JAVA8 Stream流之reduce()方法详解

reduce()简介

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• Reduce 原意：减少，缩小
• 根据指定的计算模型将Stream中的值计算得到一个最终结果
  解释：reduce 操作可以实现从Stream中生成一个值，其生成的值不是随意的，而是根据指定的计算模型。比如，之前提到count、min和max方法，因为常用而被纳入标准库中。事实上，这些方法都是reduce操作。

reduce三个override的方法

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reduce方法有三个override的方法：

Optional reduce(BinaryOperator accumulator);

T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator);

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

公共集合

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测试代码中的所有集合，都是该集合。

    List<Person> javaProgrammers = new ArrayList<Person>() {
        {
            add(new Person("Elsdon", "Jaycob", "Java programmer", "male", 2000, 18));
            add(new Person("Tamsen", "Brittany", "Java programmer", "female", 2371, 55));
            add(new Person("Floyd", "Donny", "Java programmer", "male", 3322, 25));
            add(new Person("Sindy", "Jonie", "Java programmer", "female", 35020, 15));
            add(new Person("Vere", "Hervey", "Java programmer", "male", 2272, 25));
            add(new Person("Maude", "Jaimie", "Java programmer", "female", 2057, 87));
            add(new Person("Shawn", "Randall", "Java programmer", "male", 3120, 99));
            add(new Person("Jayden", "Corrina", "Java programmer", "female", 345, 25));
            add(new Person("Palmer", "Dene", "Java programmer", "male", 3375, 14));
            add(new Person("Addison", "Pam", "Java programmer", "female", 3426, 20));
        }
    };

方式一reduce(BinaryOperator accumulator)

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• Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
  我们先看第一个变形，参数列表为一个函数接口BinaryOperator<T>,
  BinaryOperator源码：

public interface BinaryOperator<T> extends BiFunction<T,T,T> {
      public static <T> BinaryOperator<T> minBy(Comparator<? super T> comparator) {
        Objects.requireNonNull(comparator);
        return (a, b) -> comparator.compare(a, b) <= 0 ? a : b;
    }
    public static <T> BinaryOperator<T> maxBy(Comparator<? super T> comparator) {
        Objects.requireNonNull(comparator);
        return (a, b) -> comparator.compare(a, b) >= 0 ? a : b;
    }
}

看BinaryOperator接口源码，我们可以看到，它又继承了 BiFunction<T,T,T>.
另外，在BinaryOperator接口中又定义了另个静态方法为minBy和maxBy,
上面我们提到BinaryOperator接口继承了BiFunction<T,T,T>，我们看一下BiFunction<T,T,T>源码：

@FunctionalInterface
public interface BiFunction<T, U, R> {
    R apply(T t, U u);//接收两个参数 t 和 u, 返回 R
}

Bifunction中有一个apply方法，接收两个参数，返回一个结果
小结： 不管是BinaryOperator类还是最终继承的BiFunction类，在类上都有@FunctionalInterface注解，因此reduce(BinaryOperator<T> accumulator)方法需要一个函数式接口参数，该函数式接口需要两个参数，返回一个结果(reduce中返回的结果会作为下次累加器计算的第一个参数)，也就是累加器,最终得到一个Optional对象

测试示例代码：

    @Test
    public void Test() {
        int asInt = javaProgrammers.stream()
                                    .mapToInt(Person::getSalary)//返回数值流，减少拆箱封箱操作，避免占用内存  IntStream
                                    .reduce((x, y) -> x += y)// int
                                    .getAsInt(); //return int
        System.out.printf("方式一   reduce(BinaryOperator<T> accumulator)   求薪资测试结果："+asInt);

        /*解析：
             1. reduce(BinaryOperator<T> accumulator)    reduce方法接受一个函数，这个函数有两个参数
             2. 第一个参数是上次函数执行的返回值（也称为中间结果），第二个参数是stream中的元素，这个函数把这两个值相加，得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数
         *注意：
             1.第一次执行的时候第一个参数的值是Stream的第一个元素，第二个参数是Stream的第二个元素
             2.方法返回值类型是Optional
         */
    }

方式二reduce(T identity, BinaryOperator accumulator)

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• T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
  与第一种变形相同的是都会接受一个BinaryOperator函数接口，不同的是其会接受一个identity参数，identity参数与Stream中数据同类型，相当于一个的初始值，通过累加器accumulator迭代计算Stream中的数据，得到一个跟Stream中数据相同类型的最终结果。
  测试示例代码：

    @Test
    public void test1(){
        int reduce = javaProgrammers.stream().mapToInt(Person::getSalary).reduce(10000, (x, y) -> x += y);
        System.out.printf("方式二  reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)   求薪资测试结果："+reduce);

