前言

函数式编程是一种历久弥新的编程范式，比起命令式编程，它更加关注程序的执行结果而不是执行过程。Guava 做了一些很棒的工作，搭建了在 Java 中模拟函数式编程的基础设施，让我们不用多费手脚就能享受部分函数式编程带来的便利。

Java 始终是一个面向对象（命令式）的语言，在我们使用函数式编程这种黑魔法之前，需要确认：同样的功能，使用函数式编程来实现，能否在健壮性和可维护性上，超过使用面向对象（命令式）编程的实现？

Function

Function 接口是我们第一个介绍的 Guava 函数式编程基础设施。

下面这段代码是去掉注释之后的 Function 接口。

@GwtCompatible
public interface Function<F, T> {
  @Nullable T apply(@Nullable F input);
  @Override
  boolean equals(@Nullable Object object);
}

实例化这个仿函数接口要求至少要实现 apply 方法。只有在需要判断两个函数是否等价的时候才覆盖实现 equals 方法。

下面我们通过一个简单的函数定义的例子看看 Function 接口的用法。

Function<Double, Double> sqrt = new Function<Double, Double>() {
    public Double apply(Double input) {
        return Math.sqrt(input);
    }
};
sqrt.apply(4.0);//2.0

这里我们通过实例化一个匿名类的方式来完成了仿函数的定义、初始化和赋值。

注意到仿函数始终不是一个函数，而是一个对象，我们只能调用这个对象的方法来模拟函数调用。

这种 Function 接口的用法和函数式编程中将一个匿名函数赋值给变量的做法类似。当然，更加常见的函数定义方式是显式的声明一个函数然后实现它。

class SqrtFunction implements Function<Double, Double> {
    public Double apply(Double input) {
        return Math.sqrt(input);
    }
}
new SqrtFunction().apply(4.0);//2.0

从接口定义我们可以看出来，Function 接口模拟的函数只能接收一个参数，这不得不说是一个不小的限制。假如我们希望实现一个接收两甚至多个个参数的函数，我们就不得不做一些额外的工作来绕过这个限制。

下面的例子我们实现一个仅接收两个参数的函数。

Function<SimpleEntry<Double, Double>, Double> power
        = new Function<SimpleEntry<Double, Double>, Double>() {
    public Double apply(SimpleEntry<Double, Double> input) {
        return Math.pow(input.getKey(), input.getValue());
    }
};
power.apply(new SimpleEntry<Double, Double>(3.0, 2.0));//9.0

Function<Double[], Double> sum = new Function<Double[], Double>() {
    public Double apply(Double[] input) {
        Double result = 0.0;
        for (Double element : input) {
            result += element;
        }
        return result;
    }
};
sum.apply(new Double[]{3.0, 4.0, 5.1});//12.1

虽然从代码长度来看，使用 Function 接口来定义函数，需要写更多的代码。实际上，大部分的泛型声明和函数覆盖的代码都是由 IDE 自动生成的，手写的代码不过是 apply 的函数体而已。

Functions

Functions 是 Guava 中与 Function 接口配套使用的工具类，为处理实现了 Function 接口的仿函数提供方便。我们一起看看 Functions 是如何让 Function 接口如虎添翼的。

Functions 是一个方法工厂，提供各种返回 Function 实例的方法。如果我们把 Function 视为函数，那么 Functions 的方法就是高阶函数，因为它能够将函数作为它的返回值。

Functions#toStringFunction 返回这样一个函数  f(x)=x.toString() $f(x)=x.toString()$，以对象为入参，以对象的 toString 方法的返回值为返回值。

Functions#identity 返回这样一个函数  f(x)=x $f(x)=x$，以对象为入参，返回对象本身。

Functions#constant 返回一个常函数  f(x)=a $f(x)=a$，入参就是返回的函数的返回值。

Functions#compose 返回一个复合函数  h(x)=g(f(x)) $h(x)=g(f(x))$，以两个函数为入参，返回这两个函数复合之后的函数。例如我们有函数  f:X→Y $f:X\to Y$ 和函数  g:Y→Z $g:Y\to Z$，复合之后得到复合函数  g∘f:X→Z $g\circ f:X\to Z$。

