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Java Stream reduce()使用指南

作者：昕er

reduce()是Java Stream API中的一个重要终端操作,用于将流中的元素通过二元运算符结合起来,生成单一结果,它主要用于计算总和、乘积、最大值、最小值和字符串连接等,本文给大家介绍Java Stream reduce(),感兴趣的朋友一起看看吧

reduce() 是 Java Stream API 中的一个终端操作，它用于将流中的元素逐个结合起来，生成一个值。换句话说，reduce() 通过对流中的元素应用二元运算（一个接收两个输入参数并返回一个结果的操作），将多个元素“归约”成一个值。

1. reduce() 方法的作用

reduce() 用于从流中生成单一结果，常见的用途有：

reduce() 操作接受两个参数：

最终结果是一个 Optional 值，表示该流的归约结果。常用的重载形式如下：

2. reduce() 方法的三种重载形式

形式一：reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

这个形式没有初始值，流的第一个元素将作为初始值。返回的是 Optional<T>，以防流为空。

Optional<Integer> sum = list.stream()
                            .reduce((a, b) -> a + b);

形式二：reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

这个形式有初始值 identity，可以保证即使流为空也会有一个默认结果。返回的是 T。

int sum = list.stream()
              .reduce(0, (a, b) -> a + b);

形式三：reduce(U identity, BiFunction<U, T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)

这个形式适用于并行流操作，它可以通过两个函数实现累加器和合并器的分离。通常用于并行执行任务时，按块操作进行合并。

int sum = list.parallelStream()
              .reduce(0, 
                      (partialResult, element) -> partialResult + element, // 累加器
                      Integer::sum); // 合并器

3. reduce() 的示例

让我们通过几个具体示例来理解 reduce() 的用法。

1. 计算总和

假设我们有一个整数列表，想通过 reduce() 计算所有整数的总和：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
// 使用有初始值的 reduce
int sum = numbers.stream()
    .reduce(0, (a, b) -> a + b);  // 初始值为 0
System.out.println(sum);  // 输出：15

解释：

reduce(0, (a, b) -> a + b)：这里 0 是初始值，(a, b) -> a + b 是累加器，流中的每个元素与前面的计算结果累加，得到最终的总和。

2. 计算乘积

你还可以用 reduce() 计算所有元素的乘积。假设我们想要计算一个整数列表的乘积：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int product = numbers.stream()
    .reduce(1, (a, b) -> a * b);  // 初始值为 1
System.out.println(product);  // 输出：120

解释：

reduce(1, (a, b) -> a * b)：初始值是 1（因为乘法的单位元素是 1），然后通过累乘计算所有元素的乘积。

3. 字符串连接

假设我们有一组字符串，想通过 reduce() 将它们连接起来，生成一个长字符串。

List<String> words = Arrays.asList("Hello", "World", "Stream", "API");
String result = words.stream()
    .reduce("", (a, b) -> a + " " + b);  // 初始值为空字符串
System.out.println(result);  // 输出：" Hello World Stream API"

解释：

reduce("", (a, b) -> a + " " + b)：初始值是空字符串 ""，通过将每个单词添加到之前的字符串后面，生成最终的结果。

4. 找出最大值

假设我们想找到一个整数列表中的最大值：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int max = numbers.stream()
    .reduce(Integer.MIN_VALUE, (a, b) -> a > b ? a : b);  // 初始值为 Integer.MIN_VALUE
System.out.println(max);  // 输出：5

解释：

reduce(Integer.MIN_VALUE, (a, b) -> a > b ? a : b)：初始值是 Integer.MIN_VALUE，表示最小的可能值。通过比较流中的每个元素，最终找到最大的那个。

5. 找出最小值

类似地，我们可以用 reduce() 找到最小值：

int min = numbers.stream()
    .reduce(Integer.MAX_VALUE, (a, b) -> a < b ? a : b);  // 初始值为 Integer.MAX_VALUE
System.out.println(min);  // 输出：1

4. 无初始值的 reduce()

如果流为空，且使用无初始值的 reduce()，返回的将是一个 Optional 对象。这是因为如果流为空，没有值可供“归约”，因此结果是空的。

示例：

List<Integer> emptyList = new ArrayList<>();
Optional<Integer> result = emptyList.stream()
    .reduce((a, b) -> a + b);  // 没有初始值
System.out.println(result);  // 输出：Optional.empty

解释：

因为 emptyList 是空的，没有初始值，因此 reduce() 返回一个空的 Optional 对象，表示没有可供“归约”的元素。

5. 并行流中的 reduce()

在并行流中（parallelStream()），reduce() 可以通过第三种重载方法来高效处理大数据集。它将流拆分成多个子流，并通过累加器和合并器进行并行处理。

并行流中的示例：

int sum = numbers.parallelStream()
    .reduce(0, (partialResult, element) -> partialResult + element, Integer::sum);
System.out.println(sum);  // 输出：15

解释：

reduce(0, (partialResult, element) -> partialResult + element, Integer::sum)：这里的累加器是 (partialResult, element) -> partialResult + element，合并器是 Integer::sum，它们帮助在并行流中将多个子流的结果合并。

6. reduce() 与其他终端操作的对比

而 reduce() 则是将流中的所有元素“归约”成单一的结果，它不用于收集或遍历，而是用于生成某个聚合值。

总结

通过 reduce()，你可以非常灵活地对流中的数据进行复杂的聚合操作。

到此这篇关于Java Stream reduce()详解的文章就介绍到这了,更多相关Java Stream reduce()内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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