深度探秘 Java 8 函数式编程（下）

芋道源码

发布于 2018-12-24 14:55:07

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发布于 2018-12-24 14:55:07

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来源：http://t.cn/ELmra8O

函数式编程的益处
Java8泛型
完整代码示例
小结

函数式编程的益处

更精练的代码

函数编程的一大益处，是用更精练的代码表达常用数据处理模式。函数接口能够轻易地实现模板方法模式，只要将不确定的业务逻辑抽象成函数接口，然后传入不同的lambda表达式即可。博文“精练代码：一次Java函数式编程的重构之旅” 展示了如何使用函数式编程来重构常见代码，萃取更多可复用的代码模式。

这里给出一个列表分组的例子。实际应用常常需要将一个列表 List[T] 转换为一个 Map[K, List[T]] ，其中 K 是通过某个函数来实现的。看下面一段代码：

public static Map<String, List<OneRecord>> buildRecordMap(List<OneRecord> records, List<String> colKeys) {
    Map<String, List<OneRecord>> recordMap = new HashMap<>();
    records.forEach(
        record -> {
          String recordKey = buildRecordKey(record.getFieldValues(), colKeys);
          if (recordMap.get(recordKey) == null) {
            recordMap.put(recordKey, new ArrayList<OneRecord>());
          }
          recordMap.get(recordKey).add(record);
    });
    return recordMap;
  }

可以使用 Collectors.groupingby 来简洁地实现：

public static Map<String, List<OneRecord>> buildRecordMapBrief(List<OneRecord> records, List<String> colKeys) {
    return records.stream().collect(Collectors.groupingBy(
        record -> buildRecordKey(record.getFieldValues(), colKeys)
    ));
  }

很多常用数据处理算法，都可以使用函数式编程的流式计算简洁表达。

更通用的代码

使用函数接口，结合泛型，很容易用精练的代码，写出非常通用的工具方法。实际应用中，常常会有这样的需求：有两个对象列表srcList和destList，两个对象类型的某个字段K具有相同的值；需要根据这个相同的值合并对应的两个对象的信息。

这里给出了一个列表合并函数，可以将一个对象列表合并到指定的对象列表中。实现是：先将待合并的列表srcList根据key值函数keyFunc构建起srcMap,然后遍历dest列表的对象R，将待合并的信息srcMap[key]及T通过合并函数mergeFunc生成的新对象R添加到最终结果列表。

  public static <K,R> List<R> mergeList(List<R> srcList, List<R> destList ,
                                        Function<R,K> keyFunc,
                                        BinaryOperator<R> mergeFunc) {
    return mergeList(srcList, destList, keyFunc, keyFunc, mergeFunc);
  }

  public static <T,S,K,R> List<R> mergeList(List<S> srcList, List<T> destList ,
                                            Function<S,K> skeyFunc, Function<T,K> dkeyFunc,
                                            BiFunction<S,T,R> mergeFunc) {

    Map<K,S> srcMap = srcList.stream().collect(Collectors.toMap(skeyFunc, s -> s, (k1,k2) -> k1));
    return destList.stream().map(
        dest -> {
          K key = dkeyFunc.apply(dest);
          S src = srcMap.get(key);
          return mergeFunc.apply(src, dest);
        }
    ).collect(Collectors.toList());

  }

更可测的代码

使用函数接口可以方便地隔离外部依赖，使得类和对象的方法更纯粹、更具可测性。博文“使用Java函数接口及lambda表达式隔离和模拟外部依赖更容易滴单测”，“改善代码可测性的若干技巧”集中讨论了如何使用函数接口提升代码的可单测性。

组合的力量

函数编程的强大威力，在于将函数接口组合起来，构建更强大更具有通用性的实用工具方法。超越类型，超越操作与数据的边界。

前面提到，函数接口就是数据转换器。比如Function 就是“将T对象转换成R对象的行为或数据转换器”。对于实际工程应用的普通级函数编程足够了。不过，要玩转函数接口，就要升级下认识。比如 Function<bifunction, Function> 该怎么理解呢？这是“一个一元函数g(h(s,q)) ，参数指定的二元函数h(s,q)应用于指定的两个参数S,Q，得到一个一元函数f(t)，这个函数接收一个T对象，返回一个R对象”。如下代码所示：</bifunction

  public static <T,S,Q,R> Function<BiFunction<S,Q,R>, Function<T,R>> op(Function<T,S> funcx, Function<T,Q> funcy) {
    return opFunc -> aT -> opFunc.apply(funcx.apply(aT), funcy.apply(aT));
  }

