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Java Stream.reduce()方法操作实际案例讲解

作者：hi星尘

reduce是Java Stream API中的一个核心操作,用于将流中的元素组合起来产生单个结果,这篇文章主要介绍了Java Stream.reduce()方法操作实际案例讲解,需要的朋友可以参考下

reduce是Java Stream API中的一个核心操作，用于将流中的元素组合起来产生单个结果。它实现了"归约"（也称为"折叠"）操作，是函数式编程中的重要概念。

一、reduce的基本概念

1. 什么是reduce操作

reduce操作将流中的元素反复结合起来，得到一个汇总结果。它可以实现求和、求积、找最大值/最小值、字符串连接等各种聚合操作。

2. reduce方法的三种形式

Java Stream API提供了三种reduce方法的重载形式：

最简单的形式 - 只需要一个累加器函数

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

带初始值的形式 - 提供一个初始值

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

最通用的形式 - 包含合并器(combiner)用于并行流

<U> U reduce(U identity,
            BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
            BinaryOperator<U> combiner)

二、reduce方法详解

1. 基本形式：Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

特点：

示例：求最大值

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> max = numbers.stream()
                             .reduce(Integer::max);
max.ifPresent(System.out::println); // 输出5

2. 带初始值形式：T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

特点：

示例：求和

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

3. 通用形式：<U> U reduce(U identity, BiFunction<U,? super T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)

特点：

示例：拼接字符串

List<String> words = Arrays.asList("Hello", "World", "Java");
String combined = words.stream()
                     .reduce("", 
                            (partial, element) -> partial + " " + element,
                            String::concat);
System.out.println(combined.trim()); // 输出"Hello World Java"

三、reduce的底层原理

1. 顺序流的reduce执行过程

对于reduce(identity, accumulator)：

2. 并行流的reduce执行过程

对于reduce(identity, accumulator, combiner)：

四、reduce的常见应用场景

1. 数值计算

// 求和
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 求积
int product = numbers.stream().reduce(1, (a, b) -> a * b);
// 求最大值
int max = numbers.stream().reduce(Integer.MIN_VALUE, Integer::max);

2. 字符串操作

// 字符串连接
String concat = strings.stream().reduce("", String::concat);
// 拼接带分隔符
String joined = strings.stream()
                     .reduce((a, b) -> a + ", " + b)
                     .orElse("");

3. 复杂对象归约

// 计算员工总薪资
double totalSalary = employees.stream()
                           .reduce(0.0, 
                                  (sum, emp) -> sum + emp.getSalary(),
                                  Double::sum);

五、reduce的注意事项

1. 初始值(identity)的选择

2. 并行流中的combiner

3. 性能考虑

六、reduce与collect的区别

特性reducecollect
目的将元素组合为单个值将元素累积到可变容器中
可变性不可变操作可变操作
并行性需要满足结合律内置支持并行
典型用途数学运算、简单聚合收集到集合、字符串拼接等

七、实际案例

案例1：统计订单总金额

List<Order> orders = // 获取订单列表
BigDecimal total = orders.stream()
                       .map(Order::getAmount)
                       .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

案例2：合并多个Map

List<Map<String, Integer>> maps = // 多个map的列表
Map<String, Integer> result = maps.stream()
                                .reduce(new HashMap<>(),
                                        (m1, m2) -> {
                                            m1.putAll(m2);
                                            return m1;
                                        });

八、总结

掌握reduce操作可以让你更高效地处理流数据，实现各种复杂的聚合逻辑。

到此这篇关于Java Stream.reduce()方法深度解析的文章就介绍到这了,更多相关Java Stream.reduce()方法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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