面试题：Kotlin Lambda表达式与函数式编程范式的深度融合

1. Kotlin Lambda 表达式与函数式编程范式的融合

不可变数据：在 Kotlin 中，可以使用 val 关键字定义不可变变量。结合 Lambda 表达式，例如在处理集合时，我们可以创建不可变集合，然后通过 Lambda 表达式对其进行操作。这样可以确保数据在操作过程中不会被意外修改。
```
val numbers = listOf(1, 2, 3, 4, 5)
val squaredNumbers = numbers.map { it * it }
```
这里 numbers 是一个不可变的列表，map 函数接受一个 Lambda 表达式 { it * it }，它对 numbers 中的每个元素进行平方操作，并返回一个新的不可变列表 squaredNumbers。
纯函数：纯函数是指对于相同的输入，总是返回相同的输出，并且没有副作用。Lambda 表达式很容易实现纯函数。例如：
```
fun add(a: Int, b: Int): Int = a + b
val addLambda: (Int, Int) -> Int = { a, b -> a + b }
```
无论是 add 函数还是 addLambda，对于相同的输入 a 和 b，总是返回相同的结果，并且没有副作用。

2. 在复杂业务逻辑中提高代码可读性和可维护性

可读性：以一个电商系统中计算订单总价的业务逻辑为例。假设订单由多个商品项组成，每个商品项有价格和数量。
```
data class Product(val price: Double, val quantity: Int)
data class Order(val products: List<Product>)

fun calculateTotal(order: Order): Double {
    return order.products
       .map { it.price * it.quantity }
       .sum()
}
```
使用 Lambda 表达式和函数式编程风格，代码逻辑一目了然。map 函数通过 Lambda 表达式计算每个商品项的总价，sum 函数对所有商品项的总价进行求和。

可维护性：如果业务需求发生变化，例如需要对某些商品进行折扣处理。可以很容易地在 Lambda 表达式中添加逻辑。

fun calculateTotalWithDiscount(order: Order): Double {
    return order.products
       .map { product ->
            if (product.price > 100) {
                product.price * product.quantity * 0.9
            } else {
                product.price * product.quantity
            }
        }
       .sum()
}

这种方式只需要在 map 的 Lambda 表达式中添加折扣逻辑，不会影响其他部分的代码，增强了代码的可维护性。

3. 性能优化分析

避免中间集合创建：在某些情况下，使用链式操作时，可能会创建多个中间集合，影响性能。例如：
```
val numbers = (1..1000000).toList()
val result1 = numbers
   .map { it * 2 }
   .filter { it > 1000 }
   .sum()
```
这里 map 操作会创建一个新的集合，filter 操作又会创建一个新的集合。可以使用 sequence 来避免中间集合创建：
```
val result2 = numbers.asSequence()
   .map { it * 2 }
   .filter { it > 1000 }
   .sum()
```
asSequence 将集合转换为序列，序列的操作是延迟执行的，只有在最终调用 sum 时才会执行所有操作，避免了中间集合的创建，从而提高性能。
并行处理：对于大规模数据，可以使用并行流来利用多核 CPU 的优势。
```
val numbers = (1..1000000).toList()
val parallelResult = numbers.parallelStream()
   .mapToDouble { it.toDouble() * 2 }
   .filter { it > 1000 }
   .sum()
```
parallelStream 开启并行处理，将数据分块并行处理，提高计算速度。不过，并行处理也会带来一些额外的开销，如线程创建和数据合并的开销，对于小规模数据可能性能反而下降，所以需要根据实际数据规模进行权衡。

星途面试题库

面试题：Kotlin Lambda表达式与函数式编程范式的深度融合

知识考点

面试题答案

1. Kotlin Lambda 表达式与函数式编程范式的融合

2. 在复杂业务逻辑中提高代码可读性和可维护性

3. 性能优化分析