Java 1.8 新特性——Stream 流中 Reduce 操作
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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
方式一
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Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator); 对Stream中的数据通过累加器accumulator迭代计算,最终得到一个Optional对象
函数式接口BinaryOperator,继承于BiFunction,Bifunction中有一个apply方法,接收两个参数,返回一个结果
package cn_lemon; import java.util.function.BiFunction; @FunctionalInterface public interface BinaryOperator<T> extends BiFunction<T, T, T> { }
package cn_lemon; @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 }
也就是说,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
package cn_lemon; import org.junit.Test; import java.util.Optional; import java.util.stream.Stream; public class ReduceDemo { @Test public void reduceTest() { Optional accResult = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce((acc, item) -> { System.out.println("acc : " + acc); acc += item; System.out.println("item: " + item); System.out.println("acc+ : " + acc); System.out.println("--------"); return acc; }); System.out.println(accResult); } }
运行显示:
方式二
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T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator); 提供一个跟Stream中数据同类型的初始值identity,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
package cn_lemon; import org.junit.Test; import java.util.Optional; import java.util.stream.Stream; public class ReduceDemo { @Test public void reduceTest() { int accResult = Stream.of(1, 2, 3, 4) .reduce(100, (acc, item) -> { System.out.println("acc : " + acc); acc += item; System.out.println("item: " + item); System.out.println("acc+ : " + acc); System.out.println("--------"); return acc; }); System.out.println(accResult); } }
运行显示:
方式三
<U> U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner);
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首先看一下BiFunction的三个泛型类型分别是U、 ? super T、U,参考BiFunction函数式接口apply方法定义可以知道,累加器累加器通过类型为U和? super T的两个输入值计算得到一个U类型的结果返回。也就是说这种reduce方法,提供一个不同于Stream中数据类型的初始值,通过累加器规则迭代计算Stream中的数据,最终得到一个同初始值同类型的结果
package cn_lemon; import org.junit.Test; import java.util.ArrayList; import java.util.stream.Stream; public class ReduceDemo { @Test public void reduceTest() { ArrayList<Integer> newList = new ArrayList<>(); ArrayList<Integer> accResult_ = Stream.of(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_: " + accResult_); } }
运行显示:
通过运行结果可以看出,第三个参数定义的规则并没有执行。这是因为reduce的第三个参数是在使用parallelStream的reduce操作时,合并各个流结果的,本例中使用的是stream,所以第三个参数是不起作用的。上述示例,提供一个只有一个元素1的arrayList,通过累加器迭代,将stream中的数据添加到arrayList中