java 中的函数式编程 (fp) 是一种编程范式,它强调不可变数据和纯函数。它包括高级概念:高阶函数:接受函数作为参数或返回函数;匿名函数:未命名函数;流:元素序列,可并行或按顺序处理;惰性求值: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。实战案例中,fp 解决方案可安全、正确、高并发地处理输入数据,通过使用函数映射、流并行处理和收集器收集结果。

函数式编程 (FP) 是一种编程范式,它强调使用不可变数据和纯函数。这与基于对象的面向对象编程有着显著的不同,后者允许状态更改和副作用。
1. 高阶函数:
map、reduce 和 filter
List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5);
// 使用高阶函数 `map` 将每个元素平方
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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(n) -> n * n
// 使用 Lambda 表达式创建一个函数 Function<Integer, Integer> square = n -> n * n;
3. 流:
map、reduce 和 filter 等操作// 使用流对集合进行并行处理
numbers.stream()
.map(n -> n * n)
.forEach(System.out::println);4. 惰性求值:
lazy 初始化或生成器// 使用惰性求值创建无限流 Stream<Integer> evenNumbers = Stream.iterate(2, n -> n + 2);
5. 不可变性:
// 使用不可变类,如 `Optional` 或 `ImmutableMap`
Optional<String> name = Optional.of("John");用例:处理用户输入的数据。
FP 解决方案:
Function 将输入映射到中间结果。Stream 对中间结果进行并行处理。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 解决方案可确保输入数据的安全性、正确性和并发性。
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