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Java Stream reduce()使用指南

更新時(shí)間：2024年10月10日 10:45:39 作者：昕er

reduce()是Java Stream API中的一個重要終端操作,用于將流中的元素通過二元運(yùn)算符結(jié)合起來,生成單一結(jié)果,它主要用于計(jì)算總和、乘積、最大值、最小值和字符串連接等,本文給大家介紹Java Stream reduce(),感興趣的朋友一起看看吧

reduce() 是 Java Stream API 中的一個終端操作，它用于將流中的元素逐個結(jié)合起來，生成一個值。換句話說，reduce() 通過對流中的元素應(yīng)用二元運(yùn)算（一個接收兩個輸入?yún)?shù)并返回一個結(jié)果的操作），將多個元素“歸約”成一個值。

1. reduce() 方法的作用

reduce() 用于從流中生成單一結(jié)果，常見的用途有：

計(jì)算總和、乘積
計(jì)算最大值、最小值
將字符串、對象等組合成一個結(jié)果

reduce() 操作接受兩個參數(shù)：

一個初始值（稱為“標(biāo)識”）。
一個二元運(yùn)算符，通常以 lambda 表達(dá)式的形式提供。

最終結(jié)果是一個 Optional 值，表示該流的歸約結(jié)果。常用的重載形式如下：

2. reduce() 方法的三種重載形式

形式一：reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

這個形式?jīng)]有初始值，流的第一個元素將作為初始值。返回的是 Optional<T>，以防流為空。

Optional<Integer> sum = list.stream()
                            .reduce((a, b) -> a + b);

形式二：reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

這個形式有初始值 identity，可以保證即使流為空也會有一個默認(rèn)結(jié)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)

這個形式適用于并行流操作，它可以通過兩個函數(shù)實(shí)現(xiàn)累加器和合并器的分離。通常用于并行執(zhí)行任務(wù)時(shí)，按塊操作進(jìn)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

讓我們通過幾個具體示例來理解 reduce() 的用法。

1. 計(jì)算總和

假設(shè)我們有一個整數(shù)列表，想通過 reduce() 計(jì)算所有整數(shù)的總和：

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);  // 初始值為 0
System.out.println(sum);  // 輸出：15

解釋：

reduce(0, (a, b) -> a + b)：這里 0 是初始值，(a, b) -> a + b 是累加器，流中的每個元素與前面的計(jì)算結(jié)果累加，得到最終的總和。

2. 計(jì)算乘積

你還可以用 reduce() 計(jì)算所有元素的乘積。假設(shè)我們想要計(jì)算一個整數(shù)列表的乘積：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int product = numbers.stream()
    .reduce(1, (a, b) -> a * b);  // 初始值為 1
System.out.println(product);  // 輸出：120

解釋：

reduce(1, (a, b) -> a * b)：初始值是 1（因?yàn)槌朔ǖ膯挝辉厥?1），然后通過累乘計(jì)算所有元素的乘積。

3. 字符串連接

假設(shè)我們有一組字符串，想通過 reduce() 將它們連接起來，生成一個長字符串。

List<String> words = Arrays.asList("Hello", "World", "Stream", "API");
String result = words.stream()
    .reduce("", (a, b) -> a + " " + b);  // 初始值為空字符串
System.out.println(result);  // 輸出：" Hello World Stream API"

解釋：

reduce("", (a, b) -> a + " " + b)：初始值是空字符串 ""，通過將每個單詞添加到之前的字符串后面，生成最終的結(jié)果。

4. 找出最大值

假設(shè)我們想找到一個整數(shù)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);  // 初始值為 Integer.MIN_VALUE
System.out.println(max);  // 輸出：5

解釋：

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。通過比較流中的每個元素，最終找到最大的那個。

5. 找出最小值

類似地，我們可以用 reduce() 找到最小值：

int min = numbers.stream()
    .reduce(Integer.MAX_VALUE, (a, b) -> a < b ? a : b);  // 初始值為 Integer.MAX_VALUE
System.out.println(min);  // 輸出：1

4. 無初始值的 reduce()

如果流為空，且使用無初始值的 reduce()，返回的將是一個 Optional 對象。這是因?yàn)槿绻鳛榭?，沒有值可供“歸約”，因此結(jié)果是空的。

示例：

List<Integer> emptyList = new ArrayList<>();
Optional<Integer> result = emptyList.stream()
    .reduce((a, b) -> a + b);  // 沒有初始值
System.out.println(result);  // 輸出：Optional.empty

解釋：

因?yàn)?emptyList 是空的，沒有初始值，因此 reduce() 返回一個空的 Optional 對象，表示沒有可供“歸約”的元素。

5. 并行流中的 reduce()

在并行流中（parallelStream()），reduce() 可以通過第三種重載方法來高效處理大數(shù)據(jù)集。它將流拆分成多個子流，并通過累加器和合并器進(jìn)行并行處理。

并行流中的示例：

int sum = numbers.parallelStream()
    .reduce(0, (partialResult, element) -> partialResult + element, Integer::sum);
System.out.println(sum);  // 輸出：15

解釋：

reduce(0, (partialResult, element) -> partialResult + element, Integer::sum)：這里的累加器是 (partialResult, element) -> partialResult + element，合并器是 Integer::sum，它們幫助在并行流中將多個子流的結(jié)果合并。