Java 8实战
2021-11-23 22:49:12 11 举报AI智能生成
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作者其他创作
大纲/内容
封面 1
数字版权声明 2
作译者介绍 3
扉页 4
版权页 5
版权声明 6
献词 7
序言 8
致谢 10
关于本书 12
关于封面图 15
1.1.1 Java在编程语言生态系统中的位置 25
1.1.2 流处理 27
1.1.3 用行为参数化把代码传递给方法 28
1.1.4 并行与共享的可变数据 28
1.1.5 Java需要演变 29
1.1 Java怎么还在变 25
1.2.1 方法和Lambda作为一等公民 30
1.2.2 传递代码：一个例子 32
1.2.3 从传递方法到Lambda 33
1.2 Java中的函数 29
1.3 流 34
1.4 默认方法 38
1.5 来自函数式编程的其他好思想 39
1.6 小结 40
第1章 为什么要关心Java 8 23
2.1.1 初试牛刀：筛选绿苹果 42
2.1.2 再展身手：把颜色作为参数 42
2.1.3 第三次尝试：对你能想到的每个属性做筛选 43
2.1 应对不断变化的需求 42
2.2 行为参数化 44
2.3.1 匿名类 49
2.3.2 第五次尝试：使用匿名类 49
2.3.3 第六次尝试：使用Lambda表达式 51
2.3.4 第七次尝试：将List类型抽象化 52
2.3 对付啰嗦 48
2.4.1 用Comparator来排序 52
2.4.2 用Runnable执行代码块 53
2.4.3 GUI事件处理 53
2.4 真实的例子 52
2.5 小结 54
第2章 通过行为参数化传递代码 41
3.1 Lambda管中窥豹 56
3.2.1 函数式接口 58
3.2.2 函数描述符 60
3.2 在哪里以及如何使用Lambda 58
3.3.1 第1步：记得行为参数化 62
3.3.2 第2步：使用函数式接口来传递行为 63
3.3.3 第3步：执行一个行为 63
3.3.4 第4步：传递Lambda 63
3.3 把Lambda付诸实践：环绕执行模式 62
3.4.1 Predicate 65
3.4.2 Consumer 65
3.4.3 Function 66
3.4 使用函数式接口 64
3.5.1 类型检查 70
3.5.2 同样的Lambda，不同的函数式接口 71
3.5.3 类型推断 72
3.5.4 使用局部变量 73
3.5 类型检查、类型推断以及限制 70
3.6.1 管中窥豹 74
3.6.2 构造函数引用 76
3.6 方法引用 74
3.7.1 第1步：传递代码 79
3.7.2 第2步：使用匿名类 79
3.7.3 第3步：使用Lambda表达式 79
3.7.4 第4步：使用方法引用 80
3.7 Lambda和方法引用实战 78
3.8.1 比较器复合 81
3.8.2 谓词复合 81
3.8.3 函数复合 82
3.8 复合Lambda表达式的有用方法 80
3.9.1 积分 83
3.9.2 与Java 8的Lambda联系起来 84
3.9 数学中的类似思想 83
3.10 小结 85
第3章 Lambda 表达式 55
第一部分 基础知识 22
4.1 流是什么 89
4.2 流简介 93
4.3.1 只能遍历一次 96
4.3.2 外部迭代与内部迭代 97
4.3 流与集合 95
4.4.1 中间操作 99
4.4.2 终端操作 100
4.4.3 使用流 101
4.4 流操作 99
4.5 小结 102
第4章 引入流 89
5.1.1 用谓词筛选 104
5.1.2 筛选各异的元素 104
5.1.3 截短流 105
5.1.4 跳过元素 106
5.1 筛选和切片 104
5.2.1 对流中每一个元素应用函数 107
5.2.2 流的扁平化 108
5.2 映射 107
5.3.1 检查谓词是否至少匹配一个元素 111
5.3.2 检查谓词是否匹配所有元素 111
5.3.3 查找元素 112
5.3.4 查找第一个元素 113
5.3 查找和匹配 111
5.4.1 元素求和 114
5.4.2 最大值和最小值 115
5.4 归约 113
5.5.1 领域：交易员和交易 119
5.5.2 解答 120
5.5 付诸实践 118
5.6.1 原始类型流特化 122
5.6.2 数值范围 123
5.6.3 数值流应用：勾股数 124
5.6 数值流 122
5.7.1 由值创建流 127
5.7.2 由数组创建流 127
5.7.3 由文件生成流 127
5.7.4 由函数生成流：创建无限流 128
5.7 构建流 126
5.8 小结 131
第5章 使用流 103
6.1.1 收集器用作高级归约 133
