本篇文章為大家展示了Java中怎么實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流和函數(shù)式編程，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)服務(wù)團(tuán)隊(duì)是一支充滿著熱情的團(tuán)隊(duì)，執(zhí)著、敏銳、追求更好，是創(chuàng)新互聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)與要求，同時(shí)竭誠為客戶提供服務(wù)是我們的理念。創(chuàng)新互聯(lián)建站把每個(gè)網(wǎng)站當(dāng)做一個(gè)產(chǎn)品來開發(fā)，精雕細(xì)琢，追求一名工匠心中的細(xì)致，我們更用心！

基礎(chǔ)特性

流 API 是在數(shù)據(jù)序列中迭代元素的簡潔而高級的方法。包 java.util.stream 和 java.util.function 包含了用于流 API 和相關(guān)函數(shù)式編程構(gòu)造的新庫。當(dāng)然，代碼示例勝過千言萬語。

下面的代碼段用大約 2,000 個(gè)隨機(jī)整數(shù)值填充了一個(gè) List：

Random rand = new Random2();List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();           // 空 listfor (int i = 0; i < 2048; i++) list.add(rand.nextInt()); // 填充它

另外用一個(gè) for 循環(huán)可用于遍歷填充列表，以將偶數(shù)值收集到另一個(gè)列表中。

流 API 提供了一種更簡潔的方法來執(zhí)行此操作：

List <Integer> evens = list    .stream()                      // 流化 list    .filter(n -> (n & 0x1) == 0)   // 過濾出奇數(shù)值    .collect(Collectors.toList()); // 收集偶數(shù)值

這個(gè)例子有三個(gè)來自流 API 的函數(shù)：

• stream 函數(shù)可以將集合轉(zhuǎn)換為流，而流是一個(gè)每次可訪問一個(gè)值的傳送帶。流化是惰性的（因此也是高效的），因?yàn)橹凳歉鶕?jù)需要產(chǎn)生的，而不是一次性產(chǎn)生的。

• filter 函數(shù)確定哪些流的值（如果有的話）通過了處理管道中的下一個(gè)階段，即 collect 階段。filter 函數(shù)是

  高階的higher-order

  ，因?yàn)樗膮?shù)是一個(gè)函數(shù) —— 在這個(gè)例子中是一個(gè) lambda 表達(dá)式，它是一個(gè)未命名的函數(shù)，并且是 Java 新的函數(shù)式編程結(jié)構(gòu)的核心。

lambda 語法與傳統(tǒng)的 Java 完全不同：

n -> (n & 0x1) == 0

箭頭（一個(gè)減號(hào)后面緊跟著一個(gè)大于號(hào)）將左邊的參數(shù)列表與右邊的函數(shù)體分隔開。參數(shù) n 雖未明確類型，但也可以明確。在任何情況下，編譯器都會(huì)發(fā)現(xiàn) n 是個(gè) Integer。如果有多個(gè)參數(shù)，這些參數(shù)將被括在括號(hào)中，并用逗號(hào)分隔。

在本例中，函數(shù)體檢查一個(gè)整數(shù)的最低位（最右）是否為零，這用來表示偶數(shù)。過濾器應(yīng)返回一個(gè)布爾值。盡管可以，但該函數(shù)的主體中沒有顯式的 return。如果主體沒有顯式的 return，則主體的最后一個(gè)表達(dá)式即是返回值。在這個(gè)例子中，主體按照 lambda 編程的思想編寫，由一個(gè)簡單的布爾表達(dá)式 (n & 0x1) == 0 組成。

• collect 函數(shù)將偶數(shù)值收集到引用為 evens 的列表中。如下例所示，collect 函數(shù)是線程安全的，因此，即使在多個(gè)線程之間共享了過濾操作，該函數(shù)也可以正常工作。

方便的功能和輕松實(shí)現(xiàn)多線程

在生產(chǎn)環(huán)境中，數(shù)據(jù)流的源可能是文件或網(wǎng)絡(luò)連接。為了學(xué)習(xí)流 API, Java 提供了諸如 IntStream 這樣的類型，它可以用各種類型的元素生成流。這里有一個(gè) IntStream 的例子：

