在 Java 中使用函数式编程范式时如何处理可变状态？

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在 Java 中使用函数式编程处理可变状态的策略包括：使用不可变对象，如 Collections.unmodifiableList。使用 Lambda 表达式进行一次性操作。使用并发工具（如 ConcurrentHashMap）处理并发性和可变状态。如有必要，使用 synchronized 或 ReentrantLock 等同步机制。

在 Java 中使用函数式编程范式处理可变状态

在函数式编程中，可变状态被视为一种不良模式，因为它违背了函数式编程的基本原则：程序的行为完全由输入决定，而与程序执行的内部状态无关。然而，在现实世界应用程序中，不可避免地会遇到可变状态。以下是一些策略，可以在 Java 中使用函数式编程范式时处理可变状态：

使用不可变对象

Java 提供了不可变集合类，如 Collections.unmodifiableList 和 Collections.unmodifiableMap。将可变对象包装在不可变接口中，可以防止其被意外修改。

使用 Lambda 表达式

Lambda 表达式为一次性操作提供了简便的方法。这可以帮助减少需要可变状态的情况。例如，以下代码使用 forEach 方法对列表中的每个元素进行操作，而不修改列表本身：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
numbers.forEach(System.out::println);

使用并发工具

java.util.concurrent 包提供了处理并发性和可变状态的工具。例如，ConcurrentHashMap 是一个线程安全的散列表，允许多个线程同时访问而不会产生竞争条件。

在必要时使用同步

如果其他技术不可行，则可以使用 synchronized 关键字或 ReentrantLock 等同步机制来保护对可变状态的并发访问。但是，请谨慎使用同步，因为它会降低性能。

实战案例

考虑以下示例，其中我们有一个可变列表 numbers：

List<Integer> numbers = new ArrayList<>();

假设我们希望计算列表中的平均值，这通常需要可变状态来存储总和和数量。但是，我们可以使用函数式编程技术来编写一个不可变的平均值函数：

import java.util.function.IntFunction;

public class Stats {

    public static double avg(List<Integer> numbers) {
        IntFunction<Double> avgFunc = sum -> sum / numbers.size();
        return numbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).reduce(0, Integer::sum, avgFunc);
    }
}

这个函数使用流式 API 从列表中生成整数流，然后使用 reduce 方法来计算总和和平均值。注意 avgFunc 参数使用 IntFunction 接口，该接口接受整数参数并返回一个 Double。通过传递 avgFunc，我们可以将总和转换为平均值而无需任何可变状态。

使用这个函数，我们现在可以计算 numbers 列表的平均值，而不会修改列表 itself：

double avg = Stats.avg(numbers);

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