通过流式 API 探索 Java 中函数式数据的处理

java 中的 stream api 为处理序列中的函数数据提供了一组操作符。元素可以按需过滤、映射、聚合和转换。流式 api 常见的任务包括：过滤元素：基于条件去除元素映射元素：创建流中每个元素的新流元素规约元素：将流中的元素组合成单个结果

通过流式 API 探索 Java 处理中函数数据

函数编程范式强调使用不可变数据结构和执行数据的纯函数。这是通过 Stream API 在 Java 得到了很好的支持。

理解 Stream API

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Stream API 为过滤、映射、聚合和转换元素序列提供了一组强大的操作符。流是一个无限的元素序列，可以按需处理。

以下是使用 Stream API 一些执行常见任务的例子：

1. 过滤元素

List<String> names = Arrays.asList("John", "Jane", "Mary", "Bob");

// 过滤名称长度大于 3 的名字
Stream<String> filteredNames = names.stream().filter(name -> name.length() > 3);

// 打印结果
filteredNames.forEach(System.out::println);

2. 映射元素

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

// 将数字映射到它们的平方
Stream<Integer> squaredNumbers = numbers.stream().map(number -> number * number);

// 打印结果
squaredNumbers.forEach(System.out::println);

3. 规约元素

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

// 为了找到它们的总和，规约数字列表
int sum = numbers.stream().reduce((a, b) -> a + b);

// 打印结果
System.out.println(sum);

实战案例：单词频率的计算：

考虑一个包含一段文本的文件。我们希望计算文件中每个单词的数量。我们可以使用它 Stream API 实现这一点：

// 读取文件中的文本
Path filePath = Paths.get("text.txt");
String text = Files.readString(filePath);

// 将文本分为单词流
Stream<String> words = Stream.of(text.split("\\s+"));

// 将单词映射到它们出现的次数
Map<String, Long> wordFrequency = words
    .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()));

// 打印结果
System.out.println(wordFrequency);

流式 API 它为处理函数数据提供了强大的工具。通过其丰富的操作符集，它可以有效地过滤、映射、聚合和转换元素，从而简化您的代码。

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