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Java 函數式程式設計（三）：Stream map 操作與列表轉換進階實戰

編輯：Java 相關知識

列表轉換的核心：map 操作詳解

Stream.map(Function<T,R>) 將流中每個元素映射為新元素，形成新流，元素數量不變但類型可變。這是函數式編程中「函子」概念在 Java 的體現。

基本用法：字串大寫轉換

List friends = Arrays.asList("Brian", "Nate", "Neal", "Raju", "Sara", "Scott");

// 命令式：可變集合、外部迭代
List uppercase = new ArrayList<>();
for (String name : friends) uppercase.add(name.toUpperCase());

// 函數式：不可變、內建迭代、管道式
friends.stream()
    .map(String::toUpperCase)           // 方法引用
    .forEach(System.out::println);      // 終端操作觸發執行

// 輸出：BRIAN NATE NEAL RAJU SARA SCOTT

類型轉換：String → Integer

friends.stream()
    .map(String::length)                // String -> Integer
    .forEach(len -> System.out.print(len + " "));

// 輸出：5 4 4 4 4 5

map 進階模式

1. 複雜物件轉換：DTO 映射

record User(String name, int age, String email) {}
record UserDTO(String name, boolean adult, String domain) {}

List users = List.of(
    new User("Alice", 25, "alice@gmail.com"),
    new User("Bob", 17, "bob@yahoo.com")
);

List dtos = users.stream()
    .map(u -> new UserDTO(
        u.name(),
        u.age() >= 18,
        u.email().substring(u.email().indexOf('@') + 1)
    ))
    .toList();

2. 異常處理包裝：Checked Exception 在 Lambda 中

@FunctionalInterface
interface ThrowingFunction {
    R apply(T t) throws Exception;
}

static  Function wrap(ThrowingFunction f) {
    return t -> {
        try { return f.apply(t); }
        catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); }
    };
}

// 使用
List urls = List.of("https://a.com", "https://b.com");
List docs = urls.stream()
    .map(wrap(url -> Jsoup.connect(url).get())) // Jsoup 拋出 IOException
    .toList();

3. 條件映射：map + filter 組合 vs flatMap

// 只轉換滿足條件的元素，其餘保持原樣
List mixed = List.of("apple", "BANANA", "Cherry");
List result = mixed.stream()
    .map(s -> s.equals(s.toUpperCase()) ? s.toLowerCase() : s.toUpperCase())
    .toList(); // 全部大小寫反轉

// 只有大寫才轉小寫，其他不變
List result2 = mixed.stream()
    .map(s -> s.equals(s.toUpperCase()) ? s.toLowerCase() : s)
    .toList();

方法引用 vs Lambda：選擇指南

「傳遞參數給方法」的 Lambda 應改用方法引用（俗稱「外包模式」）：

場景	Lambda	方法引用	建議
單純轉發	`x -> x.toUpperCase()`	`String::toUpperCase`	方法引用
需額外參數/邏輯	`x -> transform(x, config)`	不可用	Lambda
建構子	`x -> new DTO(x)`	`DTO::new`	方法引用
靜態方法	`x -> Util.parse(x)`	`Util::parse`	方法引用

效能考量：惰性與融合優化

惰性求值：中間操作（map/filter）不執行，終端操作（collect/forEach）才一次性遍歷
迴圈融合：JVM 可將多個 map/filter 融合為單一迴圈，避免中間集合分配
並行流：.parallelStream() 自動分割任務至 ForkJoinPool，無共享狀態時線性加速
基礎型別流：IntStream/LongStream/DoubleStream 避免裝箱拆箱，數值計算效能大增

// 數值計算優先用基本型別流
double avg = prices.stream()
    .mapToDouble(BigDecimal::doubleValue) // 轉為 DoubleStream
    .filter(p -> p > 20)
    .map(p -> p * 0.9)
    .average()
    .orElse(0.0);