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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(gè)重要終端操作,用于將流中的元素通過(guò)二元運(yùn)算符結(jié)合起來(lái),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(gè)終端操作,它用于將流中的元素逐個(gè)結(jié)合起來(lái),生成一個(gè)值。換句話說(shuō),reduce() 通過(guò)對(duì)流中的元素應(yīng)用二元運(yùn)算(一個(gè)接收兩個(gè)輸入?yún)?shù)并返回一個(gè)結(jié)果的操作),將多個(gè)元素“歸約”成一個(gè)值。

1. reduce() 方法的作用

reduce() 用于從流中生成單一結(jié)果,常見(jiàn)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(duì)象等組合成一個(gè)結(jié)果

reduce() 操作接受兩個(gè)參數(shù):

  • 一個(gè)初始值(稱為“標(biāo)識(shí)”)。
  • 一個(gè)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(gè) 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(gè)形式?jīng)]有初始值,流的第一個(gè)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(gè)形式有初始值 identity,可以保證即使流為空也會(huì)有一個(gè)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(gè)形式適用于并行流操作,它可以通過(guò)兩個(gè)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(guò)幾個(gè)具體示例來(lái)理解 reduce() 的用法。

1. 計(jì)算總和

假設(shè)我們有一個(gè)整數(shù)列表,想通過(guò) 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(gè)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(gè)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(guò)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(guò) reduce() 將它們連接起來(lái),生成一個(gè)長(zhǎng)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(guò)將每個(gè)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(gè)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(guò)比較流中的每個(gè)元素,最終找到最大的那個(gè)。

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(wú)初始值的 reduce()

如果流為空,且使用無(wú)初始值的 reduce(),返回的將是一個(gè) Optional 對(duì)象。這是因?yàn)槿绻鳛榭?,沒(méi)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(méi)有初始值
System.out.println(result);  // 輸出:Optional.empty

解釋

因?yàn)?emptyList 是空的,沒(méi)有初始值,因此 reduce() 返回一個(gè)空的 Optional 對(duì)象,表示沒(méi)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(guò)第三種重載方法來(lái)高效處理大數(shù)據(jù)集。它將流拆分成多個(gè)子流,并通過(guò)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(gè)子流的結(jié)果合并。

6. reduce() 與其他終端操作的對(duì)比

  • collect():用于將流的元素收集到一個(gè)集合中,比如 ListSetMap。
  • forEach():用于遍歷流中的每個(gè)元素,進(jìn)行操作,但不返回結(jié)果。
  • count():用于統(tǒng)計(jì)流中的元素?cái)?shù)量。

reduce() 則是將流中的所有元素“歸約”成單一的結(jié)果,它不用于收集或遍歷,而是用于生成某個(gè)聚合值。

總結(jié)

  • reduce() 是一個(gè)用于對(duì)流中的元素進(jìn)行聚合或“歸約”的操作。
  • 它將流中的多個(gè)元素通過(guò)二元運(yùn)算符逐一結(jié)合,生成一個(gè)單一結(jié)果。
  • 典型用法包括求和、乘積、字符串連接、查找最大值和最小值。
  • 在使用無(wú)初始值的 reduce() 時(shí),結(jié)果會(huì)是 Optional,以防流為空。
  • 在并行流中,reduce() 可以通過(guò)累加器和合并器并行處理大數(shù)據(jù)。

通過(guò) reduce(),你可以非常靈活地對(duì)流中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的聚合操作。

到此這篇關(guān)于Java Stream reduce()詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java Stream reduce()內(nèi)容請(qǐng)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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