摘要：本文主要介紹了中的函數(shù)與原語，由國內(nèi)管理平臺編譯呈現(xiàn)。原語與對象語言毫無關系。對象函數(shù)有個方法叫，返回數(shù)字化原語的方法被稱為，或。你可以創(chuàng)建函數(shù)的特殊形式，使用原語，而不是對象。

【編者按】本文作者為專注于自然語言處理多年的 Pierre-Yves Saumont，Pierre-Yves 著有30多本主講 Java 軟件開發(fā)的書籍，自2008開始供職于 Alcatel-Lucent 公司，擔任軟件研發(fā)工程師。

本文主要介紹了 Java 8 中的函數(shù)與原語，由國內(nèi) ITOM 管理平臺 OneAPM 編譯呈現(xiàn)。

Tony Hoare 把空引用的發(fā)明稱為“億萬美元的錯誤”。也許在 Java 中使用原語可以被稱為“百萬美元的錯誤”。創(chuàng)造原語的原因只有一個：性能。原語與對象語言毫無關系。引入自動裝箱和拆箱是件好事，不過還有很多有待發(fā)展?？赡芤院髸崿F(xiàn)（據(jù)說已經(jīng)列入 Java 10的發(fā)展藍圖）。與此同時，我們需要對付原語，這可是個麻煩，尤其是在使用函數(shù)的時候。

在 Java 8之前，使用者可以創(chuàng)建下面這樣的函數(shù)：

public interface Function {   
   U apply(T t); 
   }  
Function addTax = new Function() {  
 @Override   
 public Integer apply(Integer x) {    
 return x / 100 * (100 + 10);   } 
  }; 
 System.out.println(addTax.apply(100));

這些代碼會產(chǎn)生以下結(jié)果：

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Java 8 帶來了 Function接口和 lambda 語法。我們不再需要界定自己的功能接口, 而且可以使用下面這樣的語法：

Function addTax = x -> x / 100 * (100 + 10);  
System.out.println(addTax.apply(100));

注意在第一個例子中，筆者用了一個匿名類文件來創(chuàng)建一個命名函數(shù)。在第二個例子中，使用 lambda 語法對結(jié)果并沒有任何影響。依然存在匿名類文件, 和一個命名函數(shù)。

一個有意思的問題是：“x 是什么類型？”第一個例子中的類型很明顯?？梢愿鶕?jù)函數(shù)類型推斷出來。Java 知道函數(shù)參數(shù)類型是 Integer，因為函數(shù)類型明顯是 Function。第一個 Integer 是參數(shù)的類型，第二個 Integer 是返回類型。

裝箱被自動用于按照需要將 int 和 Integer 來回轉(zhuǎn)換。下文會詳談這一點。

可以使用匿名函數(shù)嗎？可以，不過類型就會有問題。這樣行不通：

System.out.println((x -> x / 100 * (100 + 10)).apply(100));

這意味著我們無法用標識符的值來替代標識符 addTax 本身（ addTax 函數(shù))。在本案例中，需要恢復現(xiàn)在缺失的類型信息，因為 Java 8 無法推斷類型。

最明顯缺乏類型的就是標識符 x?？梢宰鲆韵聡L試：

System.out.println((Integer x) -> x / 100 * 100 + 10).apply(100));

畢竟在第一個例子中，本可以這樣寫：

Function addTax = (Integer x) -> x / 100 * 100 + 10;

這樣應該足夠讓 Java 推測類型，但是卻沒有成功。需要做的是明確函數(shù)的類型。明確函數(shù)參數(shù)的類型并不夠，即使已經(jīng)明確了返回類型。這么做還有一個很嚴肅的原因：Java 8對函數(shù)一無所知?？梢哉f函數(shù)就是普通對象加上普通方法，僅此而已。因此需要像下面這樣明確類型：

System.out.println(((Function) x -> x / 100 * 100 + 10).apply(100));

