Java 核心技术 - 函数式编程

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函数式编程（Functional Programming）是把函数作为基本运算单元，函数可以作为变量，可以接收函数，还可以返回函数。历史上研究函数式编程的理论是Lambda演算，所以我们经常把支持函数式编程的编码风格称为Lambda表达式。

Lambda 表达式

观察Lambda表达式的写法，它只需要写出方法定义：

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(s1, s2) -> {
    return s1.compareTo(s2);
}

其中，参数是(s1, s2)，参数类型可以省略，因为编译器可以自动推断出String类型。-> { … }表示方法体，所有代码写在内部即可。Lambda表达式没有class定义，因此写法非常简洁。

如果只有一行return xxx的代码，完全可以用更简单的写法：

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Arrays.sort(array, (s1, s2) -> s1.compareTo(s2));

返回值的类型也是由编译器自动推断的，这里推断出的返回值是int，因此，只要返回int，编译器就不会报错。

FunctionalInterface

我们把只定义了单方法的接口称之为FunctionalInterface，用注解@FunctionalInterface标记。例如，Callable接口：

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@FunctionalInterface
public interface Callable<V> {
    V call() throws Exception;
}

再来看Comparator接口：

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@FunctionalInterface
public interface Comparator<T> {

    int compare(T o1, T o2);

    boolean equals(Object obj);

    default Comparator<T> reversed() {
        return Collections.reverseOrder(this);
    }

    default Comparator<T> thenComparing(Comparator<? super T> other) {
        ...
    }
    ...
}

虽然Comparator接口有很多方法，但只有一个抽象方法int compare(T o1, T o2)，其他的方法都是default方法或static方法。另外注意到boolean equals(Object obj)是Object定义的方法，不算在接口方法内。因此，Comparator也是一个FunctionalInterface。

方法引用

方法引用，是指如果某个方法签名和接口恰好一致，就可以直接传入方法引用。

注意：在这里，方法签名只看参数类型和返回类型，不看方法名称，也不看类的继承关系。

FunctionalInterface允许传入：

  • 接口的实现类（传统写法，代码较繁琐）；
  • Lambda表达式（只需列出参数名，由编译器推断类型）；
  • 符合方法签名的静态方法；
  • 符合方法签名的实例方法（实例类型被看做第一个参数类型）；
  • 符合方法签名的构造方法（实例类型被看做返回类型）。

FunctionalInterface不强制继承关系，不需要方法名称相同，只要求方法参数（类型和数量）与方法返回类型相同，即认为方法签名相同。

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// 引用构造方法
import java.util.*;
import java.util.stream.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> names = List.of("Bob", "Alice", "Tim");
        List<Person> persons = names.stream().map(Person::new).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(persons);
    }
}

class Person {
    String name;
    public Person(String name) {
        this.name = name;
    }
    public String toString() {
        return "Person:" + this.name;
    }
}

Stream 概述

Java从8开始，不但引入了Lambda表达式，还引入了一个全新的流式API：Stream API。它位于java.util.stream包中。

划重点：这个Stream不同于java.io的InputStream和OutputStream，它代表的是任意Java对象的序列。两者对比如下：

java.io java.util.stream
存储 顺序读写的byte或char 顺序输出的任意Java对象实例
用途 序列化至文件或网络 内存计算／业务逻辑

有同学会问：一个顺序输出的Java对象序列，不就是一个List容器吗？

再次划重点：这个Stream和List也不一样，List存储的每个元素都是已经存储在内存中的某个Java对象，而Stream输出的元素可能并没有预先存储在内存中，而是实时计算出来的。

换句话说，List的用途是操作一组已存在的Java对象，而Stream实现的是惰性计算，两者对比如下：

java.util.List java.util.stream
元素 已分配并存储在内存 可能未分配，实时计算
用途 操作一组已存在的Java对象 惰性计算

Stream的特点：它可以“存储”有限个或无限个元素。这里的存储打了个引号，是因为元素有可能已经全部存储在内存中，也有可能是根据需要实时计算出来的。

Stream的另一个特点是，一个Stream可以轻易地转换为另一个Stream，而不是修改原Stream本身。

最后，真正的计算通常发生在最后结果的获取，也就是惰性计算。

惰性计算的特点是：一个Stream转换为另一个Stream时，实际上只存储了转换规则，并没有任何计算发生。

例如，创建一个全体自然数的Stream，不会进行计算，把它转换为上述s2这个Stream，也不会进行计算。再把s2这个无限Stream转换为s3这个有限的Stream，也不会进行计算。只有最后，调用forEach确实需要Stream输出的元素时，才进行计算。我们通常把Stream的操作写成链式操作，代码更简洁：

