如果我要新建一个java的项目，那么有两个类库是必备的，一个是junit，另一个是Guava。选择junit，因为我喜欢TDD，喜欢自动化测试。而是用Guava，是因为我喜欢简洁的API。Guava提供了很多的实用工具函数来弥补java标准库的不足，另外Guava还引入了函数式编程的概念，在一定程度上缓解了java在JDK1.8之前没有lambda的缺陷，使使用java书写简洁易读的函数式风格的代码成为可能。
下面就简单的介绍下Guava中的一些体现了函数式编程的API。
Filter
我们先创建一个简单的Person类。
Person.java
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public class Person {
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
private String name;
private int age;
public Person(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
}
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如果要产生一个Person类的List，通常的写法可能是这样子。
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List<Person> people = new ArrayList<Person>();
people.add(new Person("bowen",27));
people.add(new Person("bob", 20));
people.add(new Person("Katy", 18));
people.add(new Person("Logon", 24));
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而Guava提供了一个newArrayList的方法，其自带类型推演，并可以方便的生成一个List,并且通过参数传递初始化值。
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List<Person> people = newArrayList(new Person("bowen", 27),
new Person("bob", 20),
new Person("Katy", 18),
new Person("Logon", 24));
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当然，这不算函数式编程的范畴，这是Guava给我们提供的一个实用的函数。
如果我们选取其中年龄大于20的人，通常的写法可能是这样子。
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List<Person> oldPeople = new ArrayList<Person>();
for (Person person : people) {
if (person.getAge() >= 20) {
oldPeople.add(person);
}
}
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这就是典型的filter模式。filter即从一个集合中根据一个条件筛选元素。其中person.getAge() >=20就是这个条件。Guava为这种模式提供了一个filter的方法。所以我们可以这样写。
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List<Person> oldPeople = newArrayList(filter(people, new Predicate<Person>() {
public boolean apply(Person person) {
return person.getAge() >= 20;
}
}));
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这里的Predicate是Guava中的一个接口，我们来看看它的定义。
Predicate.java
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@GwtCompatible
public interface Predicate<T> {
/**
* Returns the result of applying this predicate to {@code input}. This method is <i>generally
* expected</i>, but not absolutely required, to have the following properties:
*
* <ul>
* <li>Its execution does not cause any observable side effects.
* <li>The computation is <i>consistent with equals</i>; that is, {@link Objects#equal
* Objects.equal}{@code (a, b)} implies that {@code predicate.apply(a) ==
* predicate.apply(b))}.
* </ul>
*
* @throws NullPointerException if {@code input} is null and this predicate does not accept null
* arguments
*/
boolean apply(@Nullable T input);
/**
* Indicates whether another object is equal to this predicate.
*
* <p>Most implementations will have no reason to override the behavior of {@link Object#equals}.
* However, an implementation may also choose to return {@code true} whenever {@code object} is a
* {@link Predicate} that it considers <i>interchangeable</i> with this one. "Interchangeable"
* <i>typically</i> means that {@code this.apply(t) == that.apply(t)} for all {@code t} of type
* {@code T}). Note that a {@code false} result from this method does not imply that the
* predicates are known <i>not</i> to be interchangeable.
*/
@Override
boolean equals(@Nullable Object object);
}
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里面只有一个apply方法，接收一个泛型的实参，返回一个boolean值。由于java世界中函数并不是一等公民，所以我们无法直接传递一个条件函数，只能通过Predicate这个类包装一下。
And Predicate
如果要再实现一个方法来查找People列表中所有名字中包含b字母的列表，我们可以用Guava简单的实现。
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List<Person> namedPeople = newArrayList(filter(people, new Predicate<Person>() {
public boolean apply(Person person) {
return person.getName().contains("b");
}
}));
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一切是这么的简单。 那么新需求来了，如果现在需要找年龄>=20并且名称包含b的人，该如何实现那？ 可能你会这样写。
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List<Person> filteredPeople = newArrayList(filter(people, new Predicate<Person>() {
public boolean apply(Person person) {
return person.getName().contains("b") && person.getAge() >= 20;
}
}));
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这样写的话就有一定的代码重复，因为之前我们已经写了两个Predicate来分别实现这两个条件判断，能不能重用之前的Predicate那？答案是能。 我们首先将之前生成年龄判断和名称判断的两个Predicate抽成方法。
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private Predicate<Person> ageBiggerThan(final int age) {
return new Predicate<Person>() {
public boolean apply(Person person) {
return person.getAge() >= age;
}
};
}
private Predicate<Person> nameContains(final String str) {
return new Predicate<Person>() {
public boolean apply(Person person) {
return person.getName().contains(str);
}
};
}
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而我们的结果其实就是这两个Predicate相与。Guava给我们提供了and方法，用于对一组Predicate求与。
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List<Person> filteredPeople = newArrayList(filter(people, and(ageBiggerThan(20), nameContains("b"))));
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由于and接收一组Predicate，返回也是一个Predicate，所以可以直接作为filter的第二个参数。如果不熟悉函数式编程的人可能感觉有点怪异，但是习惯了就会觉得它的强大与简洁。 当然除了and，Guava还为我们提供了or，用于对一组Predicate求或。这里就不多讲了，大家可以自己练习下。
Map(transform)
列表操作还有另一个常见的模式，就是将数组中的所有元素映射为另一种元素的列表，这就是map pattern。举个例子，求People列表中的所有人名。程序员十有八九都会这样写。
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List<String> names = new ArrayList<String>();
for (Person person : people) {
names.add(person.getName());
}
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Guava已经给我们提供了这种Pattern的结果办法，那就是使用transform方法。
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List<String> names = newArrayList(transform(people, new Function<Person, String>() {
public String apply( Person person) {
return person.getName();
}
}));
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Function是另外一种用于封装函数的接口对象。它的定义如下:
Function.java
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@GwtCompatible
public interface Function<F, T> {
/**
* Returns the result of applying this function to {@code input}. This method is <i>generally
* expected</i>, but not absolutely required, to have the following properties:
*
* <ul>
* <li>Its execution does not cause any observable side effects.