  System.out.println(op(x-> x.toString().length(), y-> y+",world").apply((x,y) -> x+" " +y).apply("hello"));

实现的是 h(t) = h(funx(t), funy(t)) ，h(x,y) 是一个双参数函数。

“Java函数接口实现函数组合及装饰器模式” 展示了如何使用极少量的代码实现装饰器模式，将简单的函数接口组合成更强大功能的复合函数接口。

来看上面的 public static <T,S,K,R> List<R> mergeList(List<S> srcList, List<T> destList , Function<S,K> skeyFunc, Function<T,K> dkeyFunc,BiFunction<S,T,R> mergeFunc) ，通用性虽好，可是有5个参数，有点丑。怎么改造下呢？看实现，主要包含两步：1. 将待合并列表转化为 srcMap: map; 2. 使用指定的函数 dKeyFunc, mergeFunc 作用于destList和srcMap，得到最终结果。可以改写代码如下：

public static <T,S,K,R> List<R> mergeList(List<S> srcList, List<T> destList ,
                                          Function<S,K> skeyFunc, Function<T,K> dkeyFunc,
                                          BiFunction<S,T,R> mergeFunc) {
    return join(destList, mapKey(srcList, skeyFunc)).apply(dkeyFunc, (BiFunction) mergeFunc);

  }

  public static <T,K> Map<K,T> mapKey(List<T> list, Function<T,K> keyFunc) {
    return list.stream().collect(Collectors.toMap(keyFunc, t -> t, (k1,k2) -> k1));
  }

  public static <T,S,K,R> BiFunction<Function<T,K>, BiFunction<S,T,R>, List<R>> join(List<T> destList, Map<K,S> srcMap) {
    return (dkeyFunc,mergeFunc) -> destList.stream().map(
        dest -> {
          K key = dkeyFunc.apply(dest);
          S src = srcMap.get(key);
          return mergeFunc.apply(src, dest);
        }).collect(Collectors.toList());
  }

System.out.println(mergeList(Arrays.asList(1,2), Arrays.asList("an", "a"), s-> s, t-> t.toString().length(), (s,t) -> s+t));

mapKey 是一个通用函数，用于将一个 list 按照指定的 keyFunc 转成一个 Map; join 函数接受一个 list 和待合并的 srcMap, 返回一个二元函数，该函数使用指定的 dkeyFunc 和 mergeFunc 来合并指定数据得到最终的结果列表。这可称之为“延迟指定行为”。现在, mapKey 和 join 都是通用性函数。Amazing ！

Java8泛型

在Java8函数式框架的解读中，可以明显看到，泛型无处不在。Java8的泛型推导能力也有很大的增强。可以说，如果没有强大的泛型推导支撑，函数接口的威力将会大打折扣。

完整代码示例

package zzz.study.function;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.BinaryOperator;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * Created by shuqin on 17/12/3.
 */
public class FunctionUtil {

  public static <T,R> List<R> multiGetResult(List<Function<List<T>, R>> functions, List<T> list) {
    return functions.stream().map(f -> f.apply(list)).collect(Collectors.toList());
  }

  public static <K,R> List<R> mergeList(List<R> srcList, List<R> destList ,
                                        Function<R,K> keyFunc,
                                        BinaryOperator<R> mergeFunc) {
    return mergeList(srcList, destList, keyFunc, keyFunc, mergeFunc);
  }

  public static <T,S,K,R> List<R> mergeList(List<S> srcList, List<T> destList ,
                                          Function<S,K> skeyFunc, Function<T,K> dkeyFunc,
                                          BiFunction<S,T,R> mergeFunc) {
    return join(destList, mapKey(srcList, skeyFunc)).apply(dkeyFunc, (BiFunction) mergeFunc);