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createNaturalStream()
    .map(BigInteger::multiply)
    .limit(100)
    .forEach(System.out::println);

因此，Stream API的基本用法就是：创建一个Stream，然后做若干次转换，最后调用一个求值方法获取真正计算的结果：

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int result = createNaturalStream() // 创建Stream
             .filter(n -> n % 2 == 0) // 任意个转换
             .map(n -> n * n) // 任意个转换
             .limit(100) // 任意个转换
             .sum(); // 最终计算结果

Stream API的特点是：

  • Stream API提供了一套新的流式处理的抽象序列；
  • Stream API支持函数式编程和链式操作；
  • Stream可以表示无限序列，并且大多数情况下是惰性求值的。

创建Stream

要使用Stream，就必须先创建它。创建Stream有很多种方法，我们来一一介绍。

Stream.of()

创建Stream最简单的方式是直接用Stream.of()静态方法，传入可变参数即创建了一个能输出确定元素的Stream：

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public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("A", "B", "C", "D");
        // forEach()方法相当于内部循环调用，
        // 可传入符合Consumer接口的void accept(T t)的方法引用：
        stream.forEach(System.out::println);
    }
}

虽然这种方式基本上没啥实质性用途，但测试的时候很方便。

基于数组或Collection

第二种创建Stream的方法是基于一个数组或者Collection，这样该Stream输出的元素就是数组或者Collection持有的元素：

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public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream1 = Arrays.stream(new String[] { "A", "B", "C" });
        Stream<String> stream2 = List.of("X", "Y", "Z").stream();
        stream1.forEach(System.out::println);
        stream2.forEach(System.out::println);
    }
}

把数组变成Stream使用Arrays.stream()方法。对于Collection（List、Set、Queue等），直接调用stream()方法就可以获得Stream。

上述创建Stream的方法都是把一个现有的序列变为Stream，它的元素是固定的。

基于Supplier

创建Stream还可以通过Stream.generate()方法，它需要传入一个Supplier对象：

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Stream<String> s = Stream.generate(Supplier<String> sp);

基于Supplier创建的Stream会不断调用Supplier.get()方法来不断产生下一个元素，这种Stream保存的不是元素，而是算法，它可以用来表示无限序列。

例如，我们编写一个能不断生成自然数的Supplier，它的代码非常简单，每次调用get()方法，就生成下一个自然数：

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public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> natual = Stream.generate(new NatualSupplier());
        // 注意：无限序列必须先变成有限序列再打印:
        natual.limit(20).forEach(System.out::println);
    }
}

class NatualSupplier implements Supplier<Integer> {
    int n = 0;
    public Integer get() {
        n++;
        return n;
    }
}

上述代码我们用一个Supplier模拟了一个无限序列（当然受int范围限制不是真的无限大）。如果用List表示，即便在int范围内，也会占用巨大的内存，而Stream几乎不占用空间，因为每个元素都是实时计算出来的，用的时候再算。

对于无限序列，如果直接调用forEach()或者count()这些最终求值操作，会进入死循环，因为永远无法计算完这个序列，所以正确的方法是先把无限序列变成有限序列，例如，用limit()方法可以截取前面若干个元素，这样就变成了一个有限序列，对这个有限序列调用forEach()或者count()操作就没有问题。

基本类型

因为Java的范型不支持基本类型，所以我们无法用Stream这样的类型，会发生编译错误。为了保存int，只能使用Stream，但这样会产生频繁的装箱、拆箱操作。为了提高效率，Java标准库提供了IntStream、LongStream和DoubleStream这三种使用基本类型的Stream，它们的使用方法和范型Stream没有大的区别，设计这三个Stream的目的是提高运行效率：

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// 将int[]数组变为IntStream:
IntStream is = Arrays.stream(new int[] { 1, 2, 3 });
// 将Stream<String>转换为LongStream:
LongStream ls = List.of("1", "2", "3").stream().mapToLong(Long::parseLong);

使用map

Stream.map()是Stream最常用的一个转换方法，它把一个Stream转换为另一个Stream。

所谓map操作，就是把一种操作运算，映射到一个序列的每一个元素上。例如，对x计算它的平方，可以使用函数f(x) = x * x。我们把这个函数映射到一个序列1，2，3，4，5上，就得到了另一个序列1，4，9，16，25：

map操作，把一个Stream的每个元素一一对应到应用了目标函数的结果上。

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Stream<Integer> s = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> s2 = s.map(n -> n * n);

