Java 中的函数式编程：高级概念

java 函数编程 (fp) 强调不可变数据和纯函数的编程范式。它包括高级概念：高级函数：接受函数作为参数或返回函数；匿名函数：未命名函数；流量：元素序列，可平行或顺序处理；惰性值：函数仅在需要时调用；不可变性：数据不能修改，只能创建新值。在实战案例中，fp 通过使用函数映射、流并行处理和收集器收集结果，解决方案可以安全、正确、高并发地处理输入数据。

Java 函数编程

函数式编程 (FP) 它是一种强调使用不可变数据和纯函数的编程范式。这与基于对象的面向对象编程明显不同，允许状态变化和副作用。

高级 FP 概念

1. 高阶函数：

• 接受函数作为参数或返回函数的函数
• 例如：map、reduce 和 filter

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

// 使用高级函数 `map` 平方每个元素
List<Integer> squaredNumbers = numbers.stream()
        .map(n -> n * n)
        .collect(Collectors.toList());

2. 匿名函数 (Lambda 表达式)：

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• 用于创建未命名函数
• 例如：(n) -> n * n

// 使用 Lambda 表达式创建函数
Function<Integer, Integer> square = n -> n * n;

3. 流：

• 元素序列可以并行或按顺序处理
• 提供了 map、reduce 和 filter 等操作

// 使用流对集合并行处理
numbers.stream()
        .map(n -> n * n)
        .forEach(System.out::println);

4. 惰性求值：

• 函数只在需要时才能调用
• 例如：lazy 初始化或生成器

// 利用惰性求值创造无限流流
Stream<Integer> evenNumbers = Stream.iterate(2, n -> n + 2);

5. 不可变性：

• 数据不能修改，只能创建新值
• 确保线程安全，减少副作用

// 例如，使用不可变类 `Optional` 或 `ImmutableMap`
Optional<String> name = Optional.of("John");

实战案例

用例：处理用户输入的数据。

FP 解决方案：

1. 使用 Function 将输入映射到中间结果。
2. 使用 Stream 并行处理中间结果。
3. 使用 Collector 收集结果。

List<String> inputs = List.of("123", "456", "789");

// 使用 FP 处理输入
List<Integer> numbers = inputs.stream()
        .map(Integer::parseInt)
        .collect(Collectors.toList());

这种 FP 解决方案可以保证输入数据的安全性、正确性和并发性。

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