空指针异常的发生。

5. 接口的默认方法：Java 8允许在接口中定义默认方法，这些方法可以有默认的实现。

这样一来，当接口的实现类没有实现默认方法时，会自动使用接口中定义的默认实现。

这样可以更方便地向已有的接口中添加新的方法，而不会破坏已有的实现。

6. 新的日期和时间API：Java 8引入了一个新的日期和时间API，用于替代旧的Date和Calendar类。

新的日期和时间API提供了更方便的日期和时间处理方式，使代码更加可读和易于维护。

7. CompletableFuture类：CompletableFuture类是Java 8中新增的一个类，用于实现异步编程。

使用CompletableFuture类，可以更方便地处理异步任务的结果，提高程序的性能和响应速度。

Java编程知识总结Java是一种面向对象的编程语言，在当今的编程界具有重要的地位。

它具有简单易学、跨平台、丰富的库以及广泛的应用领域等优点，因此备受广大程序员的欢迎。

本文将总结Java编程知识，包含Java的基础知识、高级特性、开发工具和经验分享等方面的内容。

一、Java基础知识Java的基础知识包括语法、数据类型、流程控制、方法、数组等方面。

1.语法Java的语法与C++和C有很多相似之处，但也有许多不同之处。

Java的代码都是以类的形式组织，而在类内则是由方法来组成。

Java的语法比较严谨，对于代码格式有较高的要求。

例如，Java中要求每一个语句以分号结尾。

另外，在Java中，大小写具有区别性。

2.数据类型Java的数据类型与C++和C的数据类型类似，主要包括基本数据类型和引用数据类型。

Java的基本数据类型有byte、short、int、long、float、double、char和boolean等八种，其中char和boolean类型的变量必须进行初始化。

Java的引用数据类型包括数组、类、接口和枚举等。

3.流程控制Java中的流程控制主要有分支结构和循环结构两种。

其中，Java的if、else和switch等分支结构与C++和C的分支结构类似，但Java中的循环结构使用更加灵活，包括for、while、do-while等循环语句。

