Java Stream reduce()详解

news2024/10/10 11:24:34

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：

计算总和、乘积
计算最大值、最小值
将字符串、对象等组合成一个结果

reduce() 操作接受两个参数：

一个初始值（称为“标识”）。
一个二元运算符，通常以 lambda 表达式的形式提供。

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。