Map<Float, String> m = ImmutableMap.of(4.0f, "A", 3.0f, "B", 2.0f, "C", 1.0f, "D");
    Predicate<? super Integer> h = Predicates.equalTo(42);
    Function<? super String, Integer> g = new HashCodeFunction();
    Function<Float, String> f = Functions.forMap(m, "F");

    Predicate<Float> p1 = Predicates.compose(Predicates.compose(h, g), f);
    Predicate<Float> p2 = Predicates.compose(h, Functions.compose(g, f));

    /**
     * Default initial capacity.
     */
    protected static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

    /**
     * Default load factor.
     */
    protected static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * Upper limit on the number of entries.
     */
    protected final int limitSize;

    /**
     * Creates an {@link LruHashMap}.
     *

			input: map[string]interface{}{
				"age": 18,
			},
			expect: clause.Values{
				Columns: []clause.Column{{Name: "age"}},
				Values:  [][]interface{}{{18}},
			},
		},
		{
			name: "Test convert float value",
			input: map[string]interface{}{
				"score": 99.5,
			},
			expect: clause.Values{
				Columns: []clause.Column{{Name: "score"}},
				Values:  [][]interface{}{{99.5}},
			},
		},
		{

# 追加データ型

今までは、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。

そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:

* 素晴らしいエディタのサポート
* 受信したリクエストからのデータ変換
* レスポンスデータのデータ変換
* データの検証
* 自動注釈と文書化

## 他のデータ型

ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:

* `UUID`:
    * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
    * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。
* `datetime.datetime`:

  @Override
  public int intValue() {
    return (int) sum();
  }

  /** Returns the {@link #sum} as a {@code float} after a widening primitive conversion. */
  @Override
  public float floatValue() {
    return (float) sum();
  }

  /** Returns the {@link #sum} as a {@code double} after a widening primitive conversion. */
  @Override
  public double doubleValue() {

# Дополнительные типы данных

До сих пор вы использовали простые типы данных, такие как:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Но вы также можете использовать и более сложные типы.

При этом у вас останутся те же возможности , что и до сих пор:

* Отличная поддержка редактора.
* Преобразование данных из входящих запросов.
* Преобразование данных для ответа.
* Валидация данных.
* Автоматическая аннотация и документация.

* Конвертацію даних
* Валідацію даних
* Автоматичну документацію

## Спеціальні типи та валідація

Окрім звичайних типів, таких як `str`, `int`, `float`, та ін. Ви можете використовувати складніші типи, які наслідують `str`.

 *
 * @author Ben Yu
 * @since 1.0
 */
@J2ktIncompatible
@GwtIncompatible
public final class Defaults {
  private Defaults() {}

  private static final Double DOUBLE_DEFAULT = 0d;
  private static final Float FLOAT_DEFAULT = 0f;

  /**
   * Returns the default value of {@code type} as defined by JLS --- {@code 0} for numbers, {@code
   * false} for {@code boolean} and {@code '\0'} for {@code char}. For non-primitive types and

     * @return a new instance of {@link ConcurrentHashMap}
     * @see ConcurrentHashMap#ConcurrentHashMap(int, float, int)
     */
    public static <K, V> ConcurrentHashMap<K, V> newConcurrentHashMap(final int initialCapacity, final float loadFactor,
            final int concurrencyLevel) {
        return new ConcurrentHashMap<>(initialCapacity, loadFactor, concurrencyLevel);
    }

# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.