Java函数式编程中的常用函数：map、filter、reduce详解
函数式编程（Functional Programming，简称FP）是一种编程范式，强调的是将计算过程看成函数之间的简单交互，避免了对共享状态和可变数据的使用，从而消除了程序中的副作用，使代码更加清晰、简洁、易于理解和维护。Java 8中加入了函数式编程特性，极大地增强了Java的语言表达能力。在函数式编程中，有三个非常常用的高阶函数，它们分别是map、filter和reduce，这三个函数都是对集合进行操作的函数，也被称为“集合操作函数”。
1. map
map是指对一个集合中的每个元素都应用一个函数，然后返回一个新的集合，这个集合与原集合具有相同的大小，但包含了已被应用函数处理过的所有元素。一般我们会传入一个Lambda表达式作为处理函数来应用于每个元素。map函数是一个高阶函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个包含每个元素应用函数后的结果的新集合。
示例代码：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> squares = numbers.stream()
.map(n -> n * n)
.collect(toList());
System.out.println(squares);
输出结果：
[1, 4, 9, 16, 25]
在上面的示例代码中，我们定义了一个整数列表numbers，然后对其调用了map函数，对每个元素应用了一个Lambda表达式(n -> n * n)，该表达式将每个元素平方，然后返回一个新的集合squares，包含了平方值。最后，结果集合被打印出来。
2. filter
filter函数是指对一个集合中的每个元素进行过滤，根据一定的条件返回新的集合，新的集合的元素都是满足条件的元素。一般我们会传入一个Lambda表达式作为过滤函数来确定每个元素是否满足条件。filter函数同样是高阶函数，接受一个函数作为参数，并返回一个包含所有满足条件元素的新集合。
示例代码：
List<String> words = Arrays.asList("Java", "Python", "C++", "Ruby", "Go");
List<String> longWords = words.stream()
.filter(word -> word.length() > 3)
.collect(toList());
System.out.println(longWords);
输出结果：
[Java, Python, Ruby]
在上面的示例代码中，我们定义了一个字符串列表words，然后对其调用了filter函数，对每个元素应用了一个Lambda表达式(word -> word.length() > 3)，该表达式判断每个元素的长度是否大于3，如果是，则把这个元素添加到新的集合longWords中。最后，结果集合被打印出来。
3. reduce
reduce函数是指对一个集合中的元素按照一定的规则进行聚合，返回一个聚合后的值。与前两个函数不同，reduce是一个终止操作，即对集合中所有元素进行操作后，最终返回一个新的数据，而不是一个新的集合。reduce函数接受两个参数：第一个是起始值，第二个是对集合中相邻的两个元素进行聚合的Lambda表达式，返回结果作为下一次聚合的第一个元素，直到聚合完整个集合。
示例代码：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println(sum);
输出结果：
15
在上面的示例代码中，我们定义了一个整数列表numbers，然后对其调用了reduce函数，给出一个初始值0，以及一个Lambda表达式(x, y) -> x + y，表示将集合中的元素相加起来。在计算过程中，起始值0被加到第一个元素1上，得到1，然后1被加到第二个元素2上，得到3，然后3被加到第三个元素3上，得到6，以此类推，直到加到最后一个元素5上，得到15，整个计算过程完毕。
综上所述，map、filter和reduce三个高阶函数是函数式编程中非常常用的集合操作函数，它们可以使我们的代码更加简单、直接、易于理解和维护。在实际应用中，我们可以结合各种集合类型、Lambda表达式和函数接口来充分发挥它们的威力。