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。

Java 中的函数式编程

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。

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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• 用于创建未命名函数
• 例如：(n) -> n * n

// 使用 Lambda 表达式创建一个函数
Function<Integer, Integer> square = n -> n * n;

3. 流：

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

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

4. 惰性求值：

• 函数仅在需要时才调用
• 例如：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：

• 数据不能被修改，只能创建新值
• 确保线程安全性和减少副作用

// 使用不可变类，如 `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 对中间结果进行并行处理。
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 解决方案可确保输入数据的安全性、正确性和并发性。