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paip.提升效率---filter map reduce 的java 函数式编程实现

时间:2014-05-23 06:44:42      阅读:557      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

#paip.提升效率---filter map reduce 的java 函数式编程实现
========================================================
#----------------------index索引------------------
++函数式编程的优点儿以及缺点
++actual code 实际代码例如以下
---filter 实现...
--- map 实现..
---reduce
---调用

##函数式编程的优点儿以及缺点
----------------------------
从声明式编程 取代  命令式编程 的观点来看,函数式编程是个好东东..why >>>how
大多时间哈,,能够easy的理解..
大多时间哈,更是代码短....

可是,有时候,代码很多其它,更长的...预计是java7 没实现lambda 表达式造成的吧..
reduce 使用的递归,可能很多其它的对象生成,,以及堆栈溢出...毕竟,如今的电脑都是基于寄存器的...不是基于堆栈机器..不是基于lambda list机...


作者 老哇的爪子 Attilax 艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com
来源: http://blog.csdn.net/attilax

##actual code 实际代码例如以下
----------------

###filter 实现...
public static <atiType> atiType filterO4(atiType arr, Func func) {
        // List li = new ArrayList();
        // for (int i = 0; i < objLi.size(); i++) {
        // String string = objLi.get(i);
        // boolean o = (Boolean) func.invoke(string);
        // if (!o)
        // li.add(string);
        // }

        List li = new ArrayList();
        if (arr instanceof String[]) {
            String[] sa = (String[]) arr;
            for (int i = 0; i < sa.length; i++) {
                String charx = sa[i];
                if (!(Boolean) func.invoke(charx))
                    li.add(charx);

            }
            return (atiType) toStrArr(li);
        }
        if (arr instanceof List) {
             List li3=(List) arr;
            for (int i = 0; i <li3.size(); i++) {
                String charx = (String) li3.get(i);
                if (!(Boolean) func.invoke(charx))
                    li.add(charx);

            }
            return (atiType)  (li);
        }

        return null;
    }

    ### map 实现..
    
    public static List<String> mapx(Object li, Func function) {
        List lir = new ArrayList();
        if (li instanceof List) {
            List objLi = (List) li;
            for (int i = 0; i < objLi.size(); i++) {
                Object o = function.invoke(objLi.get(i));

                lir.add(i, o);
            }
        } else {
            Object[] objLi = (Object[]) li;
            for (int i = 0; i < objLi.length; i++) {
                lir.add(function.invoke(objLi[i]));
            }
        }
        return lir;
    }
    
###reduce
public static <atiType,retType> retType reduceO4d(atiType obj,   Func function) {
    
        retType lastVal = null;
        
        if (obj instanceof List) {
            if(lastVal==null)
                lastVal=(retType) new ArrayList();
            
            List objLi = (List) obj;
            for (int i = 0; i < objLi.size(); i++) {
                lastVal =   (retType) function.invoke(lastVal, objLi.get(i));

            }
            return (retType) lastVal;
        }
        return null;
    }
###调用
public static void main(String[] args) {
        String f = "c:\\li.txt";
        List<String> li = filex.read2list(f);
        List<String> li2 = listUtil.reduceO4d(li, new Func() {

            @Override
            public Object invoke(Object... o) {
                List Last = (List) o[0];
                String s = (String) o[1];
                if (s.contains("@")) {
                    String[] a = s.split("\\t");
                    String nowSlect = a[0].trim().replaceAll("@", "");
                    List li_now=listUtil.toList(nowSlect);
                    li_now=listUtil.deDulicate(li_now);
                    return  Last.addAll(li_now);
                }
                return Last;

            }
        });
        filex.saveList2file(li2, "c:\\catch.txt");
    }

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paip.提升效率---filter map reduce 的java 函数式编程实现

原文:http://www.cnblogs.com/mengfanrong/p/3741790.html

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