1 Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
2 T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
3 <U> U reduce(U identity,
BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
BinaryOperator<U> combiner);
reduce
是减少,降低意思,这个方法是流元素的累积汇总操作,它会将流中所有元素经过累积之后返回,不仅仅是加减乘除,按照一定逻辑,最终返回。
强调一下,这个 累积
累加器就是第一个元素,第二个元素和累加器操作之后,赋值给累加器,下一轮继续累加器和第三个元素操作,赋值给累加器,以此类推。
其中提供三个方法,方法2是方法1扩展,方法3是方法1,2扩展,同时方法3提供并行操作逻辑。
参数说明
1 Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
入参是函数式接口,是个累加器,继承了BiFunction
入门
Optional<Integer> reduceResult = Stream.of(1,2,3).reduce((acc,item)->
{
log.info("acc:【{}】",acc);
log.info("item:【{}】",item);
return acc+item;
}
log.info("reduceResult :【{}】",reduceResult.get() ); // 6
扩展
// initInfo初始化数据
Optional<User> reduceUser = initInfo.stream().reduce((acc,item)->{
item.setScore(item.getScore().add(acc.getScore()));
return item;
}
log.info("reduceUser:【{}】",reduceUser); // 分数累加后的结果组装对象
* @param identity the identity value for the accumulating function
* @param accumulator an <a href="package-summary.html#Associativity">associative</a>,
* <a href="package-summary.html#NonInterference">non-interfering</a>,
* <a href="package-summary.html#Statelessness">stateless</a>
* function for combining two values
* @return the result of the reduction
2 T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
入参:
第一个参数:初始值,指定类型
第二个参数:累加器对象数据
入门
Integer reduceResult = Stream.of(1,2,3).reduce(
0,
(acc,item)->
{
log.info("acc:【{}】",acc);
log.info("item:【{}】",item);
return acc+item;
}
第一个参数:初始类型,数据,“T”
第二个参数:累加器对象
第三个参数:参数组合器combiner,接受lambda表达式,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
》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!
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);