IntStream                          // 整型流    .range(1, 2048)                // 生成此范圍內(nèi)的整型流    .parallel()                    // 為多個(gè)線程分區(qū)數(shù)據(jù)    .filter(i -> ((i & 0x1) > 0))  // 奇偶校驗(yàn) - 只允許奇數(shù)通過    .forEach(System.out::println); // 打印每個(gè)值

IntStream 類型包括一個(gè) range 函數(shù)，該函數(shù)在指定的范圍內(nèi)生成一個(gè)整數(shù)值流，在本例中，以 1 為增量，從 1 遞增到 2048。parallel 函數(shù)自動(dòng)劃分該工作到多個(gè)線程中，在各個(gè)線程中進(jìn)行過濾和打印。（線程數(shù)通常與主機(jī)系統(tǒng)上的 CPU 數(shù)量匹配。）函數(shù) forEach 參數(shù)是一個(gè)方法引用，在本例中是對封裝在 System.out 中的 println 方法的引用，方法輸出類型為 PrintStream。方法和構(gòu)造器引用的語法將在稍后討論。

由于具有多線程，因此整數(shù)值整體上以任意順序打印，但在給定線程中是按順序打印的。例如，如果線程 T1 打印 409 和 411，那么 T1 將按照順序 409-411 打印，但是其它某個(gè)線程可能會(huì)預(yù)先打印 2045。parallel 調(diào)用后面的線程是并發(fā)執(zhí)行的，因此它們的輸出順序是不確定的。

map/reduce 模式

map/reduce 模式在處理大型數(shù)據(jù)集方面變得很流行。一個(gè) map/reduce 宏操作由兩個(gè)微操作構(gòu)成。首先，將數(shù)據(jù)分散（映射mapped）到各個(gè)工作程序中，然后將單獨(dú)的結(jié)果收集在一起 —— 也可能收集統(tǒng)計(jì)起來成為一個(gè)值，即歸約reduction。歸約可以采用不同的形式，如以下示例所示。

下面 Number 類的實(shí)例用 EVEN 或 ODD 表示有奇偶校驗(yàn)的整數(shù)值：

public class Number {    enum Parity { EVEN, ODD }    private int value;    public Number(int n) { setValue(n); }    public void setValue(int value) { this.value = value; }    public int getValue() { return this.value; }    public Parity getParity() {        return ((value & 0x1) == 0) ? Parity.EVEN : Parity.ODD;    }    public void dump() {        System.out.format("Value: %2d (parity: %s)\n", getValue(),                          (getParity() == Parity.ODD ? "odd" : "even"));    }}

下面的代碼演示了用 Number 流進(jìn)行 map/reduce 的情形，從而表明流 API 不僅可以處理 int 和 float 等基本類型，還可以處理程序員自定義的類類型。

在下面的代碼段中，使用了 parallelStream 而不是 stream 函數(shù)對隨機(jī)整數(shù)值列表進(jìn)行流化處理。與前面介紹的 parallel 函數(shù)一樣，parallelStream 變體也可以自動(dòng)執(zhí)行多線程。

final int howMany = 200;Random r = new Random();Number[] nums = new Number[howMany];for (int i = 0; i < howMany; i++) nums[i] = new Number(r.nextInt(100));List<Number> listOfNums = Arrays.asList(nums);  // 將數(shù)組轉(zhuǎn)化為 list Integer sum4All = listOfNums    .parallelStream()           // 自動(dòng)執(zhí)行多線程    .mapToInt(Number::getValue) // 使用方法引用，而不是 lambda    .sum();                     // 將流值計(jì)算出和值System.out.println("The sum of the randomly generated values is: " + sum4All);

高階的 mapToInt 函數(shù)可以接受一個(gè) lambda 作為參數(shù)，但在本例中，它接受一個(gè)方法引用，即 Number::getValue。getValue 方法不需要參數(shù)，它返回給定的 Number 實(shí)例的 int 值。語法并不復(fù)雜：類名 Number 后跟一個(gè)雙冒號(hào)和方法名。回想一下先前的例子 System.out::println，它在 System 類中的 static 屬性 out 后面有一個(gè)雙冒號(hào)。

方法引用 Number::getValue 可以用下面的 lambda 表達(dá)式替換。參數(shù) n 是流中的 Number 實(shí)例中的之一：

mapToInt(n -> n.getValue())

