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这篇文章主要介绍“JAVA8 Stream流中的reduce()方法怎么使用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“JAVA8 Stream流中的reduce()方法怎么使用”文章能帮助大家解决问题。
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);
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);
/*解析：
1. reduce(BinaryOperator<T> accumulator) reduce方法接受一个函数，这个函数有两个参数
2. 第一个参数是上次函数执行的返回值（也称为中间结果），第二个参数是stream中的元素，这个函数把这两个值相加，得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数
*注意：
1.第一次执行的时候第一个参数的值是Stream的第一个元素，第二个参数是Stream的第二个元素
2.方法返回值类型是Optional
*/
}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);
/*注意：
* 1.与方式一相比设置了累加器的初始值，参数一（x）则不再是Stream中的第一个数据而是设置的初始值（10000）其他相同
*/
}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。
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！
关于“JAVA8 Stream流中的reduce()方法怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注亿速云行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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