        /*注意：
         *      1.与方式一相比设置了累加器的初始值，参数一（x）则不再是Stream中的第一个数据而是设置的初始值（10000）其他相同
         */
    }

打印结果：

方式一   reduce(BinaryOperator<T> accumulator)   求薪资测试结果：57308
方式二  reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator) 求薪资测试结果：67308 //初始值10000

方式三 reduce(U identity,BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,BinaryOperator<U> combiner)

• \<U\> U reduce(U identity,BiFunction\<U, ? super T, U\> accumulator,BinaryOperator\<U\> combiner);
  我们先观察分析再次被改变的参数列表：

\(~~~~~~~\) 1. 第一个参数：返回实例u，传递你要返回的U类型对象的初始化实例u

\(~~~~~~~\) 2. 第二个参数：累加器accumulator，可以使用lambda表达式，声明你在u上累加你的数据来源t的逻辑，例如(u,t)->u.sum(t),此时lambda表达式的行参列表是返回实例u和遍历的集合元素t，函数体是在u上累加t

\(~~~~~~~\) 3. 第三个参数：参数组合器combiner，接受lambda表达式。

根据参数我们一步一步分析代码示例：

    @Test
    public void test2() {
        ArrayList<Integer> accResult_ = Stream.of(1, 2, 3, 4)
                //第一个参数，初始值为ArrayList
                .reduce(new ArrayList<Integer>(),
                        //第二个参数，实现了BiFunction函数式接口中apply方法，并且打印BiFunction
                        new BiFunction<ArrayList<Integer>, Integer, ArrayList<Integer>>() {
                            @Override
                            public ArrayList<Integer> apply(ArrayList<Integer> acc, Integer item) {

                                acc.add(item);
                                System.out.println("item: " + item);
                                System.out.println("acc+ : " + acc);
                                System.out.println("BiFunction");
                                return acc;
                            }
                            //第三个参数---参数的数据类型必须为返回数据类型，改参数主要用于合并多个线程的result值
                            // （Stream是支持并发操作的，为了避免竞争，对于reduce线程都会有独立的result）
                        }, new BinaryOperator<ArrayList<Integer>>() {
                            @Override
                            public ArrayList<Integer> apply(ArrayList<Integer> acc, ArrayList<Integer> item) {
                                System.out.println("BinaryOperator");
                                acc.addAll(item);
                                System.out.println("item: " + item);
                                System.out.println("acc+ : " + acc);
                                System.out.println("--------");
                                return acc;
                            }
                        });
        System.out.println("accResult_: " + accResult_);

        System.out.println("------------------lambda优化代码-----------------");

        ArrayList<Integer> newList = new ArrayList<>();

        ArrayList<Integer> accResult_s = Stream.of(1,2,3,4)
                .reduce(newList,
                        (acc, item) -> {
                            acc.add(item);
                            System.out.println("item: " + item);
                            System.out.println("acc+ : " + acc);
                            System.out.println("BiFunction");
                            return acc;
                        }, (acc, item) -> null);
        System.out.println("accResult_s: " + accResult_s);

        /**
         *注意：
         *  1. 方式三:第三个参数用来处理并发操作，如何处理数据的重复性，应多做考虑，否则会出现重复数据！
         *  2. 方式三：只有在使用静态Stream类of创建的Stream流对象，才会是有使用该方式
         *
         */

    }

\(~~~~\)示例代码中，第一个参数是ArrayList,在第二个函数参数中打印了“BiFunction”，而在第三个参数接口中打印了函数接口中打印了”BinaryOperator“.看下面的打印结果，只打印了“BiFunction”，而没有打印”BinaryOperator“，也就是说第三个函数参数并没有执行。分析参数时我们知道了该变形可以返回任意类型的数据。
\(~~~~\)对于第三个函数参数，为什么没有执行，而且其参数必须为返回的数据类型？这是因为Stream是支持并发操作的，为了避免竞争，对于reduce线程都会有独立的result，combiner的作用在于合并每个线程的result得到最终结果。这也说明了了第三个函数参数的数据类型必须为返回数据类型了。 java8 reduce方法中的第三个参数combiner有什么作用？
打印结果：

item: 1
acc+ : [1]
BiFunction
item: 2
acc+ : [1, 2]
BiFunction
item: 3
acc+ : [1, 2, 3]
BiFunction
item: 4
acc+ : [1, 2, 3, 4]
BiFunction

另外需要注意：因为第三个参数用来处理并发操作，如何处理数据的重复性，应多做考虑，否则会出现重复数据！

结束语

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路漫漫其修远行，吾将上下而求索

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推荐参考博客:

https://blog.csdn.net/IO_Field/article/details/54971679
https://blog.csdn.net/weixin_43860260/article/details/94875064

原文地址：https://www.cnblogs.com/MrYuChen-Blog/p/14061320.html