编程自学指南：java程序设计开发，Java中函数式编程思想， Java函数式编程演进，Stream API高级应用-优快云博客

Java中函数式编程思想

课时：90分钟
教学目标：

理解函数式编程的核心概念与设计思想
掌握Java中Lambda表达式、函数式接口与Stream API的用法
能够通过函数式编程简化代码并提升可维护性
结合实战案例实现高效的数据处理与业务逻辑

一、课程引入

1.1 函数式编程的核心思想

纯函数：相同输入始终产生相同输出，无副作用
不可变数据：避免状态修改，减少并发问题
高阶函数：函数作为参数或返回值

1.2 Java函数式编程演进

版本	特性
Java 8	Lambda、Stream、函数式接口
Java 11	`var`局部变量类型推断
Java 16	模式匹配增强

二、Lambda表达式与函数式接口

2.1 Lambda表达式语法

java

复制

(参数列表) -> { 代码块 }  
// 示例  
Runnable task = () -> System.out.println("Hello Lambda");  
Comparator<Integer> cmp = (a, b) -> a - b;

2.2 内置函数式接口

接口	方法	用途
`Supplier<T>`	`T get()`	无参返回结果
`Consumer<T>`	`void accept(T)`	消费一个参数
`Function<T,R>`	`R apply(T)`	转换输入为输出
`Predicate<T>`	`boolean test(T)`	条件判断

案例1：自定义条件过滤

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);  
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()  
                                   .filter(n -> n % 2 == 0)  
                                   .collect(Collectors.toList());  
// [2, 4]

三、方法引用与构造器引用

3.1 方法引用类型

类型	语法	示例
静态方法引用	`类名::方法名`	`Math::sqrt`
实例方法引用	`对象::方法名`	`System.out::println`
任意对象方法引用	`类名::方法名`	`String::length`

案例2：排序优化

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");  
names.sort(String::compareToIgnoreCase);  
// [Alice, Bob, Charlie]

3.2 构造器引用

Supplier<List<String>> listSupplier = ArrayList::new;  
List<String> list = listSupplier.get();

四、Stream API高级应用

4.1 中间操作与终止操作

操作类型	方法示例	说明
中间操作	`filter()`, `map()`, `sorted()`	生成新Stream，延迟执行
终止操作	`collect()`, `forEach()`, `count()`	触发计算，返回结果

4.2 并行流与性能优化

案例3：大数据集并行处理

List<Integer> bigList = IntStream.range(0, 1_000_000).boxed().collect(Collectors.toList());  
long count = bigList.parallelStream()  
                    .filter(n -> n % 3 == 0)  
                    .count();  
System.out.println("能被3整除的数数量：" + count);

4.3 复杂数据转换

案例4：订单金额统计

List<Order> orders = getOrders();  
Map<String, Double> totalByCategory = orders.stream()  
    .collect(Collectors.groupingBy(  
        Order::getCategory,  
        Collectors.summingDouble(Order::getAmount)  
    ));  
// 输出：{电子=15000.0, 服装=5000.0}

五、函数式编程实战

5.1 案例5：事件监听器简化

// 传统写法  
button.addActionListener(new ActionListener() {  
    @Override  
    public void actionPerformed(ActionEvent e) {  
        System.out.println("按钮被点击");  
    }  
});  

// Lambda写法  
button.addActionListener(e -> System.out.println("按钮被点击"));

5.2 案例6：自定义高阶函数

public static <T> List<T> filterList(List<T> list, Predicate<T> predicate) {  
    return list.stream().filter(predicate).collect(Collectors.toList());  
}  

// 使用  
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);  
List<Integer> even = filterList(numbers, n -> n % 2 == 0);

5.3 案例7：函数链式处理

Function<String, String> addHeader = s -> "Header: " + s;  
Function<String, String> addFooter = s -> s + " Footer";  
Function<String, String> process = addHeader.andThen(addFooter);  

String result = process.apply("Main Content");  
// Header: Main Content Footer

六、常见问题与最佳实践

6.1 常见陷阱

副作用问题：

List<Integer> list = new ArrayList<>();  
numbers.forEach(n -> list.add(n)); // 违反纯函数原则，可能引发并发问题

无限流处理：

Stream.generate(Math::random).forEach(System.out::println); // 无限循环

6.2 最佳实践

优先使用无状态操作：如map、filter
避免在Lambda中修改外部状态
合理使用并行流：数据量大且无共享状态时使用

七、总结与练习

7.1 总结

核心工具：Lambda、Stream、函数式接口
优势：代码简洁、易于并行、高可读性
适用场景：集合处理、事件驱动、数据流水线

7.2 课后任务

使用Stream API统计一段文本中每个单词的出现频率
用Lambda重构传统匿名内部类代码（如线程、比较器）
预习下一节课：Java模块化系统

7.3 扩展挑战

实现一个基于函数式编程的订单处理系统（过滤、转换、聚合）