否則，就會被解讀為：

System.out.println(((Whatever) x -> x / 100 * 100 + 10).whatever(100));

因此 lambda 只是在語法上起到簡化匿名類在 Function（或 Whatever）接口執(zhí)行的作用。它實際上跟函數(shù)毫不相關。

假設 Java 只有 apply 方法的 Function 接口，這就不是個大問題。但是原語怎么辦呢？如果 Java 只是對象語言，Function 接口就沒關系?？墒撬皇恰Ｋ皇悄：孛嫦?qū)ο蟮氖褂茫ㄒ虼吮环Q為面向?qū)ο螅?。Java 中最重要的類別是原語，而原語與面向?qū)ο缶幊倘诤系貌⒉缓谩?/p>

Java 5 中引入了自動裝箱，來協(xié)助解決這個問題，但是自動裝箱對性能產(chǎn)生了嚴重限制，這還關系到 Java 如何求值。Java 是一種嚴格的語言，遵循立即求值規(guī)則。結(jié)果就是每次有原語需要對象，都必須將原語裝箱。每次有對象需要原語，都必須將對象拆箱。如果依賴自動裝箱和拆箱，可能會產(chǎn)生多次裝箱和拆箱的大量開銷。

其他語言解決這個問題的方法有所不同，只允許對象，在后臺解決了轉(zhuǎn)化問題。他們可能會有“值類”，也就是受到原語支持的對象。在這種功能下，程序員只使用對象，編譯器只使用原語（描述過于簡化，不過反映了基本原則）。Java 允許程序員直接控制原語，這就增大了問題難度，帶來了更多安全隱患，因為程序員被鼓勵將原語用作業(yè)務類型，這在面向?qū)ο缶幊袒蚝瘮?shù)式程序設計中都沒有意義。（筆者將在另一篇文章中再談這個問題。）

不客氣地說，我們不應該擔心裝箱和拆箱的開銷。如果帶有這種特性的 Java 程序運行過慢，這種編程語言就應該進行修復。我們不應該試圖用糟糕的編程技巧來解決語言本身的不足。使用原語會讓這種語言與我們作對，而不是為我們所用。如果問題不能通過修復語言來解決，那我們就應該換一種編程語言。不過也許不能這樣做，原因有很多，其中最重要的一條是只有 Java 付錢讓我們編程，其他語言都沒有。結(jié)果就是我們不是在解決業(yè)務問題，而是在解決 Java 的問題。使用原語正是 Java 的問題，而且問題還不小。

現(xiàn)在不用對象，用原語來重寫例子。選取的函數(shù)采用類型 Integer 的參數(shù)，返回 Integer。要取代這些，Java 有 IntUnaryOperator 類型。哇哦，這里不對勁兒！你猜怎么著，定義如下：

public interface IntUnaryOperator {  
 int applyAsInt(int operand);  
  ...
   }

這個問題太簡單，不值得調(diào)出方法 apply。

因此，使用原語重寫例子如下：

IntUnaryOperator addTax = x -> x / 100 * (100 + 10); 
System.out.println(addTax.applyAsInt(100));

或者采用匿名函數(shù)：

System.out.println(((IntUnaryOperator) x -> x / 100 * (100 + 10)).applyAsInt(100));

如果只是為了 int 返回 int 的函數(shù)，很容易實現(xiàn)。不過實際問題要更加復雜。Java 8 的 java.util.function 包中有43種（功能）接口。實際上，它們不全都代表功能，可以分類如下：

21個帶有一個參數(shù)的函數(shù)，其中2個為對象返回對象的函數(shù)，19個為各種類型的對象到原語或原語到對象函數(shù)。2個對象到對象函數(shù)中的1個用于參數(shù)和返回值屬于相同類型的特殊情況。