通常，lambda 表達(dá)式和方法引用是可互換的：如果像 mapToInt  這樣的高階函數(shù)可以采用一種形式作為參數(shù)，那么這個(gè)函數(shù)也可以采用另一種形式。這兩個(gè)函數(shù)式編程結(jié)構(gòu)具有相同的目的 ——  對作為參數(shù)傳入的數(shù)據(jù)執(zhí)行一些自定義操作。在兩者之間進(jìn)行選擇通常是為了方便。例如，lambda  可以在沒有封裝類的情況下編寫，而方法則不能。我的習(xí)慣是使用 lambda，除非已經(jīng)有了適當(dāng)?shù)姆庋b方法。

當(dāng)前示例末尾的 sum 函數(shù)通過結(jié)合來自 parallelStream 線程的部分和，以線程安全的方式進(jìn)行歸約。但是，程序員有責(zé)任確保在 parallelStream 調(diào)用引發(fā)的多線程過程中，程序員自己的函數(shù)調(diào)用（在本例中為 getValue）是線程安全的。

最后一點(diǎn)值得強(qiáng)調(diào)。lambda 語法鼓勵(lì)編寫純函數(shù)pure function，即函數(shù)的返回值僅取決于傳入的參數(shù)（如果有）；純函數(shù)沒有副作用，例如更新一個(gè)類中的 static 字段。因此，純函數(shù)是線程安全的，并且如果傳遞給高階函數(shù)的函數(shù)參數(shù)（例如 filter 和 map ）是純函數(shù)，則流 API 效果最佳。

對于更細(xì)粒度的控制，有另一個(gè)流 API 函數(shù)，名為 reduce，可用于對 Number 流中的值求和:

Integer sum4AllHarder = listOfNums    .parallelStream()                           // 多線程    .map(Number::getValue)                      // 每個(gè) Number 的值    .reduce(0, (sofar, next) -> sofar + next);  // 求和

此版本的 reduce 函數(shù)帶有兩個(gè)參數(shù)，第二個(gè)參數(shù)是一個(gè)函數(shù)：

• 第一個(gè)參數(shù)（在這種情況下為零）是特征值，該值用作求和操作的初始值，并且在求和過程中流結(jié)束時(shí)用作默認(rèn)值。

• 第二個(gè)參數(shù)是累加器，在本例中，這個(gè) lambda 表達(dá)式有兩個(gè)參數(shù)：第一個(gè)參數(shù)（sofar）是正在運(yùn)行的和，第二個(gè)參數(shù)（next）是來自流的下一個(gè)值。運(yùn)行的和以及下一個(gè)值相加，然后更新累加器。請記住，由于開始時(shí)調(diào)用了 parallelStream，因此 map 和 reduce 函數(shù)現(xiàn)在都在多線程上下文中執(zhí)行。

在到目前為止的示例中，流值被收集，然后被規(guī)約，但是，通常情況下，流 API 中的 Collectors 可以累積值，而不需要將它們規(guī)約到單個(gè)值。正如下一個(gè)代碼段所示，收集活動(dòng)可以生成任意豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。該示例使用與前面示例相同的 listOfNums：

Map<Number.Parity, List<Number>> numMap = listOfNums    .parallelStream()    .collect(Collectors.groupingBy(Number::getParity)); List<Number> evens = numMap.get(Number.Parity.EVEN);List<Number> odds = numMap.get(Number.Parity.ODD);

第一行中的 numMap 指的是一個(gè) Map，它的鍵是一個(gè) Number 奇偶校驗(yàn)位（ODD 或 EVEN），其值是一個(gè)具有指定奇偶校驗(yàn)位值的 Number 實(shí)例的 List。同樣，通過 parallelStream 調(diào)用進(jìn)行多線程處理，然后 collect 調(diào)用（以線程安全的方式）將部分結(jié)果組裝到 numMap 引用的 Map 中。然后，在 numMap 上調(diào)用 get 方法兩次，一次獲取 evens，第二次獲取 odds。

實(shí)用函數(shù) dumpList 再次使用來自流 API 的高階 forEach 函數(shù)：

private void dumpList(String msg, List<Number> list) {    System.out.println("\n" + msg);    list.stream().forEach(n -> n.dump()); // 或者使用 forEach(Number::dump)}