6.1.2 预定义收集器 134
6.1 收集器简介 133
6.2.1 查找流中的最大值和最小值 135
6.2.2 汇总 136
6.2.3 连接字符串 137
6.2.4 广义的归约汇总 138
6.2 归约和汇总 135
6.3.1 多级分组 142
6.3.2 按子组收集数据 143
6.3 分组 141
6.4.1 分区的优势 147
6.4.2 将数字按质数和非质数分区 149
6.4 分区 147
6.5.1 理解Collector接口声明的方法 151
6.5.2 全部融合到一起 155
6.5 收集器接口 150
6.6.1 仅用质数做除数 157
6.6.2 比较收集器的性能 160
6.6 开发你自己的收集器以获得更好的性能 156
6.7 小结 161
第6章 用流收集数据 132
7.1.1 将顺序流转换为并行流 163
7.1.2 测量流性能 165
7.1.3 正确使用并行流 168
7.1.4 高效使用并行流 169
7.1 并行流 162
7.2.1 使用RecursiveTask 170
7.2.2 使用分支/合并框架的最佳做法 174
7.2.3 工作窃取 175
7.2 分支/合并框架 170
7.3.1 拆分过程 176
7.3.2 实现你自己的Spliterator 178
7.3 Spliterator 176
7.4 小结 183
第7章 并行数据处理与性能 162
第二部分 函数式数据处理 88
8.1.1 改善代码的可读性 186
8.1.2 从匿名类到Lambda表达式的转换 186
8.1.3 从Lambda表达式到方法引用的转换 187
8.1.4 从命令式的数据处理切换到Stream 188
8.1.5 增加代码的灵活性 189
8.1 为改善可读性和灵活性重构代码 185
8.2.1 策略模式 192
8.2.2 模板方法 193
8.2.3 观察者模式 194
8.2.4 责任链模式 196
8.2.5 工厂模式 198
8.2 使用Lambda重构面向对象的设计模式 191
8.3.1 测试可见Lambda函数的行为 200
8.3.2 测试使用Lambda的方法的行为 200
8.3.3 将复杂的Lambda表达式分到不同的方法 201
8.3.4 高阶函数的测试 201
8.3 测试Lambda表达式 199
8.4.1 查看栈跟踪 202
8.4.2 使用日志调试 204
8.4 调试 202
8.5 小结 205
第8章 重构、测试和调试 185
9.1.1 初始版本的API 209
9.1.2 第二版API 209
9.1 不断演进的API 208
9.2 概述默认方法 211
9.3.1 可选方法 213
9.3.2 行为的多继承 213
9.3 默认方法的使用模式 213
9.4.1 解决问题的三条规则 217
9.4.2 选择提供了最具体实现的默认方法的接口 218
9.4.3 冲突及如何显式地消除歧义 219
9.4.4 菱形继承问题 221
9.4 解决冲突的规则 217
9.5 小结 222
第9章 默认方法 206
10.1.1 采用防御式检查减少NullPointerException 224
10.1.2 null带来的种种问题 225
10.1.3 其他语言中null的替代品 226
10.1 如何为缺失的值建模 224
10.2 Optional类入门 227
10.3.1 创建Optional对象 229
10.3.2 使用map从Optional对象中提取和转换值 229
10.3.3 使用flatMap链接Optional对象 230
10.3.4 默认行为及解引用Optional对象 234
10.3.5 两个Optional对象的组合 234
10.3.6 使用filter剔除特定的值 235
10.3 应用Optional的几种模式 228
10.4.1 用Optional封装可能为null的值 237
10.4.2 异常与Optional的对比 238
10.4.3 把所有内容整合起来 239
10.4 使用Optional的实战示例 237
10.5 小结 240
第10章 用Optional取代null 223
11.1.1 Future接口的局限性 244
11.1.2 使用CompletableFuture构建异步应用 244
11.1 Future接口 243
11.2.1 将同步方法转换为异步方法 246
11.2.2 错误处理 248
11.2 实现异步API 245
11.3.1 使用并行流对请求进行并行操作 250
11.3.2 使用CompletableFuture发起异步请求 251
11.3.3 寻找更好的方案 253
11.3.4 使用定制的执行器 254
11.3 让你的代码免受阻塞之苦 249
