但如果使用Java的函數(shù)式編程范式，一切都是那么的優(yōu)雅，一句話搞定
wordList.stream.map( w -> w.toUpperCase() )
這里的map()函數(shù)就是所謂的高階函數(shù)，我們用高階函數(shù)代替了底層的迭代，因為我們并沒有處理細節(jié)，我們僅僅定義了映射的邏輯，迭代由高階函數(shù)來自動完成！
0x02. 提升代碼信噪比（簡潔性）
區(qū)別于面向?qū)ο笳Z言用抽象來封裝不確定因素，函數(shù)式編程通過盡量減少不確定因素來使代碼極度簡潔
上面的例子對于本條優(yōu)點的展現(xiàn)我想應(yīng)該也不必多說了
0x03. 控制權(quán)轉(zhuǎn)交于運行時（動態(tài)性）
區(qū)別于傳統(tǒng)的編譯形語言，配備函數(shù)式編程范式的動態(tài)語言更多的將控制權(quán)轉(zhuǎn)交到語言運行時手里，獲得的則是更高的靈活性、表現(xiàn)力和性能權(quán)衡。
這三點優(yōu)點將在接下來的例子中切實的感受并領(lǐng)會！
函數(shù)式編程例析
舉例1：詞頻統(tǒng)計
做的事情很簡單：給定一個單詞集合，統(tǒng)計出集合中除了助詞（如of、on、the等）之外的單詞出現(xiàn)的頻次，不區(qū)分大小寫
命令式解法： 至少分為以下幾大步
先進行循環(huán)迭代
然后統(tǒng)一將單詞轉(zhuǎn)為小寫
然后判斷單詞是否是助詞
最后進行詞頻統(tǒng)計
public class WordCount {
// 定義一個助詞集合，這些單詞不參與計數(shù)
private Set auxiliaryWordSet = new HashSet() {{
add("of"); add("the"); add("to"); add("and"); add("so"); add("are");
}};
// 傳統(tǒng)命令式解法實現(xiàn)的詞頻統(tǒng)計函數(shù)
public Map doWordCount( List context ) {
Map result = new HashMap();
for ( String word:context ) { // 循環(huán)迭代
String lowerCaseWord = word.toLowerCase(); // 將單詞統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為小寫
if( !auxiliaryWordSet.contains(lowerCaseWord) ) {
if( null == result.get(lowerCaseWord) )
result.put( lowerCaseWord, 1 );
else
result.put( lowerCaseWord, result.get(lowerCaseWord)+1 );
}
}
return result;
}
// main() 函數(shù)
public static void main(String[] args) {
List wordList = new ArrayList() {{
add("The"); add("Products"); add("of"); add("Samsung"); add("and"); add("Apple");
add("are"); add("so"); add("amazing"); add("especially"); add("Apple");
}};
WordCount wordCount = new WordCount();
Map res = wordCount.doWordCount( wordList );
System.out.print(res); // 打?。簕apple=2, amazing=1, samsung=1, especially=1, products=1}
}
}
函數(shù)式解法：
如果我們用Java的Stream API和Lambda塊所構(gòu)成的函數(shù)式范式來重寫 doWordCount() 函數(shù)，一切都將如此簡潔：
public Map doWordCount2( List context ) {
Map result = new HashMap();
context.stream().map( w -> w.toLowerCase() )
.filter( w -> !auxiliaryWordSet.contains(w) )
.forEach( w -> result.put( w, result.getOrDefault(w,0) + 1 ) );
return result;
}
備注：這里的getOrDefault是Java的Map提供的一個便利函數(shù)，意思是：在Map中若沒有找到給定的key時，返回一個“默認值”
對比命令式解法，用戶省去了很多繁瑣的迭代和判斷，我們只講焦點聚焦在業(yè)務(wù)邏輯之上，代碼信噪比提升不小吧！
舉例2：連詞成句
給定一個離散的單詞集合，我們想將字母數(shù)大于1的單詞的首字母大寫后，用 短橫線- 連接起來成為一個句子
命令式解法：
public class WordConnect {
// 將單詞的首字母大寫
public String capitalizeFirstLetter( String s ) {
return s.substring(0,1).toUpperCase() + s.substring(1,s.length() );
}
// 連詞成句
public String connectWord( List context ) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
for ( String word: context ) {
if ( word.length() > 1 ) {
result.append( capitalizeFirstLetter(word) );
result.append("-");
}
}
return result.substring(0,result.length()-1).toString();
}
// main()函數(shù)
public static void main(String[] args) {
List wordList = new ArrayList() {{
add("The"); add("Products"); add("of"); add("Samsung"); add("and"); add("Apple");
add("are"); add("so"); add("amazing"); add("especially"); add("Apple");
}};
WordConnect wordConnect = new WordConnect();
String res = wordConnect.connectWord( wordList );
System.out.print(res); // 打?。篢he-Products-Of-Samsung-And-Apple-Are-So-Amazing-Especially-Apple
}
}
函數(shù)式解法1： Java Steam API 和 Lambda塊實現(xiàn)
public String connectWord( List context ) {
return context.stream().filter( w -> w.length()>1 )
.map( w -> capitalizeFirstLetter(w) )
.collect( Collectors.joining("-") );
}
我什么都不想說了，這不要太簡潔好吧！
函數(shù)式解法2： Groovy語言實現(xiàn)
public String connectWord( context ) {
context.findAll { it.length() >1 }
.collect { it.capitalize() }
.join "-"
}
關(guān)于Groovy語言的初體驗，可以參考我的文章：Groovy初體驗：構(gòu)建高性能JVM應(yīng)用
函數(shù)式最佳實踐：高效編寫三行情書
還記得去年的520，為了表達心中對于老婆無限的、無法表達的愛，我想寫一封不超過三行的代碼情書，我更想用盡可能短的代碼來盡可能多地表達，于是我選擇了函數(shù)式編程。
我的520三行代碼情書在此：
public TimeRiver timeFlow( List days ) {
return (TimeRiver)days.stream()
.filter( n->theDaysNotWithYou(n) )
.map( e->accompanyByMyLove(e) )
.collect( Collectors.joining("??") );
}
后記
文中提到的Groovy動態(tài)編程語言，作者體驗過一點，可以參考：Groovy初體驗：構(gòu)建高性能JVM應(yīng)用
如果有興趣，也來看看作者一些關(guān)于容器化、微服務(wù)化方面的文章：
RPC框架實踐之：Apache Thrift
微服務(wù)調(diào)用鏈追蹤中心搭建
利用K8S技術(shù)棧打造個人私有云連載文章
Docker容器可視化監(jiān)控中心搭建
利用ELK搭建Docker容器化應(yīng)用日志中心
Spring Boot應(yīng)用監(jiān)控實戰(zhàn)
作者更多的原創(chuàng)文章：在此
