在 Java 中使用函数式编程范式时如何处理可变状态？

在 java 函数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 一次性操作表达式。使用并发工具(如 concurrenthashmap）处理并发性和可变状态。必要时，使用 synchronized 或 reentrantlock 等同步机制。

在函数编程中，可变状态被认为是一种不良模式，因为它违反了函数编程的基本原则：程序的行为完全由输入决定，与程序执行的内部状态无关。然而，在现实世界的应用程序中，不可避免地会遇到可变状态。这里有一些策略 Java 在使用函数式编程范式时，处理可变状态：

使用不可变对象

Java 提供不可变集合类别，如 Collections.unmodifiableList 和 Collections.unmodifiableMap。将可变对象包装在不可变接口中，可防止其意外修改。

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使用 Lambda 表达式

Lambda 表达式为一次性操作提供了简单的方法。这有助于减少需要可变状态的情况。例如，使用以下代码 forEach 在不修改列表本身的情况下，方法可以操作列表中的每个元素：

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

并发工具的使用

java.util.concurrent 该包提供了处理并发性和可变状态的工具。例如，ConcurrentHashMap 它是一个分散的线程安全列表，允许同时访问多个线程，而不会产生竞争条件。

必要时使用同步

如果其他技术不可行，可以使用 synchronized 关键字或 ReentrantLock 保护可变状态并发访问的等同步机制。但是，请小心使用同步，因为它会降低性能。

实战案例

考虑以下示例，我们有一个可变列表 numbers：

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

假设我们想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。然而，我们可以使用函数编程技术来编写一个不可变的平均函数：

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);
    }
}

该函数采用流式 API 从列表中生成整数流，然后使用它 reduce 计算总和平均值的方法。注意 avgFunc 参数使用 IntFunction 接口接受整数参数并返回一个接口 Double。通过传递 avgFunc，在没有任何可变状态的情况下，我们可以将总和转换为平均值。

我们现在可以用这个函数来计算 numbers 列表的平均值不会被修改 itself：

double avg = Stats.avg(numbers);

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