9個帶有2個參數(shù)的函數(shù)，其中2個為（對象，對象）到對象，7個為各種類型的（對象，對象）到原語或（原語，原語）到原語。

7個為效果，非函數(shù)，因為它們并不返回任何值，而且只被用于獲取副作用。（把這些稱為“功能接口”有些奇怪。）

5個為“供應商”，意思就是這些函數(shù)不帶參數(shù)，卻會返回值。這些可以是函數(shù)。在函數(shù)世界里，有些特殊函數(shù)被稱為無參函數(shù)（表明它們的元數(shù)或函數(shù)總量為0）。作為函數(shù)，它們返回的值可能永遠不變，因此它們允許將常量當做函數(shù)。在
Java 8，它們的職責是根據(jù)可變語境來返回各種值。因此，它們不是函數(shù)。

真是太亂了！而且這些接口的方法有不同的名字。對象函數(shù)有個方法叫 apply，返回數(shù)字化原語的方法被稱為 applyAsInt、applyAsLong，或 applyAsDouble。返回 boolean 的函數(shù)有個方法被稱為 test，供應商的方法叫做 get 或 getAsInt、getAsLong、 getAsDouble，或 getAsBoolean。（他們沒敢把帶有 test 方法、不帶函數(shù)的 BooleanSupplier 稱為“謂語”。筆者真的很好奇為什么！）

值得注意的一點，是并沒有對應 byte、 char、 short 和 float 的函數(shù)，也沒有對應兩個以上元數(shù)的函數(shù)。

不用說，這樣真是太荒謬了，然而我們又不得不堅持下去。只要 Java 能推斷類型，我們就會覺得一切順利。然而，一旦試圖通過功能方式控制函數(shù)，你將會很快面對 Java 無法推斷類型的難題。最糟糕的是，有時候 Java 能夠推斷類型，卻會保持沉默，繼續(xù)使用另外一個類型，而不是我們想用的那一個。

假設筆者想使用三個參數(shù)的函數(shù)。由于 Java 8沒有現(xiàn)成可用的功能接口，筆者只有一個選擇：創(chuàng)建自己的功能接口，或者如前文（Java 8 怎么了之一）中所說，采取柯里化。創(chuàng)建三個對象參數(shù)、并返回對象的功能接口直截了當：

interface Function {  
 R apply(T, t, U, u, V, v); 
 }

不過，可能出現(xiàn)兩種問題。第一種，可能需要處理原語。參數(shù)類型也幫不上忙。你可以創(chuàng)建函數(shù)的特殊形式，使用原語，而不是對象。最后，算上8類原語、3個參數(shù)和1個返回值，只不過得到6561中該函數(shù)的不同版本。你以為甲骨文公司為什么沒有在 Java 8中包含 TriFunction？（準確來說，他們只放了有限數(shù)量的 BiFunction，參數(shù)為 Object，返回類型為 int、long或double，或者參數(shù)和返回類型同為 int、long 或 Object，產(chǎn)生729種可能性中的9種結(jié)果。）

更好的解決辦法是使用拆箱。只需要使用 Integer、Long、Boolean 等等，接下來就讓 Java 去處理。任何其他行動都會成為萬惡之源，例如過早優(yōu)化（詳見 http://c2.com/cgi/wiki?PrematureOptimization）。

另外一個辦法（除了創(chuàng)建三個參數(shù)的功能接口之外）就是采取柯里化。如果參數(shù)不在同一時間求值，就會強制柯里化。而且它還允許只用一種參數(shù)的函數(shù)，將可能的函數(shù)數(shù)量限制在81之內(nèi)。如果只使用 boolean、int、long 和double，這個數(shù)字就會降到25（4個原語類型加上兩個位置的 Object 相當于5 x 5）。

問題在于在對返回原語，或?qū)⒃Z作為參數(shù)的函數(shù)來說，使用柯里化可能有些困難。以下是前文（Java 8怎么了之一）中使用的同一例子，不過現(xiàn)在用了原語：

IntFunction> 
   intToIntCalculation = x -> y -> z -> x + y * z;  
   private IntStream calculate(IntStream stream, int a) {   
      return stream.map(intToIntCalculation.apply(b).apply(a)); 
      }  
      
