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 numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5);// 使用高阶函数 `map` 将每个元素平方List 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 square = n -> n * n;
3. 流：
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483 查看详情 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 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 name = Optional.of("John");
实战案例
用例：处理用户输入的数据。
FP 解决方案：
使用 Function 将输入映射到中间结果。使用 Stream 对中间结果进行并行处理。使用 Collector 收集结果。
List inputs = List.of("123", "456", "789");// 使用 FP 处理输入List 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。
以上就是Java 中的函数式编程：高级概念的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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