11.4.1 实现折扣服务 256
11.4.2 使用Discount服务 257
11.4.3 构造同步和异步操作 258
11.4.4 将两个CompletableFuture对象整合起来，无论它们是否存在依赖 260
11.4.5 对Future和CompletableFuture的回顾 262
11.4 对多个异步任务进行流水线操作 255
11.5.1 对最佳价格查询器应用的优化 264
11.5.2 付诸实践 265
11.5 响应CompletableFuture的completion事件 263
11.6 小结 266
第11章 CompletableFuture：组合式 异步编程 241
12.1.1 使用LocalDate和LocalTime 268
12.1.2 合并日期和时间 269
12.1.3 机器的日期和时间格式 270
12.1.4 定义Duration或Period 270
12.1 LocalDate、LocalTime、Instant、Duration以及Period 268
12.2.1 使用TemporalAdjuster 274
12.2.2 打印输出及解析日期时间对象 276
12.2 操纵、解析和格式化日期 272
12.3.1 利用和UTC/格林尼治时间的固定偏差计算时区 278
12.3.2 使用别的日历系统 279
12.3 处理不同的时区和历法 277
12.4 小结 280
第12章 新的日期和时间API 267
第三部分 高效Java 8编程 184
13.1.1 共享的可变数据 284
13.1.2 声明式编程 285
13.1.3 为什么要采用函数式编程 286
13.1 实现和维护系统 283
13.2.1 函数式Java编程 287
13.2.2 引用透明性 289
13.2.3 面向对象的编程和函数式编程的对比 289
13.2.4 函数式编程实战 290
13.2 什么是函数式编程 286
13.3 递归和迭代 292
13.4 小结 295
第13章 函数式的思考 283
14.1.1 高阶函数 296
14.1.2 科里化 298
14.1 无处不在的函数 296
14.2.1 破坏式更新和函数式更新的比较 300
14.2.2 另一个使用Tree的例子 302
14.2.3 采用函数式的方法 303
14.2 持久化数据结构 299
14.3.1 自定义的Stream 304
14.3.2 创建你自己的延迟列表 307
14.3 Stream的延迟计算 304
14.4.1 访问者设计模式 312
14.4.2 用模式匹配力挽狂澜 313
14.4 模式匹配 311
14.5.1 缓存或记忆表 316
14.5.2 “返回同样的对象”意味着什么 317
14.5.3 结合器 317
14.5 杂项 316
14.6 小结 318
第14章 函数式编程的技巧 296
15.1.1 你好，啤酒 321
15.1.2 基础数据结构：List、Set、Map、Tuple、Stream以及Option 323
15.1 Scala简介 321
15.2.1 Scala中的一等函数 328
15.2.2 匿名函数和闭包 328
15.2.3 科里化 330
15.2 函数 327
15.3.1 更加简洁的Scala类 331
15.3.2 Scala的trait与Java 8的接口对比 332
15.3 类和trait 331
15.4 小结 333
第15章 面向对象和函数式编程的混合：Java 8和Scala的比较 320
16.1.1 行为参数化（Lambda以及方法引用） 335
16.1.2 流 335
16.1.3 CompletableFuture 336
16.1.4 Optional 336
16.1.5 默认方法 337
16.1 回顾Java 8的语言特性 334
16.2.1 集合 337
16.2.2 类型系统的改进 338
16.2.3 模式匹配 339
16.2.4 更加丰富的泛型形式 340
16.2.5 对不变性的更深层支持 342
16.2.6 值类型 343
16.2 Java的未来 337
16.3 写在最后的话 346
第16章 结论以及Java的未来 334
第四部分 超越Java 8 282
附录A 其他语言特性的更新 347
附录B 类库的更新 351
附录C 如何以并发方式在同一个流上执行多种操作 359
附录D Lambda 表达式和JVM字 节码 367
新书宣传页 371
目录 16
关注图灵 372
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Java 8实战
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