    IntStream stream = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5); 
    IntStream newStream = calculate(stream, 3);

注意結(jié)果不是“包含值5、8、11、14和17的流”，一開始的流也不會包含值1、2、3、4和5。newStream 在這個階段并沒有求值，因此不包含值。（下篇文章將討論這個問題）。

為了查看結(jié)果，就要對這個流求值，也許通過綁定一個終端操作來強制執(zhí)行。可以通過調(diào)用 collect 方法。不過在這個操作之前，筆者要利用 boxed 方法將結(jié)果與一個非終端函數(shù)綁定在一起。boxed 方法將流與一個能夠把原語轉(zhuǎn)為對應對象的函數(shù)綁定在一起。這可以簡化求值過程：

System.out.println(newStream.boxed().collect(toList()));

這顯示為：

[5,8, 11, 14, 17]

也可以使用匿名函數(shù)。不過，Java 不能推斷類型，所以筆者必須提供協(xié)助：

private IntStream calculate(IntStream stream, int a) {   
  return stream.map(((IntFunction>) x -> y -> z -> x + y * z).apply(b).apply(a)); 
  }  
  
  IntStream stream = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5); 
  IntStream newStream = calculate(stream, 3);

柯里化本身很簡單，只要別忘了筆者在其他文章中提到過的一點：

(x, y, z) -> w

解讀為：

x -> y -> z -> w

尋找正確類型稍微復雜一些。要記住，每次使用一個參數(shù)，都會返回一個函數(shù)，因此你需要一個從參數(shù)類型到對象類型的函數(shù)（因為函數(shù)就是對象）。在本例中，每個參數(shù)類型都是 int，因此需要使用經(jīng)過返回函數(shù)類型參數(shù)化的 IntFunction。由于最終類型為 IntUnaryOperator（這是 IntStream 類的 map 方法的要求），結(jié)果如下：

IntFunction>>

筆者采用了三個參數(shù)中的兩種，所有參數(shù)類型都是 int ，因此類型如下：

IntFunction>

可以與使用自動裝箱版本進行比較：

Function>>

如果你無法決定正確類型，可以從使用自動裝箱開始，只要替換上你需要的最終類型（因為它就是 map 參數(shù)的類型）：

Function>

注意，你可能正好在你的程序中使用了這種類型：

private IntStream calculate(IntStream stream, int a) {   
    return stream.map(((Function>) x -> y -> z -> x + y * z).apply(b).apply(a)); 
    }  
    
    IntStream stream = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5); 
    IntStream newStream = calculate(stream, 3);

接下來可以用你使用的原語版本來替換每個 Function，如下所示：

private IntStream calculate(IntStream stream, int a) {   
   return stream.map(((Function>) x -> y -> z -> x + y * z).apply(b).apply(a)); }

private IntStream calculate(IntStream stream, int a) {   return stream.map(((IntFunction>) x -> y -> z -> x + y * z).apply(b).apply(a)); }

double tax = 10.24; 
double limit = 500.0; 
double delivery = 35.50; 
DoubleStream stream3 = DoubleStream.of(234.23, 567.45, 344.12, 765.00); 
DoubleStream stream4 = stream3.map(x -> {   
    double total = x / 100 * (100 + tax);   
      if ( total > limit) {     
        total = total + delivery;   
        }   
        return total; 
    });

DoubleFunction>> computeTotal = x -> y -> z -> w -> {   
    double total = w / 100 * (100 + x);   
    if (total > y) {     
      total = total + z;   
      }   
      return total; 
    };  
    DoubleStream stream2 = stream.map(computeTotal.apply(tax).apply(limit).apply(delivery));

DoubleStream stream2 = stream.map(computeTotal.apply(limit).apply(tax).apply(delivery));

[1440.8799999999999, 3440.2000000000003, 2100.2200000000003, 4625.5]

[258.215152, 661.05688, 379.357888, 878.836]