函数式编程

注意事项

截至JDK7，Java中也只能通过笨拙冗长的匿名类来达到近似函数式编程的效果。预计JDK8中会有所改变，但Guava现在就想给JDK5以上用户提供这类支持。

过度使用Guava函数式编程会导致冗长、混乱、可读性差而且低效的代码。这是迄今为止最容易（也是最经常）被滥用的部分，如果你想通过函数式风格达成一行代码，致使这行代码长到荒唐，Guava团队会泪流满面。

比较如下代码：

Function<String, Integer> lengthFunction = new Function<String, Integer>() {
    public Integer apply(String string) {
        return string.length();
    }
};
Predicate<String> allCaps = new Predicate<String>() {
    public boolean apply(String string) {
        return CharMatcher.JAVA_UPPER_CASE.matchesAllOf(string);
    }
};
Multiset<Integer> lengths = HashMultiset.create(
     Iterables.transform(Iterables.filter(strings, allCaps), lengthFunction));

或FluentIterable的版本

Multiset<Integer> lengths = HashMultiset.create(
    FluentIterable.from(strings)
        .filter(new Predicate<String>() {
            public boolean apply(String string) {
                return CharMatcher.JAVA_UPPER_CASE.matchesAllOf(string);
            }
        })
        .transform(new Function<String, Integer>() {
            public Integer apply(String string) {
                return string.length();
            }
        }));

还有

Multiset<Integer> lengths = HashMultiset.create();
for (String string : strings) {
    if (CharMatcher.JAVA_UPPER_CASE.matchesAllOf(string)) {
        lengths.add(string.length());
    }
}

即使用了静态导入，甚至把Function和Predicate的声明放到别的文件，第一种代码实现仍然不简洁，可读性差并且效率较低。

截至JDK7，命令式代码仍应是默认和第一选择。不应该随便使用函数式风格，除非你绝对确定以下两点之一：

使用函数式风格以后，整个工程的代码行会净减少。在上面的例子中，函数式版本用了11行，命令式代码用了6行，把函数的定义放到另一个文件或常量中，并不能帮助减少总代码行。
为了提高效率，转换集合的结果需要懒视图，而不是明确计算过的集合。此外，确保你已经阅读和重读了Effective Java的第55条，并且除了阅读本章后面的说明，你还真正做了性能测试并且有测试数据来证明函数式版本更快。

请务必确保，当使用Guava函数式的时候，用传统的命令式做同样的事情不会更具可读性。尝试把代码写下来，看看它是不是真的那么糟糕？会不会比你想尝试的极其笨拙的函数式更具可读性。

Functions[函数]和Predicates[断言]

本节只讨论直接与Function和Predicate打交道的Guava功能。一些其他工具类也和”函数式风格”相关，例如Iterables.concat(Iterable<Iterable>)，和其他用常量时间返回视图的方法。尝试看看2.3节的集合工具类。

Guava提供两个基本的函数式接口：

Function<A, B>，它声明了单个方法B apply(A input)。Function对象通常被预期为引用透明的——没有副作用——并且引用透明性中的”相等”语义与equals一致，如a.equals(b)意味着function.apply(a).equals(function.apply(b))。
Predicate<T>，它声明了单个方法boolean apply(T input)。Predicate对象通常也被预期为无副作用函数，并且”相等”语义与equals一致。

特殊的断言

字符类型有自己特定版本的Predicate——CharMatcher，它通常更高效，并且在某些需求方面更有用。CharMatcher实现了Predicate<Character>，可以当作Predicate一样使用，要把Predicate转成CharMatcher，可以使用CharMatcher.forPredicate。更多细节请参考第6章-字符串处理。

此外，对可比较类型和基于比较逻辑的Predicate，Range类可以满足大多数需求——它表示一个不可变区间。Range类实现了Predicate，用以判断值是否在区间内。例如，Range.atMost(2)就是个完全合法的Predicate<Integer>。更多使用Range的细节请参照第8章。

操作Functions和Predicates

Functions提供简便的Function构造和操作方法，包括：

`forMap(Map<A, B>)`	`compose(Function<B, C>, Function<A, B>)`	`constant(T)`
`identity()`	`toStringFunction()`

细节请参考Javadoc。

相应地，Predicates提供了更多构造和处理Predicate的方法，下面是一些例子：

`instanceOf(Class)`	`assignableFrom(Class)`	`contains(Pattern)`
`in(Collection)`	`isNull()`	`alwaysFalse()`
`alwaysTrue()`	`equalTo(Object)`	`compose(Predicate, Function)`
`and(Predicate...)`	`or(Predicate...)`	`not(Predicate)`

细节请参考Javadoc。

使用函数式编程

Guava提供了很多工具方法，以便用Function或Predicate操作集合。这些方法通常可以在集合工具类找到，如Iterables，Lists，Sets，Maps，Multimaps等。

