语法糖「Syntactic Sugar」
起初，Java 的函数式看起来是匿名类的一个语法糖。
Stream.of(1, 2, 3).filter(new Predicate<Integer>() { @Override public boolean test(Integer integer) { return integer % 2 == 0; }}).collect(Collectors.toList());
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Stream.of(1, 2, 3).filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
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后来，看到也能传方法引用时，我陷入了怀疑。
// 类名::static 方法Stream.of(4, 2, 3).sorted(Integer::compareTo);
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// 对象::对象方法Stream.of(1, 2, 3).forEach(System.out::println);
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// 类名::对象方法Stream.of(4, 2, 3).sorted(Integer::compareTo);
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不过再想想，还是可以理解成语法糖：
Stream.of(1, 2, 3).forEach(System.out::println);
Stream.of(1, 2, 3).forEach(new Consumer<Integer>() { @Override public void accept(Integer integer) { System.out.println(integer); }});
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闭包「Closure」
Java 闭包也是假的，和匿名类的限制一样，要求闭包访问的外部作用域变量是 final 的。实现应该都是：基础类型值传递，引用类型引用传递。
以下 Java 代码编译会报错：
int index = 0;Stream.of("a", "b", "c") .forEach(x -> System.out.println((index++) + ":" + x));
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Error: Variable used in lambda expression should be final or effectively final
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JS 闭包毫无问题：
let index = 0;["a", "b", "c"].forEach(x => console.log(index++ + ":" + x));
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尽管如此，但函数式习惯还是可以带到 Java 了。
第一个要带过来的是：少量的数据结构搭配大量的操作。
在 OOP 的世界里，开发者被鼓励针对具体的问题建立专门的数据结构，并以方法的形式，将专门的操作关联在数据结构上。函数式编程语言选择了另一种重用思路。它们用很少的一组 关键数据结构 （ 如 list、 set、 map）来搭配专为这些数据结构深度优化过的操作。我们在这些关键数据结构和操作组成的一套运转机构上面，按需要“ 插入” 另外的数据结构和高阶函数来调整机器，以适应具体的问题。
Neal Ford. 函数式编程思维
在 Java 中，关键数据结构就是指 Stream 。
Stream 操作三板斧： map 、 filter 、 reduce
Java 和 JS 有些不一样。
不同点一： index 的取法
JS map 、 filter 、 reduce 都能拿到 index ：
["a", "b", "c"] .map((s, index) => `${index}: ${s}`) .forEach(s => console.log(s));
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Java 想要 index 的信息，如果只是单线程，可以考虑利用引用类型保存迭代的索引：
AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);Stream.of("a", "b", "c") .map(x -> i.getAndIncrement() + ":" + x) .forEach(System.out::println);
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如果想支持多线程，可以先通过 zip 让流中的数据带上 index ：
public static <T, R> List<Pair<T, R>> zip(List<T> s1, List<R> s2) { return IntStream.range(0, Math.min(s1.size(), s2.size())) .mapToObj(index -> new Pair<T, R>(s1.get(index), s2.get(index))) .collect(Collectors.toList());}
public static void main(String[] args) { List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c"); zip(IntStream.range(0, list.size()).boxed().collect(Collectors.toList()), list) .parallelStream() .map(p -> p.getKey() + ":" + p.getValue()) .forEach(System.out::println);}
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不同点二： reduce 的用法
Java 分为了 reduction 和 mutable reduction ，在 JS 里是不区分的。
A mutable reduction operation accumulates input elements into a mutable result container, such as a Collection or StringBuilder, as it processes the elements in the stream.
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JS reduction :
[1, 2, 3].reduce((acc, cur) => acc + cur, 0);
Java reduction :
Stream.of(1, 2, 3).reduce(0, Integer::sum);
JS mutable reduction :
[1, 2, 2].reduce((acc, cur) => { acc.add(cur); return acc; }, new Set());
Java mutable reduction :
Stream.of(1, 2, 2).collect( () -> new HashSet<>(), (set, el) -> set.add(el), (s1, s2) -> s1.addAll(s2) );
也可以简写为：
Stream.of(1, 2, 2).collect( HashSet::new, HashSet::add, HashSet::addAll );
参数比 JS 多了个 HashSet::addAll 是为了并行处理。
后续继续总结高阶函数、柯里化、函子在 Java 中的应用
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