如果我们查看Stream的源码，会发现map()方法接收的对象是Function接口对象，它定义了一个apply()方法，负责把一个T类型转换成R类型：

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<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

其中，Function的定义是：

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@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
    // 将T类型转换为R:
    R apply(T t);
}

利用map()，不但能完成数学计算，对于字符串操作，以及任何Java对象都是非常有用的。例如：

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public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List.of("  Apple ", " pear ", " ORANGE", " BaNaNa ")
                .stream()
                .map(String::trim) // 去空格
                .map(String::toLowerCase) // 变小写
                .forEach(System.out::println); // 打印
    }
}

通过若干步map转换，可以写出逻辑简单、清晰的代码。

使用filter

Stream.filter()是Stream的另一个常用转换方法。

所谓filter()操作，就是对一个Stream的所有元素一一进行测试，不满足条件的就被“滤掉”了，剩下的满足条件的元素就构成了一个新的Stream。

filter()方法接收的对象是Predicate接口对象，它定义了一个test()方法，负责判断元素是否符合条件：

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@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
    // 判断元素t是否符合条件:
    boolean test(T t);
}

使用reduce

map()和filter()都是Stream的转换方法，而Stream.reduce()则是Stream的一个聚合方法，它可以把一个Stream的所有元素按照聚合函数聚合成一个结果。

reduce()方法传入的对象是BinaryOperator接口，它定义了一个apply()方法，负责把上次累加的结果和本次的元素 进行运算，并返回累加的结果：

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@FunctionalInterface
public interface BinaryOperator<T> {
    // Bi操作：两个输入，一个输出
    T apply(T t, T u);
}

输出集合

我们介绍了Stream的几个常见操作：map()、filter()、reduce()。这些操作对Stream来说可以分为两类，一类是转换操作，即把一个Stream转换为另一个Stream，例如map()和filter()，另一类是聚合操作，即对Stream的每个元素进行计算，得到一个确定的结果，例如reduce()。

区分这两种操作是非常重要的，因为对于Stream来说，对其进行转换操作并不会触发任何计算！

聚合操作是真正需要从Stream请求数据的，对一个Stream做聚合计算后，结果就不是一个Stream，而是一个其他的Java对象。

输出为List

reduce()只是一种聚合操作，如果我们希望把Stream的元素保存到集合，例如List，因为List的元素是确定的Java对象，因此，把Stream变为List不是一个转换操作，而是一个聚合操作，它会强制Stream输出每个元素。

下面的代码演示了如何将一组String先过滤掉空字符串，然后把非空字符串保存到List中：

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public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("Apple", "", null, "Pear", "  ", "Orange");
        List<String> list = stream.filter(s -> s != null && !s.isBlank()).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list);
    }
}

把Stream的每个元素收集到List的方法是调用collect()并传入Collectors.toList()对象，它实际上是一个Collector实例，通过类似reduce()的操作，把每个元素添加到一个收集器中（实际上是ArrayList）。

类似的，collect(Collectors.toSet())可以把Stream的每个元素收集到Set中。

输出为数组

把Stream的元素输出为数组和输出为List类似，我们只需要调用toArray()方法，并传入数组的“构造方法”：

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List<String> list = List.of("Apple", "Banana", "Orange");
String[] array = list.stream().toArray(String[]::new);

注意到传入的“构造方法”是String[]::new，它的签名实际上是IntFunction<String[]>定义的String[] apply(int)，即传入int参数，获得String[]数组的返回值。

输出为Map

如果我们要把Stream的元素收集到Map中，就稍微麻烦一点。因为对于每个元素，添加到Map时需要key和value，因此，我们要指定两个映射函数，分别把元素映射为key和value：

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public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("APPL:Apple", "MSFT:Microsoft");
        Map<String, String> map = stream
                .collect(Collectors.toMap(
                        // 把元素s映射为key:
                        s -> s.substring(0, s.indexOf(':')),
                        // 把元素s映射为value:
                        s -> s.substring(s.indexOf(':') + 1)));
        System.out.println(map);
    }
}

分组输出

Stream还有一个强大的分组功能，可以按组输出。我们看下面的例子：

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public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = List.of("Apple", "Banana", "Blackberry", "Coconut", "Avocado", "Cherry", "Apricots");
        Map<String, List<String>> groups = list.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(s -> s.substring(0, 1), Collectors.toList()));
        System.out.println(groups);
    }
}

分组输出使用Collectors.groupingBy()，它需要提供两个函数：一个是分组的key，这里使用s -> s.substring(0, 1)，表示只要首字母相同的String分到一组，第二个是分组的value，这里直接使用Collectors.toList()，表示输出为List，上述代码运行结果如下：

