Java?Stream.reduce()用法詳細(xì)解析
在學(xué)習(xí)這個函數(shù)的用法之前，我們要先知道這個函數(shù)參數(shù)的意義
基本使用
先舉一個簡單的例子：
算法題：Words
題目描述
每個句子由多個單詞組成，句子中的每個單詞的長度都可能不一樣，我們假設(shè)每個單詞的長度Ni為該單詞的重量，你需要做的就是給出整個句子的平均重量V。解答要求
時間限制：1000ms, 內(nèi)存限制：100MB
輸入
輸入只有一行，包含一個字符串S(長度不會超過100)，代表整個句子，句子中只包含大小寫的英文字母，每個單詞之間有一個空格。輸出
輸出句子S的平均重量V(四舍五入保留兩位小數(shù))。Who Love Solo
輸出樣例
3.67
這道題的意思是求一句話中每個單詞的平均長度，我們求得總長度然后除以單詞數(shù)量即可，剛好能用到reduce()這個方法。
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String[] s = sc.nextLine().split(" ");
double res = Arrays.stream(s).mapToDouble(a ->a.length()).reduce(0,(a,b)->a+b);
System.out.println(String.format("%.2f",res/s.length));
}
}
在代碼中，.reduce(0,(a,b)->a+b);這一塊就是我們經(jīng)典的使用案例，我們要先明白其中a,b的含義，然后再學(xué)習(xí)如何使用
關(guān)鍵概念：初始值的定義（Identity)，累加器（Accumulator)，組合器（Combiner）
- Identity : 定義一個元素代表是歸并操作的初始值，如果Stream 是空的，也是Stream 的默認(rèn)結(jié)果
- Accumulator: 定義一個帶兩個參數(shù)的函數(shù)，第一個參數(shù)是上個歸并函數(shù)的返回值，第二個是Strem 中下一個元素。
- Combiner: 調(diào)用一個函數(shù)來組合歸并操作的結(jié)果，當(dāng)歸并是并行執(zhí)行或者當(dāng)累加器的函數(shù)和累加器的實(shí)現(xiàn)類型不匹配時才會調(diào)用此函數(shù)。
也就是說0就是我們的初始值，(a,b)->a+b就是我們的累加器，其中a就是上一次的計算結(jié)果，b就是Stream流中當(dāng)前元素，而后面的a+b則是計算規(guī)則，比如如果我們改成a*b，那就是計算乘積了，當(dāng)然我們也可以用方法引用來代替 lambda 表達(dá)式。
double res = Arrays.stream(s).mapToDouble(a ->a.length()).reduce(0,Double::sum);這就是最基本的使用了，不知道小伙伴們有沒有學(xué)會呢？
額外舉例
當(dāng)然，我們可以用reduce 方法處理其他類型的 stream，例如，可以操作一個 String 類型的數(shù)組，把數(shù)組的字符串進(jìn)行拼接。
List<String> letters = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e");
String result = letters
.stream()
.reduce("", (partialString, element) -> partialString + element);
assertThat(result).isEqualTo("abcde");
同樣也可以用方法引用來簡化代碼
String result = letters.stream().reduce("", String::concat);
assertThat(result).isEqualTo("abcde");我們再把上面的拼接字符串的例子改下需求，先把字符串轉(zhuǎn)變成大寫然后再拼接
String result = letters
.stream()
.reduce(
"", (partialString, element) -> partialString.toUpperCase() + element.toUpperCase());
assertThat(result).isEqualTo("ABCDE");另外，我們可以并行地歸并元素（并行歸并，下面會詳細(xì)講解），如下并行歸并一個數(shù)字?jǐn)?shù)組來求和
List<Integer> ages = Arrays.asList(25, 30, 45, 28, 32); int computedAges = ages.parallelStream().reduce(0, a, b -> a + b, Integer::sum);
當(dāng)對一個流進(jìn)行并行操作時，在運(yùn)行時會把流分割多個子流來并行操作。在上面例子中，我們需要一個函數(shù)來組合各個子流返回的結(jié)果，這個函數(shù)就是前面提到的Combiner(組合器)。
有一個注意點(diǎn)，下面的代碼無法通過編譯
List<User> users = Arrays.asList(new User("John", 30), new User("Julie", 35));
int computedAges =
users.stream().reduce(0, (partialAgeResult, user) -> partialAgeResult + user.getAge());上代碼無法編譯的原因是，流中包含的是User 對象，但是累加函數(shù)的參數(shù)分別是數(shù)字和user 對象，而累加器的實(shí)現(xiàn)是求和，所以編譯器無法推斷參數(shù) user 的類型。可以把代碼改為如下可以通過編譯
int result = users.stream() .reduce(0, (partialAgeResult, user) -> partialAgeResult + user.getAge(), Integer::sum); assertThat(result).isEqualTo(65);
當(dāng)順序讀流或者累加器的參數(shù)和它的實(shí)現(xiàn)的類型匹配時，我們不需要使用組合器。
并行讀流