断言

断言的最基本应用就是过滤集合。所有Guava过滤方法都返回”视图”——译者注：即并非用一个新的集合表示过滤，而只是基于原集合的视图。

集合类型	过滤方法
Iterable	`Iterables.filter(Iterable, Predicate)FluentIterable.filter(Predicate)`
Iterator	`Iterators.filter(Iterator, Predicate)`
Collection	`Collections2.filter(Collection, Predicate)`
Set	`Sets.filter(Set, Predicate)`
SortedSet	`Sets.filter(SortedSet, Predicate)`
Map	`Maps.filterKeys(Map, Predicate)Maps.filterValues(Map, Predicate)Maps.filterEntries(Map, Predicate)`
SortedMap	`Maps.filterKeys(SortedMap, Predicate)Maps.filterValues(SortedMap, Predicate)Maps.filterEntries(SortedMap, Predicate)`
Multimap	`Multimaps.filterKeys(Multimap, Predicate)Multimaps.filterValues(Multimap, Predicate)Multimaps.filterEntries(Multimap, Predicate)`

*List的过滤视图被省略了，因为不能有效地支持类似get(int)的操作。请改用Lists.newArrayList(Collections2.filter(list, predicate))做拷贝过滤。

除了简单过滤，Guava另外提供了若干用Predicate处理Iterable的工具——通常在Iterables工具类中，或者是FluentIterable的”fluent”（链式调用）方法。

Iterables方法签名	说明	另请参见
`boolean all(Iterable, Predicate)`	是否所有元素满足断言？懒实现：如果发现有元素不满足，不会继续迭代	`Iterators.all(Iterator, Predicate)FluentIterable.allMatch(Predicate)`
`boolean any(Iterable, Predicate)`	是否有任意元素满足元素满足断言？懒实现：只会迭代到发现满足的元素	`Iterators.any(Iterator, Predicate)FluentIterable.anyMatch(Predicate)`
`T find(Iterable, Predicate)`	循环并返回一个满足元素满足断言的元素，如果没有则抛出NoSuchElementException	`Iterators.find(Iterator, Predicate)` `Iterables.find(Iterable, Predicate, T default)` `Iterators.find(Iterator, Predicate, T default)`
`Optional<T> tryFind(Iterable, Predicate)`	返回一个满足元素满足断言的元素，若没有则返回`O`ptional.absent()	`Iterators.find(Iterator, Predicate)` `Iterables.find(Iterable, Predicate, T default)` `Iterators.find(Iterator, Predicate, T default)`
`indexOf(Iterable, Predicate)`	返回第一个满足元素满足断言的元素索引值，若没有返回-1	`Iterators.indexOf(Iterator, Predicate)`
`removeIf(Iterable, Predicate)`	移除所有满足元素满足断言的元素，实际调用Iterator.remove()方法	`Iterators.removeIf(Iterator, Predicate)`

函数

到目前为止，函数最常见的用途为转换集合。同样，所有的Guava转换方法也返回原集合的视图。

集合类型	转换方法
Iterable	`Iterables.transform(Iterable, Function)FluentIterable.transform(Function)`
Iterator	`Iterators.transform(Iterator, Function)`
Collection	`Collections2.transform(Collection, Function)`
List	`Lists.transform(List, Function)`
Map*	`Maps.transformValues(Map, Function)Maps.transformEntries(Map, EntryTransformer)`
SortedMap*	`Maps.transformValues(SortedMap, Function)Maps.transformEntries(SortedMap, EntryTransformer)`
Multimap*	`Multimaps.transformValues(Multimap, Function)Multimaps.transformEntries(Multimap, EntryTransformer)`
ListMultimap*	`Multimaps.transformValues(ListMultimap, Function)Multimaps.transformEntries(ListMultimap, EntryTransformer)`
Table	`Tables.transformValues(Table, Function)`

*Map和Multimap有特殊的方法，其中有个EntryTransformer<K, V1, V2>参数，它可以使用旧的键值来计算，并且用计算结果替换旧值。

*对Set的转换操作被省略了，因为不能有效支持contains(Object)操作——译者注：懒视图实际上不会全部计算转换后的Set元素，因此不能高效地支持contains(Object)。请改用Sets.newHashSet(Collections2.transform(set, function))进行拷贝转换。

List<String> names;
Map<String, Person> personWithName;
List<Person> people = Lists.transform(names, Functions.forMap(personWithName));

ListMultimap<String, String> firstNameToLastNames;
// maps first names to all last names of people with that first name

ListMultimap<String, String> firstNameToName = Multimaps.transformEntries(firstNameToLastNames,
    new EntryTransformer<String, String, String> () {
        public String transformEntry(String firstName, String lastName) {
            return firstName + " " + lastName;
        }
    });

可以组合Function使用的类包括：

Ordering	`Ordering.onResultOf(Function)`
Predicate	`Predicates.compose(Predicate, Function)`
Equivalence	`Equivalence.onResultOf(Function)`
Supplier	`Suppliers.compose(Function, Supplier)`
Function	`Functions.compose(Function, Function)`