想象一个数据处理程序，我们可以实现一个一个函数，让数据流从函数组成的阀门中间依次流过，最终得到想要的结果。我们可以使用复合函数方法将各个函数组合成流水线，当然也可以使用其他方法。

接下来是 3 组以 for 开头的方法，将其他数据结构或者接口的实例转变成 Function 实例。

Functions#forMap(java.util.Map<K,V>) 以一个映射 map 为入参，返回这样一个函数， f(x)=map.get(x) $f(x)=map.get(x)$。

Functions#forMap(java.util.Map<K,? extends V>, V) 和上面的方法类似，区别在于这个方法的第二个参数是一个默认值，当映射中不包含入参键的时候，第一个方法返回的函数会抛出异常，而第二个方法返回的函数会返回默认值。

Functions#forPredicate 以 Guava 的谓词实例为入参，返回一个 Function 实例。后续博文会介绍谓词接口 Predicate。

Functions#forSupplier 以 Guava 的 Supplier 实例为入参，返回一个 Function 实例。后续博文会介绍惰性求值接口 Supplier。

源码分析

下面这张图是 Functions 类的结构。

可以看出，Functions 的 8 个公有方法都有对应的内部类作为功能支撑。这 8 个方法的实现大同小异，我们这里选取两个具有代表性的方法进行源码分析。

首先是最简单的 Functions#identity。

public static <E> Function<E, E> identity() {
  return (Function<E, E>) IdentityFunction.INSTANCE;
}

// enum singleton pattern
private enum IdentityFunction implements Function<Object, Object> {
  INSTANCE;

  @Override
  @Nullable
  public Object apply(@Nullable Object o) {
    return o;
  }
  @Override public String toString() {
    return "identity";
  }
}

注意到 Functions#identity 其实是个常函数，它返回的函数  f(x)=x $f(x)=x$ 可以表示为一个常量或者单例，于是实现中使用了枚举在完成函数定义的同时顺便实现了单例。

接下来是构造复合函数的高阶函数 Functions#compose。

 /**
   * Returns the composition of two functions. For {@code f: A->B} and {@code g: B->C}, composition
   * is defined as the function h such that {@code h(a) == g(f(a))} for each {@code a}.
   *
   * @param g the second function to apply
   * @param f the first function to apply
   * @return the composition of {@code f} and {@code g}
   * @see <a href="//en.wikipedia.org/wiki/Function_composition">function composition</a>
   */
  public static <A, B, C> Function<A, C> compose(Function<B, C> g, Function<A, ? extends B> f) {
    return new FunctionComposition<A, B, C>(g, f);
  }

private static class FunctionComposition<A, B, C> implements Function<A, C>, Serializable {
  private final Function<B, C> g;
  private final Function<A, ? extends B> f;

  public FunctionComposition(Function<B, C> g, Function<A, ? extends B> f) {
    this.g = checkNotNull(g);
    this.f = checkNotNull(f);
  }
  @Override
  public C apply(@Nullable A a) {
    return g.apply(f.apply(a));
  }
  @Override public boolean equals(@Nullable Object obj) {
    if (obj instanceof FunctionComposition) {
      FunctionComposition<?, ?, ?> that = (FunctionComposition<?, ?, ?>) obj;
      return f.equals(that.f) && g.equals(that.g);
    }
    return false;
  }
  @Override public int hashCode() {
    return f.hashCode() ^ g.hashCode();
  }
  @Override public String toString() {
    return g + "(" + f + ")";
  }
  private static final long serialVersionUID = 0;
}

复合函数的支撑类的实现也比较直观，FunctionComposition 类内部持有需要复合的两个 Function 实例，然后在复合函数被调用的时候依次调用持有的两个函数。

一个有趣的地方是关于泛型声明，复合的时候需要声明 3 个类型，函数  f $f$ 的入参类型 A ，函数  f $f$ 的返回值类型(函数  g $g$ 的入参类型) B，函数  g $g$ 的返回值类型 C。初始化 FunctionComposition 的时候，函数  f $f$ 的返回值类型却是 B 或 B 的子类。为什么函数  f $f$ 的返回值类型能够放宽到 B 的子类呢？

原因就是“里氏替换原则”，派生类（子类）对象能够替换其基类（超类）对象被使用，所以函数  f $f$ 的返回值类型如果是 B 的子类，也能够被函数  g $g$ 正确处理。