JAVA8 Stream流中的reduce()方法详解

2023-02-28 11:02:58 方法 详解 Java8

reduce()简介

  • 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

reduce方法有三个override的方法:

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

公共集合

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)

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);
 
        
    }

方式二reduce(T identity, BinaryOperator accumulator) 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);
 
        
    }

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);
    }

         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新特性之stream流中reduce()求和知识总结

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!

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