函数式编程¶

Java 支持通过函数式接口传递行为。Lambda 和方法引用简化了这种写法，Stream 则把筛选、转换和汇总等操作组合成数据处理流水线。

函数式接口¶

函数式接口具有一个符合规则的抽象方法。@FunctionalInterface 可以让编译器检查这个约定；接口仍可以包含默认方法和静态方法。

接口	典型用途	核心方法
`Predicate<T>`	判断元素是否符合条件	`test`
`Function<T, R>`	把输入转换为结果	`apply`
`Consumer<T>`	消费一个值	`accept`
`Supplier<T>`	提供一个值	`get`

二元版本 BiFunction<T, U, R>、BiConsumer<T, U> 接收两个参数；UnaryOperator<T>、BinaryOperator<T> 是输入输出同类型的 Function 和 BiFunction 特化。

Lambda 与方法引用¶

语法：

() -> 表达式                     // 无参数
name -> 表达式                   // 单参数可以省略括号
(name, score) -> 表达式          // 多参数
(name, score) -> { 语句块; }     // 语句块形式，需要返回值时使用 return

Lambda 的目标类型由上下文推断，通常是把 Lambda 赋值给函数式接口变量，或作为参数传给接收函数式接口的方法。

方法引用是 Lambda 的简写形式：

形式	示例	等价的 Lambda
静态方法	`String::valueOf`	`x -> String.valueOf(x)`
特定对象的方法	`System.out::println`	`x -> System.out.println(x)`
任意对象的方法	`String::length`	`s -> s.length()`
构造器	`ArrayList::new`	`() -> new ArrayList<>()`

Lambda 捕获的局部变量必须是 final 或实际不再重新赋值的变量。这不意味着被引用对象的内容也不可修改。

Stream 流水线¶

Stream 本身不保存一份新的数据集合，它描述对数据源执行的操作。

阶段	示例	说明
创建流	`list.stream()`	从数据源建立流水线
中间操作	`filter`、`map`、`sorted`	继续返回流，通常惰性执行
终止操作	`toList`、`count`、`reduce`	触发处理并产生结果或副作用

常用中间操作：

操作	作用
`filter`	保留符合条件的元素
`map`	把元素转换为另一种值
`flatMap`	把每个元素展开为流后合并
`distinct`	去重
`sorted`	按自然顺序或给定 `Comparator` 排序
`limit`、`skip`	截取前若干个或跳过前若干个

常用终止操作：

操作	作用
`forEach`	对每个元素执行副作用
`count`	统计元素数量
`toList`	收集为不可修改的列表
`collect`	按收集器规则收集，如 `Collectors.groupingBy`
`reduce`	按函数把元素合并为一个结果
`anyMatch`、`allMatch`、`noneMatch`	检查是否有元素符合条件
`findFirst`、`findAny`	取出一个元素，结果为 `Optional`

示例：筛选并整理课程名称¶

Main.java

import java.util.List;
import java.util.function.Predicate;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> topics = List.of(" Java ", "IO", "", "Collections");
        Predicate<String> longEnough = name -> name.length() >= 4;

        List<String> result = topics.stream()
                .map(String::strip)
                .filter(longEnough)
                .sorted()
                .toList();

        System.out.println(result);
        System.out.println("Count: " + result.size());
    }
}

输出：

[Collections, Java]
Count: 2

map 清理名称，filter 筛选长度，sorted 排序，toList 收集结果。Java 21 中的 Stream.toList() 返回不可修改的列表。

汇总与分组¶

数值计算可以先转换为基本类型流，再调用 sum() 等方法。需要按条件分组时，可以使用 Collectors.groupingBy：

int totalLength = topics.stream().mapToInt(String::length).sum();

Map<Integer, List<String>> byLength = topics.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(String::length));

以上是片段，需要导入 Map 和 Collectors。分组结果的遍历顺序取决于使用的映射实现。

reduce 把元素逐个合并为单一结果：

Optional<Integer> total = List.of(25, 40, 30).stream()
        .reduce(Integer::sum);

空流的 reduce 返回空 Optional；带初始值的形式可以直接返回结果。

Optional 与缺失值¶

Optional 表示一个可能存在也可能不存在的值，避免把 null 当作有效结果传递：

Optional<String> first = topics.stream().findFirst();
String value = first.orElse("none");

orElseGet 只在值不存在时才计算默认值，ifPresent 只在值存在时执行操作。Optional 适合表达方法的返回类型，不宜作为字段或参数类型使用。

示例：学生成绩统计¶