  }

  public static <T,K> Map<K,T> mapKey(List<T> list, Function<T,K> keyFunc) {
    return list.stream().collect(Collectors.toMap(keyFunc, t -> t, (k1,k2) -> k1));
  }

  public static <T,S,K,R> BiFunction<Function<T,K>, BiFunction<S,T,R>, List<R>> join(List<T> destList, Map<K,S> srcMap) {
    return (dkeyFunc,mergeFunc) -> destList.stream().map(
        dest -> {
          K key = dkeyFunc.apply(dest);
          S src = srcMap.get(key);
          return mergeFunc.apply(src, dest);
        }).collect(Collectors.toList());
  }

  /** 对给定的值 x,y 应用指定的二元操作函数 */
  public static <T,S,R> Function<BiFunction<T,S,R>, R> op(T x, S y) {
    return opFunc -> opFunc.apply(x, y);
  }

  /** 将两个函数使用组合成一个函数，这个函数接受一个二元操作函数 */
  public static <T,S,Q,R> Function<BiFunction<S,Q,R>, R> op(Function<T,S> funcx, Function<T,Q> funcy, T x) {
    return opFunc -> opFunc.apply(funcx.apply(x), funcy.apply(x));
  }

  public static <T,S,Q,R> Function<BiFunction<S,Q,R>, Function<T,R>> op(Function<T,S> funcx, Function<T,Q> funcy) {
    return opFunc -> aT -> opFunc.apply(funcx.apply(aT), funcy.apply(aT));
  }

  /** 将两个函数组合成一个叠加函数, compose(f,g) = f(g) */
  public static <T> Function<T, T> compose(Function<T,T> funcx, Function<T,T> funcy) {
    return x -> funcx.apply(funcy.apply(x));
  }

  /** 将若干个函数组合成一个叠加函数, compose(f1,f2,...fn) = f1(f2(...(fn))) */
  public static <T> Function<T, T> compose(Function<T,T>... extraFuncs) {
    if (extraFuncs == null || extraFuncs.length == 0) {
      return x->x;
    }
    return x -> Arrays.stream(extraFuncs).reduce(y->y, FunctionUtil::compose).apply(x);
  }

   public static void main(String[] args) {
     System.out.println(multiGetResult(
         Arrays.asList(
             list -> list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(x->x)),
             list -> list.stream().filter(x -> x < 50).sorted().collect(Collectors.toList()),
             list -> list.stream().collect(Collectors.groupingBy(x->(x%2==0? "even": "odd"))),
             list -> list.stream().sorted().collect(Collectors.toList()),
             list -> list.stream().sorted().map(Math::sqrt).collect(Collectors.toMap(x->x, y->Math.pow(2,y)))),
         Arrays.asList(64,49,25,16,9,4,1,81,36)));

     List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
     Supplier<Map<Integer,Integer>> mapSupplier = () -> list.stream().collect(Collectors.toMap(x->x, y-> y * y));

     Map<Integer, Integer> mapValueAdd = list.stream().collect(Collectors.toMap(x->x, y->y, (v1,v2) -> v1+v2, mapSupplier));
     System.out.println(mapValueAdd);

     List<Integer> nums = Arrays.asList(Arrays.asList(1,2,3), Arrays.asList(1,4,9), Arrays.asList(1,8,27))
                                .stream().flatMap(x -> x.stream()).collect(Collectors.toList());
     System.out.println(nums);

     List<Integer> fibo = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10).stream().collect(new FiboCollector());
     System.out.println(fibo);

     System.out.println(op(new Integer(3), Integer.valueOf(3)).apply((x,y) -> x.equals(y.toString())));

     System.out.println(op(x-> x.length(), y-> y+",world", "hello").apply((x,y) -> x+" " +y));

     System.out.println(op(x-> x, y-> y+",world").apply((x,y) -> x+" " +y).apply("hello"));

     System.out.println(op(x-> x.toString().length(), y-> y+",world").apply((x,y) -> x+" " +y).apply("hello"));

     System.out.println(mergeList(Arrays.asList(1,2), Arrays.asList("an", "a"),
                                  s-> s, t-> t.toString().length(), (s,t) -> s+t));

   }

}

小结

本文深入学习了Java8函数式编程框架：Function&Stream&Collector，并展示了函数式编程在实际应用中所带来的诸多益处。函数式编程是一把大锋若钝的奇剑。基于函数接口编程，将函数作为数据自由传递，结合泛型推导能力，可编写出精练、通用、易测的代码，使代码表达能力获得飞一般的提升。

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原始发表：2018-12-03，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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