這是示例運(yùn)行中程序輸出的一部分：

The sum of the randomly generated values is: 3322The sum again, using a different method:     3322 Evens: Value: 72 (parity: even)Value: 54 (parity: even)...Value: 92 (parity: even) Odds: Value: 35 (parity: odd)Value: 37 (parity: odd)...Value: 41 (parity: odd)

用于代碼簡化的函數(shù)式結(jié)構(gòu)

函數(shù)式結(jié)構(gòu)（如方法引用和 lambda 表達(dá)式）非常適合在流 API 中使用。這些構(gòu)造代表了 Java 中對高階函數(shù)的主要簡化。即使在糟糕的過去，Java 也通過 Method 和 Constructor 類型在技術(shù)上支持高階函數(shù)，這些類型的實(shí)例可以作為參數(shù)傳遞給其它函數(shù)。由于其復(fù)雜性，這些類型在生產(chǎn)級 Java 中很少使用。例如，調(diào)用 Method 需要對象引用（如果方法是非靜態(tài)的）或至少一個(gè)類標(biāo)識(shí)符（如果方法是靜態(tài)的）。然后，被調(diào)用的 Method 的參數(shù)作為對象實(shí)例傳遞給它，如果沒有發(fā)生多態(tài)（那會(huì)出現(xiàn)另一種復(fù)雜性！），則可能需要顯式向下轉(zhuǎn)換。相比之下，lambda 和方法引用很容易作為參數(shù)傳遞給其它函數(shù)。

但是，新的函數(shù)式結(jié)構(gòu)在流 API 之外具有其它用途。考慮一個(gè) Java GUI 程序，該程序帶有一個(gè)供用戶按下的按鈕，例如，按下以獲取當(dāng)前時(shí)間。按鈕按下的事件處理程序可能編寫如下：

JButton updateCurrentTime = new JButton("Update current time");updateCurrentTime.addActionListener(new ActionListener() {    @Override    public void actionPerformed(ActionEvent e) {        currentTime.setText(new Date().toString());    }});

這個(gè)簡短的代碼段很難解釋。關(guān)注第二行，其中方法 addActionListener 的參數(shù)開始如下：

new ActionListener() {

這似乎是錯(cuò)誤的，因?yàn)?ActionListener 是一個(gè)抽象接口，而抽象類型不能通過調(diào)用 new 實(shí)例化。但是，事實(shí)證明，還有其它一些實(shí)例被實(shí)例化了：一個(gè)實(shí)現(xiàn)此接口的未命名內(nèi)部類。如果上面的代碼封裝在名為 OldJava 的類中，則該未命名的內(nèi)部類將被編譯為 OldJava$1.class。actionPerformed 方法在這個(gè)未命名的內(nèi)部類中被重寫。

現(xiàn)在考慮使用新的函數(shù)式結(jié)構(gòu)進(jìn)行這個(gè)令人耳目一新的更改：

updateCurrentTime.addActionListener(e -> currentTime.setText(new Date().toString()));

lambda 表達(dá)式中的參數(shù) e 是一個(gè) ActionEvent 實(shí)例，而 lambda 的主體是對按鈕上的 setText 的簡單調(diào)用。

函數(shù)式接口和函數(shù)組合

到目前為止，使用的 lambda 已經(jīng)寫好了。但是，為了方便起見，我們可以像引用封裝方法一樣引用 lambda 表達(dá)式。以下一系列簡短示例說明了這一點(diǎn)。

考慮以下接口定義：

@FunctionalInterface // 可選，通常省略interface BinaryIntOp {    abstract int compute(int arg1, int arg2); // abstract 聲明可以被刪除}

注釋 @FunctionalInterface 適用于聲明唯一抽象方法的任何接口；在本例中，這個(gè)抽象接口是 compute。一些標(biāo)準(zhǔn)接口，（例如具有唯一聲明方法 run 的 Runnable 接口）同樣符合這個(gè)要求。在此示例中，compute 是已聲明的方法。該接口可用作引用聲明中的目標(biāo)類型：