如上文提到的，我們可以并行的使用 reduce() 方法。并行使用時，要注意一下幾點(diǎn)：
- 結(jié)果和處理的順序無關(guān)
- 操作不影響原有數(shù)據(jù)
- 操作沒有狀態(tài)和同樣的輸入有一樣的輸出結(jié)果
我們注意上面3點(diǎn)，以防出現(xiàn)不預(yù)期的結(jié)果，一般并行處理包含大量數(shù)據(jù)的流或者耗時的操作。
處理異常
在以上的例子中，reduce 方法都沒拋出異常，如果出現(xiàn)異常我們該如何優(yōu)雅的處理異常呢？看下面例子:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6); int divider = 2; int result = numbers.stream().reduce(0, a / divider + b / divider);
如果 divider =0 , 會拋出 ArithmeticException，遇到這種情況，一般的處理方法使用 try/catch 捕獲異常
public static int divideListElements(List<Integer> values, int divider) {
return values.stream()
.reduce(0, (a, b) -> {
try {
return a / divider + b / divider;
} catch (ArithmeticException e) {
LOGGER.log(Level.INFO, "Arithmetic Exception: Division by Zero");
}
return 0;
});
}如果直接使用 try/catch 會影響代碼的可讀性，我們可以把 divide 的操作封裝一個單獨(dú)的方法，并在里面捕獲異常，如下：
rivate static int divide(int value, int factor) {
int result = 0;
try {
result = value / factor;
} catch (ArithmeticException e) {
LOGGER.log(Level.INFO, "Arithmetic Exception: Division by Zero");
}
return result
}divideListElements 調(diào)用 divide 方法
public static int divideListElements(List<Integer> values, int divider) {
return values.stream().reduce(0, (a, b) -> divide(a, divider) + divide(b, divider));
}復(fù)雜對象的處理
我們可以使用 reduce 方法處理復(fù)雜的對象，reduce 需要接受和復(fù)雜對象相對應(yīng)的 identity、accumulator、combiner。
假設(shè)一個場景：計算一個網(wǎng)站用戶的評分，該評分是所有用戶所有評論的平均值。
有個類 Review 定義如下：
public class Review {
private int points;
private String review;
// constructor, getters and setters
}類 Rating 引用 Review 計算用戶的評分
public class Rating {
double points;
List<Review> reviews = new ArrayList<>();
public void add(Review review) {
reviews.add(review);
computeRating();
}
private double computeRating() {
double totalPoints =
reviews.stream().map(Review::getPoints).reduce(0, Integer::sum);
this.points = totalPoints / reviews.size();
return this.points;
}
public static Rating average(Rating r1, Rating r2) {
Rating combined = new Rating();
combined.reviews = new ArrayList<>(r1.reviews);
combined.reviews.addAll(r2.reviews);
combined.computeRating();
return combined;
}
}先組裝一些用戶和用戶的評論
User john = new User("John", 30);
john.getRating().add(new Review(5, ""));
john.getRating().add(new Review(3, "not bad"));
User julie = new User("Julie", 35);
john.getRating().add(new Review(4, "great!"));
john.getRating().add(new Review(2, "terrible experience"));
john.getRating().add(new Review(4, ""));
List<User> users = Arrays.asList(john, julie);調(diào)用 reduce 方法處理評分
Rating averageRating = users.stream()
.reduce(new Rating(),
(rating, user) -> Rating.average(rating, user.getRating()),
Rating::average);不知道大家學(xué)會了嗎？
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Java Stream.reduce()用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Stream.reduce()用法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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