4.方法Java中的方法是一种封装代码的方式，也是Java中最基本的组织方式。

方法可以接受参数和返回值，可以在其他方法内部或外部被调用。

Java方法的定义形式为“访问修饰符返回值类型方法名(参数类型参数名)”。

5.数组Java中的数组是一种引用数据类型，可以存储多个相同数据类型的值。

Java中的数组可以被初始化并赋予初值，数组的下标从0开始。

Java中使用数组的方式与C++和C的方式类似。

二、Java高级特性Java的高级特性包括多线程、反射、注解和泛型等方面。

java高级程序员算法Java高级程序员算法在当今快速发展的计算机领域中，算法作为解决问题的基础，对于程序员来说显得尤为重要。

而对于Java高级程序员来说，掌握和应用各种高级算法更是必不可少的能力。

本文将介绍一些常见的Java 高级算法，并分析其原理和应用场景。

一、动态规划算法动态规划算法是一种常用的优化算法，它通过将问题分解为一系列子问题，并保存子问题的解，从而避免重复计算，提高算法的效率。

在Java中，可以通过递归或者迭代的方式实现动态规划算法。

该算法在解决最优化问题、序列分析等方面具有广泛的应用，例如背包问题、最长公共子序列等。

二、贪心算法贪心算法是一种通过每一步选择局部最优解，最终得到全局最优解的算法。

它通常适用于求解最优化问题，如最小生成树、哈夫曼编码等。

在Java中，贪心算法的实现相对简单，但需要注意的是，贪心策略必须满足最优子结构和贪心选择性质，否则得到的解可能不是全局最优解。

三、回溯算法回溯算法是一种通过回溯搜索所有可能的解空间，最终找到满足条件的解的算法。

在Java中，可以通过递归的方式实现回溯算法。

该算法在解决组合问题、排列问题等方面具有较好的效果，例如八皇后问题、0/1背包问题等。

回溯算法的关键在于剪枝操作，通过减少搜索空间来提高算法效率。

四、分治算法分治算法是一种将问题分解为多个子问题，并将子问题的解合并得到整体解的算法。

在Java中，可以通过递归的方式实现分治算法。

该算法适用于解决具有重叠子问题的问题，如归并排序、快速排序等。

分治算法的关键在于将问题分解为子问题，然后通过递归求解子问题并合并子问题的解，得到最终的解。

五、图算法图算法是解决图结构相关问题的算法，它包括图的遍历、最短路径、最小生成树等操作。

在Java中，可以使用邻接矩阵或邻接表等数据结构来表示图，并通过广度优先搜索、深度优先搜索等算法来解决问题。

图算法在社交网络分析、路线规划等领域具有重要的应用价值。

六、字符串匹配算法字符串匹配算法是解决字符串匹配问题的算法，它包括暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。

java8中文参考手册Java 8 中文参考手册Java 8 是 Java 编程语言的一个重要版本，引入了许多新的特性和改进。

本文将为您提供Java 8 中文参考手册，详细介绍这些特性和改进。

请注意，本手册仅供参考，具体代码示例请以官方文档为准。

一、Lambda 表达式Lambda 表达式是 Java 8 中引入的一个重要特性，可以简化代码的编写，特别是在处理集合数据时。

Lambda 表达式的基本语法是：`(参数列表) -> 表达式或代码块`。

Lambda 表达式的优点：1. 简化代码，减少冗余代码。

2. 使代码更易读。

Lambda 表达式的应用场景：1. 集合数据的遍历和过滤。

2. 线程和并行编程。

3. 函数式接口的实现。

二、函数式接口函数式接口是指只包含一个抽象方法的接口。

Java 8 中为函数式接口引入了 `@FunctionalInterface` 注解，用于标识接口为函数式接口。

函数式接口的优点：1. 简化代码，提高代码的可读性。

2. 方便函数式编程的实现。

常见的函数式接口：1. `Consumer<T>`：代表接受一个输入参数并且无返回的操作。

2. `Supplier<T>`：代表一个供给型的接口，用于提供一个返回值。

3. `Function<T, R>`：代表接受一个输入参数并且返回结果的操作。

4. `Predicate<T>`：用于判断给定参数是否符合特定条件。

三、Stream APIStream API 是 Java 8 中引入的一个新的抽象层，用于处理集合数据的操作。

使用 Stream API 可以以一种类似于 SQL 查询的方式对集合进行操作。

Stream API 的优点：1. 提供了一种更简洁的方式来处理集合数据。

2. 支持并行操作，充分利用多核处理器的优势。

Stream API 的基本用法：1. 创建流：通过集合、数组、文件等源创建一个流。

java8 常用的方法汇总Java 8是Java语言的一个重要版本，引入了许多新的特性和改进。

在这篇文章中，我们将对Java 8中一些常用的方法进行汇总和介绍。

这些方法包括Lambda表达式、函数式接口、Stream流、Optional 类、方法引用、默认方法等。

1. Lambda表达式Lambda表达式是Java 8中最重要的特性之一。

它提供了一种更简洁、更高效的方式来实现函数式编程。

Lambda表达式可以替代匿名内部类，使代码更加简洁易读。

例如：```List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); numbers.forEach(n -> System.out.println(n));```2. 函数式接口函数式接口是Java 8中引入的一个新的接口类型。

它只包含一个抽象方法，可以用Lambda表达式来实现。

Java 8为函数式接口引入了一个新的注解@FunctionalInterface，用于标记函数式接口。

例如：```@FunctionalInterfaceinterface MyInterface {void myMethod();}```3. Stream流Stream是Java 8中新增的一个处理集合数据的API。

它提供了一种流式操作的方式，可以对集合进行过滤、映射、排序等操作。

Stream可以大大简化集合的处理，并且可以实现并行操作提高性能。

例如：```List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");list.stream().filter(s -> s.startsWith("a")).map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);```4. Optional类Optional是Java 8中新增的一个类，用于处理可能为空的值。