* <li>The computation is <i>consistent with equals</i>; that is, {@link Objects#equal
* Objects.equal}{@code (a, b)} implies that {@code Objects.equal(function.apply(a),
* function.apply(b))}.
* </ul>
*
* @throws NullPointerException if {@code input} is null and this function does not accept null
* arguments
*/
@Nullable T apply(@Nullable F input);
/**
* Indicates whether another object is equal to this function.
*
* <p>Most implementations will have no reason to override the behavior of {@link Object#equals}.
* However, an implementation may also choose to return {@code true} whenever {@code object} is a
* {@link Function} that it considers <i>interchangeable</i> with this one. "Interchangeable"
* <i>typically</i> means that {@code Objects.equal(this.apply(f), that.apply(f))} is true for all
* {@code f} of type {@code F}. Note that a {@code false} result from this method does not imply
* that the functions are known <i>not</i> to be interchangeable.
*/
@Override
boolean equals(@Nullable Object object);
}
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它与Predicate非常相似，但不同的是它接收两个泛型，apply方法接收一种泛型实参，返回值是另一种泛型值。正是这个apply方法定义了数组间元素一对一的map规则。
reduce
除了filter与map模式外，列表操作还有一种reduce操作。比如求people列表中所有人年龄的和。Guava并未提供reduce方法。具体原因我们并不清楚。但是我们可以自己简单的实现一个reduce pattern。 先定义一个Func的接口。
Func.java
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public interface Func<F,T> {
T apply(F currentElement, T origin);
}
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apply方法的第一个参数为列表中的当前元素，第二个参数为默认值，返回值类型为默认值类型。 然后我们定义个reduce的静态方法。
Reduce.java
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public class Reduce {
private Reduce() {
}
public static <F,T> T reduce(final Iterable<F> iterable, final Func<F, T> func, T origin) {
for (Iterator iterator = iterable.iterator(); iterator.hasNext(); ) {
origin = func.apply((F)(iterator.next()), origin);
}
return origin;
}
}
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reduce方法接收三个参数，第一个是需要进行reduce操作的列表，第二个是封装reduce操作的Func，第三个参数是初始值。
我们可以使用这个reduce来实现求people列表中所有人的年龄之和。
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Integer ages = Reduce.reduce(people, new Func<Person, Integer>() {
public Integer apply(Person person, Integer origin) {
return person.getAge() + origin;
}
}, 0);
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我们也可以轻松的写一个方法来得到年龄的最大值。
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Integer maxAge = Reduce.reduce(people, new Func<Person, Integer>() {
public Integer apply(Person person, Integer origin) {
return person.getAge() > origin ? person.getAge() : origin;
}
}, 0);
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Fluent pattern
现在新需求来了，需要找出年龄>=20岁的人的所有名称。该如何操作那？我们可以使用filter过滤出年龄>=20的人，然后使用transform得到剩下的所有人的人名。
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private Function<Person, String> getName() {
return new Function<Person, String>() {
public String apply( Person person) {
return person.getName();
}
};
}
public void getPeopleNamesByAge() {
List<String> names = newArrayList(transform(filter(people, ageBiggerThan(20)), getName()));
}
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这样括号套括号的着实不好看。能不能改进一下那？Guava为我们提供了fluent模式的API,我们可以这样来写。
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List<String> names = from(people).filter(ageBiggerThan(20)).transform(getName()).toList();
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Guava中还有很多好玩的东西，大家时间可以多发掘发掘。这篇文章的源码已经被我放置到github中，感兴趣的可以自行查看。