BinaryIntOp div = (arg1, arg2) -> arg1 / arg2;div.compute(12, 3); // 4

包 java.util.function 提供各種函數(shù)式接口。以下是一些示例。

下面的代碼段介紹了參數(shù)化的 Predicate 函數(shù)式接口。在此示例中，帶有參數(shù) String 的 Predicate<String> 類型可以引用具有 String 參數(shù)的 lambda 表達(dá)式或諸如 isEmpty 之類的 String 方法。通常情況下，Predicate 是一個(gè)返回布爾值的函數(shù)。

Predicate<String> pred = String::isEmpty; // String 方法的 predicate 聲明String[] strings = {"one", "two", "", "three", "four"};Arrays.asList(strings)   .stream()   .filter(pred)                  // 過濾掉非空字符串   .forEach(System.out::println); // 只打印空字符串

在字符串長度為零的情況下，isEmpty Predicate 判定結(jié)果為 true。 因此，只有空字符串才能進(jìn)入管道的 forEach 階段。

下一段代碼將演示如何將簡單的 lambda 或方法引用組合成更豐富的 lambda 或方法引用。考慮這一系列對 IntUnaryOperator 類型的引用的賦值，它接受一個(gè)整型參數(shù)并返回一個(gè)整型值：

IntUnaryOperator doubled = n -> n * 2;IntUnaryOperator tripled = n -> n * 3;IntUnaryOperator squared = n -> n * n;

IntUnaryOperator 是一個(gè) FunctionalInterface，其唯一聲明的方法為 applyAsInt。現(xiàn)在可以單獨(dú)使用或以各種組合形式使用這三個(gè)引用 doubled、tripled 和 squared：

int arg = 5;doubled.applyAsInt(arg); // 10tripled.applyAsInt(arg); // 15squared.applyAsInt(arg); // 25

以下是一些函數(shù)組合的樣例：

int arg = 5;doubled.compose(squared).applyAsInt(arg); // 5 求 2 次方后乘 2：50tripled.compose(doubled).applyAsInt(arg); // 5 乘 2 后再乘 3：30doubled.andThen(squared).applyAsInt(arg); // 5 乘 2 后求 2 次方：100squared.andThen(tripled).applyAsInt(arg); // 5 求 2 次方后乘 3：75

函數(shù)組合可以直接使用 lambda 表達(dá)式實(shí)現(xiàn)，但是引用使代碼更簡潔。

構(gòu)造器引用

構(gòu)造器引用是另一種函數(shù)式編程構(gòu)造，而這些引用在比 lambda 和方法引用更微妙的上下文中非常有用。再一次重申，代碼示例似乎是最好的解釋方式。

考慮這個(gè) POJO 類：

public class BedRocker { // 基巖的居民    private String name;    public BedRocker(String name) { this.name = name; }    public String getName() { return this.name; }    public void dump() { System.out.println(getName()); }}

該類只有一個(gè)構(gòu)造函數(shù)，它需要一個(gè) String 參數(shù)。給定一個(gè)名字?jǐn)?shù)組，目標(biāo)是生成一個(gè) BedRocker 元素?cái)?shù)組，每個(gè)名字代表一個(gè)元素。下面是使用了函數(shù)式結(jié)構(gòu)的代碼段：

String[] names = {"Fred", "Wilma", "Peebles", "Dino", "Baby Puss"}; Stream<BedRocker> bedrockers = Arrays.asList(names).stream().map(BedRocker::new);BedRocker[] arrayBR = bedrockers.toArray(BedRocker[]::new); Arrays.asList(arrayBR).stream().forEach(BedRocker::dump);

在較高的層次上，這個(gè)代碼段將名字轉(zhuǎn)換為 BedRocker 數(shù)組元素。具體來說，代碼如下所示。Stream 接口（在包 java.util.stream 中）可以被參數(shù)化，而在本例中，生成了一個(gè)名為 bedrockers 的 BedRocker 流。

Arrays.asList 實(shí)用程序再次用于流化一個(gè)數(shù)組 names，然后將流的每一項(xiàng)傳遞給 map 函數(shù)，該函數(shù)的參數(shù)現(xiàn)在是構(gòu)造器引用 BedRocker::new。這個(gè)構(gòu)造器引用通過在每次調(diào)用時(shí)生成和初始化一個(gè) BedRocker 實(shí)例來充當(dāng)一個(gè)對象工廠。在第二行執(zhí)行之后，名為 bedrockers 的流由五項(xiàng) BedRocker 組成。

