java 函数式递归和并发编程结合使用，可提高性能。利用流式 api 和 completablefuture，可以异步并行处理数据，解决复杂问题，例如计算素数。

Java 函数式递归与并发编程的融合

函数式递归是解决问题的强大技术，它通过将问题分解成较小的子问题并重复调用函数自身来构建解决方案。另一方面，并发编程允许应用程序同时执行多个任务，从而提高性能。

在 Java 中，我们可以使用流式 API 和 CompletableFuture 来将函数式递归与并发编程结合起来。流式 API 提供了一种声明式的方式来处理数据集合，而 CompletableFuture 代表一个能异步执行的潜在结果。

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实战案例

让我们考虑以下问题：计算一个正整数列表中的所有素数。使用函数式递归，我们可以定义一个求素数的函数：

boolean isPrime(int n) {
    if (n < 2) {
        return false;
    }
    if (n % 2 == 0) {
        return n == 2;
    }
    for (int i = 3; i <= Math.sqrt(n); i += 2) {
        if (n % i == 0) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

这个函数使用循环来检查给定的数字是否为素数。

使用流式 API 和并发编程，我们可以在并行流中处理整数列表，并使用 CompletableFuture 来异步检查每个数字是否为素数：

List<Integer> numbers = ...;

List<CompletableFuture<Boolean>> futures = numbers.stream()
    .parallel()
    .map(n -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> isPrime(n)))
    .toList();

List<Boolean> results = futures.stream()
    .map(CompletableFuture::join)
    .toList();

此代码将创建一个 CompletableFuture 列表，其中每个 CompletableFuture 都表示对单个数字的素数检查的结果。然后使用 join() 方法从 CompletableFuture 中获取结果并将其收集到 Boolean 列表中。

这种方法为并发素数检查提供了显着的性能提升，特别是当数字列表很大时。