java 框架通过以下方式支持函数式编程中的惰性求值：使用惰性集合类（例如 stream）：允许创建操作序列，仅在需要实际结果时才执行。使用 optional：包装可能为 null 的值，仅在检查条件时才检索实际值。
Java 框架如何通过惰性求值支持函数式编程？
简介
惰性求值是一种编程范例，允许我们延迟执行计算，直到需要该结果为止。这在函数式编程中非常有用，因为它可以减少中间结果的产生，从而提高性能。
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在 Java 中，我们可以使用惰性集合类（例如 Stream 和 Optional）来实现惰性求值。这些类允许我们定义一系列运算，但仅在需要实际结果时才对其进行评估。
使用 Stream 实现惰性求值
Stream 是一个惰性集合，它允许我们创建一个操作序列，而无需立即执行它们。我们可以使用方法链在流上应用这些运算，如下所示：
Streamnumbers = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5); Stream squares = numbers.map(n -> n * n);
map() 操作通过将每个元素平方，将一个数字流转换为一个平方流。然而，在这个阶段，平方操作尚未执行。只有当我们实际消费流时，例如将其转换为列表时，才会执行这些操作：
ListsquaresList = squares.toList();
使用 Optional 实现惰性求值
Optional 是一个表示可空值的包装类。它允许我们在处理可能为 null 的值时避免 NullPointerException。我们可以使用 Optional 来延迟检查条件，直到需要为止，如下所示：
Optionalname = Optional.ofNullable(person.getName()); if (name.isPresent()) { String actualName = name.get(); }
在这个示例中，我们使用 Optional.ofNullable() 来创建一个包含 person.getName() 值的 Optional。只有当我们调用 isPresent() 方法并检查它是否为 true 时，才会检索实际名称。
实战案例
让我们考虑一个使用惰性求值的实战案例。假设我们有一个包含交易的列表，我们需要计算每个交易的佣金。我们可以使用 Stream 和 Optional 来优化此计算：
Listtrades = ...; Stream commissions = trades.stream() .filter(t -> t.getValue() > 100) // 仅处理金额大于 100 的交易 .map(t -> t.getValue() * 0.02) // 计算每个交易的佣金 .filter(Optional::isPresent) // 忽略为空的佣金 .map(Optional::get); // 提取实际的佣金值
在这种情况下，只有当交易金额大于 100 时才会计算佣金。这通过惰性求值来实现更快的执行速度。
结论
通过使用惰性集合类，Java 框架支持函数式编程并提高性能。通过延迟计算直到需要实际结果为止，我们可以减少不必要的中间计算并简化代码。