這個(gè)例子可以通過關(guān)注高階 map 函數(shù)來進(jìn)一步闡明。在通常情況下，一個(gè)映射將一個(gè)類型的值（例如，一個(gè) int）轉(zhuǎn)換為另一個(gè)相同類型的值（例如，一個(gè)整數(shù)的后繼）:

map(n -> n + 1) // 將 n 映射到其后繼

然而，在 BedRocker 這個(gè)例子中，轉(zhuǎn)換更加戲劇化，因?yàn)橐粋€(gè)類型的值（代表一個(gè)名字的 String）被映射到一個(gè)不同類型的值，在這個(gè)例子中，就是一個(gè) BedRocker 實(shí)例，這個(gè)字符串就是它的名字。轉(zhuǎn)換是通過一個(gè)構(gòu)造器調(diào)用來完成的，它是由構(gòu)造器引用來實(shí)現(xiàn)的：

map(BedRocker::new) // 將 String 映射到 BedRocker

傳遞給構(gòu)造器的值是 names 數(shù)組中的其中一項(xiàng)。

此代碼示例的第二行還演示了一個(gè)你目前已經(jīng)非常熟悉的轉(zhuǎn)換：先將數(shù)組先轉(zhuǎn)換成 List，然后再轉(zhuǎn)換成 Stream：

Stream<BedRocker> bedrockers = Arrays.asList(names).stream().map(BedRocker::new);

第三行則是另一種方式 —— 流 bedrockers 通過使用數(shù)組構(gòu)造器引用 BedRocker[]::new 調(diào)用 toArray 方法:

BedRocker[ ] arrayBR = bedrockers.toArray(BedRocker[]::new);

該構(gòu)造器引用不會(huì)創(chuàng)建單個(gè) BedRocker 實(shí)例，而是創(chuàng)建這些實(shí)例的整個(gè)數(shù)組：該構(gòu)造器引用現(xiàn)在為 BedRocker[]:new，而不是 BedRocker::new。為了進(jìn)行確認(rèn)，將 arrayBR 轉(zhuǎn)換為 List，再次對其進(jìn)行流式處理，以便可以使用 forEach 來打印 BedRocker 的名字。

FredWilmaPeeblesDinoBaby Puss

該示例對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的微妙轉(zhuǎn)換僅用幾行代碼即可完成，從而突出了可以將 lambda，方法引用或構(gòu)造器引用作為參數(shù)的各種高階函數(shù)的功能。

柯里化Currying

柯里化函數(shù)是指減少函數(shù)執(zhí)行任何工作所需的顯式參數(shù)的數(shù)量（通常減少到一個(gè)）。（該術(shù)語是為了紀(jì)念邏輯學(xué)家 Haskell  Curry。）一般來說，函數(shù)的參數(shù)越少，調(diào)用起來就越容易，也更健壯。（回想一下一些需要半打左右參數(shù)的噩夢般的函數(shù)！）因此，應(yīng)將柯里化視為簡化函數(shù)調(diào)用的一種嘗試。java.util.function 包中的接口類型適合于柯里化，如以下示例所示。

引用的 IntBinaryOperator 接口類型是為函數(shù)接受兩個(gè)整型參數(shù)，并返回一個(gè)整型值：

IntBinaryOperator mult2 = (n1, n2) -> n1 * n2;mult2.applyAsInt(10, 20); // 200mult2.applyAsInt(10, 30); // 300

引用 mult2 強(qiáng)調(diào)了需要兩個(gè)顯式參數(shù)，在本例中是 10 和 20。

前面介紹的 IntUnaryOperator 比 IntBinaryOperator 簡單，因?yàn)榍罢咧恍枰粋€(gè)參數(shù)，而后者則需要兩個(gè)參數(shù)。兩者均返回整數(shù)值。因此，目標(biāo)是將名為 mult2 的兩個(gè)參數(shù) IntBinraryOperator 柯里化成一個(gè)單一的 IntUnaryOperator 版本 curriedMult2。