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{
    A=[Apple, Avocado, Apricots],
    B=[Banana, Blackberry],
    C=[Coconut, Cherry]
}

可见，结果一共有3组，按”A”，”B”，”C”分组，每一组都是一个List。

其他操作

我们把Stream提供的操作分为两类：转换操作和聚合操作。除了前面介绍的常用操作外，Stream还提供了一系列非常有用的方法。

排序

对Stream的元素进行排序十分简单，只需调用sorted()方法：

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public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = List.of("Orange", "apple", "Banana")
            .stream()
            .sorted()
            .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list);
    }
}

此方法要求Stream的每个元素必须实现Comparable接口。如果要自定义排序，传入指定的Comparator即可：

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List<String> list = List.of("Orange", "apple", "Banana")
    .stream()
    .sorted(String::compareToIgnoreCase)
    .collect(Collectors.toList());

注意sorted()只是一个转换操作，它会返回一个新的Stream。

去重

对一个Stream的元素进行去重，没必要先转换为Set，可以直接用distinct()：

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List.of("A", "B", "A", "C", "B", "D")
    .stream()
    .distinct()
    .collect(Collectors.toList()); // [A, B, C, D]

截取

截取操作常用于把一个无限的Stream转换成有限的Stream，skip()用于跳过当前Stream的前N个元素，limit()用于截取当前Stream最多前N个元素：

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List.of("A", "B", "C", "D", "E", "F")
    .stream()
    .skip(2) // 跳过A, B
    .limit(3) // 截取C, D, E
    .collect(Collectors.toList()); // [C, D, E]

截取操作也是一个转换操作，将返回新的Stream。

合并

将两个Stream合并为一个Stream可以使用Stream的静态方法concat()：

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Stream<String> s1 = List.of("A", "B", "C").stream();
Stream<String> s2 = List.of("D", "E").stream();
// 合并:
Stream<String> s = Stream.concat(s1, s2);
System.out.println(s.collect(Collectors.toList())); // [A, B, C, D, E]

flatMap

如果Stream的元素是集合：

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Stream<List<Integer>> s = Stream.of(
        Arrays.asList(1, 2, 3),
        Arrays.asList(4, 5, 6),
        Arrays.asList(7, 8, 9));

而我们希望把上述Stream转换为Stream，就可以使用flatMap()：

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Stream<Integer> i = s.flatMap(list -> list.stream());

因此，所谓flatMap()，是指把Stream的每个元素（这里是List）映射为Stream，然后合并成一个新的Stream：

并行

通常情况下，对Stream的元素进行处理是单线程的，即一个一个元素进行处理。但是很多时候，我们希望可以并行处理Stream的元素，因为在元素数量非常大的情况，并行处理可以大大加快处理速度。

把一个普通Stream转换为可以并行处理的Stream非常简单，只需要用parallel()进行转换：

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Stream<String> s = ...
String[] result = s.parallel() // 变成一个可以并行处理的Stream
                   .sorted() // 可以进行并行排序
                   .toArray(String[]::new);

经过parallel()转换后的Stream只要可能，就会对后续操作进行并行处理。我们不需要编写任何多线程代码就可以享受到并行处理带来的执行效率的提升。

其他聚合方法

除了reduce()和collect()外，Stream还有一些常用的聚合方法：

  • count()：用于返回元素个数；
  • max(Comparator<? super T> cp)：找出最大元素；
  • min(Comparator<? super T> cp)：找出最小元素。

针对IntStream、LongStream和DoubleStream，还额外提供了以下聚合方法：

  • sum()：对所有元素求和；
  • average()：对所有元素求平均数。

还有一些方法，用来测试Stream的元素是否满足以下条件：

  • boolean allMatch(Predicate<? super T>)：测试是否所有元素均满足测试条件；
  • boolean anyMatch(Predicate<? super T>)：测试是否至少有一个元素满足测试条件。

最后一个常用的方法是forEach()，它可以循环处理Stream的每个元素，我们经常传入System.out::println来打印Stream的元素：

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Stream<String> s = ...
s.forEach(str -> {
    System.out.println("Hello, " + str);
});

Stream提供的常用操作有：

  • 转换操作：map()，filter()，sorted()，distinct()；
  • 合并操作：concat()，flatMap()；
  • 并行处理：parallel()；
  • 聚合操作：reduce()，collect()，count()，max()，min()，sum()，average()；
  • 其他操作：allMatch(), anyMatch(), forEach()。


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