考慮 IntFunction<R> 類型。此類型的函數(shù)采用整型參數(shù)，并返回類型為 R 的結(jié)果，該結(jié)果可以是另一個(gè)函數(shù) —— 更準(zhǔn)確地說，是 IntBinaryOperator。讓一個(gè) lambda 返回另一個(gè) lambda 很簡單：

arg1 -> (arg2 -> arg1 * arg2) // 括號(hào)可以省略

完整的 lambda 以 arg1 開頭，而該 lambda 的主體以及返回的值是另一個(gè)以 arg2 開頭的 lambda。返回的 lambda 僅接受一個(gè)參數(shù)（arg2），但返回了兩個(gè)數(shù)字的乘積（arg1 和 arg2）。下面的概述，再加上代碼，應(yīng)該可以更好地進(jìn)行說明。

以下是如何柯里化 mult2 的概述：

• 類型為 IntFunction<IntUnaryOperator> 的 lambda 被寫入并調(diào)用，其整型值為 10。返回的 IntUnaryOperator 緩存了值 10，因此變成了已柯里化版本的 mult2，在本例中為 curriedMult2。

• 然后使用單個(gè)顯式參數(shù)（例如，20）調(diào)用 curriedMult2 函數(shù)，該參數(shù)與緩存的參數(shù)（在本例中為 10）相乘以生成返回的乘積。。

這是代碼的詳細(xì)信息：

// 創(chuàng)建一個(gè)接受一個(gè)參數(shù) n1 并返回一個(gè)單參數(shù) n2 -> n1 * n2 的函數(shù)，該函數(shù)返回一個(gè)（n1 * n2 乘積的）整型數(shù)。IntFunction<IntUnaryOperator> curriedMult2Maker = n1 -> (n2 -> n1 * n2);

調(diào)用 curriedMult2Maker 生成所需的 IntUnaryOperator 函數(shù)：

// 使用 curriedMult2Maker 獲取已柯里化版本的 mult2。// 參數(shù) 10 是上面的 lambda 的 n1。IntUnaryOperator curriedMult2 = curriedMult2Maker2.apply(10);

值 10 現(xiàn)在緩存在 curriedMult2 函數(shù)中，以便 curriedMult2 調(diào)用中的顯式整型參數(shù)乘以 10：

curriedMult2.applyAsInt(20); // 200 = 10 * 20curriedMult2.applyAsInt(80); // 800 = 10 * 80

緩存的值可以隨意更改：

curriedMult2 = curriedMult2Maker.apply(50); // 緩存 50curriedMult2.applyAsInt(101);               // 5050 = 101 * 50

當(dāng)然，可以通過這種方式創(chuàng)建多個(gè)已柯里化版本的 mult2，每個(gè)版本都有一個(gè) IntUnaryOperator。

柯里化充分利用了 lambda 的強(qiáng)大功能：可以很容易地編寫 lambda 表達(dá)式來返回需要的任何類型的值，包括另一個(gè) lambda。

總結(jié)

Java 仍然是基于類的面向?qū)ο蟮木幊陶Z言。但是，借助流 API 及其支持的函數(shù)式構(gòu)造，Java 向函數(shù)式語言（例如  Lisp）邁出了決定性的（同時(shí)也是受歡迎的）一步。結(jié)果是 Java  更適合處理現(xiàn)代編程中常見的海量數(shù)據(jù)流。在函數(shù)式方向上的這一步還使以在前面的代碼示例中突出顯示的管道的方式編寫清晰簡潔的 Java 代碼更加容易：

dataStream   .parallelStream() // 多線程以提高效率   .filter(...)      // 階段 1   .map(...)         // 階段 2   .filter(...)      // 階段 3   ...   .collect(...);    // 或者，也可以進(jìn)行歸約：階段 N

自動(dòng)多線程，以 parallel 和 parallelStream 調(diào)用為例，建立在 Java 的 fork/join 框架上，該框架支持任務(wù)竊取task stealing以提高效率。假設(shè) parallelStream 調(diào)用后面的線程池由八個(gè)線程組成，并且 dataStream 被八種方式分區(qū)。某個(gè)線程（例如，T1）可能比另一個(gè)線程（例如，T7）工作更快，這意味著應(yīng)該將 T7 的某些任務(wù)移到 T1 的工作隊(duì)列中。這會(huì)在運(yùn)行時(shí)自動(dòng)發(fā)生。

上述內(nèi)容就是Java中怎么實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流和函數(shù)式編程，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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