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Java案例解析-流式操作-reduce归约用法

/Java_Guide

reduce方法通常在需要流操作返回单一值的场景下使用。

一、reduce定义🐟

1-1 reduce的三种方法定义：入参不同
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T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator); // BinaryOperator类型表示入参类型和返回类型一致
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
<U> U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner); // BiFunction表示参数与返回值类型都可以不同

二、reduce使用🐟

2-1 reduce(BinaryOperator accumulator)实现整数求和
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int sum1 = IntStream.rangeClosed(1, 10)
    .reduce((x, y) -> x + y); // 
int sum2 = IntStream.rangeClosed(1, 10)
    .reduce(Integer::sum); //

lambda 表达式中，可以将二元运算符的第一个参数视为累加器，第二个参数视为流中每个元素的值

2-2 实现整数求和，看看两个入参的流执行中第一个参数值是啥
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int sum = IntStream.rangeClosed(1, 10)
    .reduce((x, y) -> {
        System.out.printf("x=%d, y=%d%n", x, y); 
        return x + y;
    })
// 输出结果：    
x=1, y=2
x=3, y=3
x=6, y=4
x=10, y=5
x=15, y=6
x=21, y=7
x=28, y=8
x=36, y=9
x=45, y=10
　
sum=55

可以看到从流的第二个数据开始，入参的第一个参数都是前一次执行的返回值（跟之前迭代创建流是一样的）。

2-3 reduce(T identity, BinaryOperator accumulator);实现整数×2再求和
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int doubleSum1 = IntStream.rangeClosed(1, 10)
    .reduce(0, (x, y) -> x + 2 * y); // 
int doubleSum2 = IntStream.rangeClosed(1, 10)
.reduce(0, Integer::sum); //
2-4 reduce(U identity, BiFunction accumulator,BinaryOperator combiner) 将Book添加到Map中
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public class Book {
    private Integer id;
    private String title;
    // 构造函数、getter和setter、toString、equals、hashCode…
}

// 略（往books中添加元素）
HashMap<Integer, Book> bookMap = books.stream()
    .reduce(new HashMap<Integer, Book>(),  // 
           (map, book) -> {  // 
                map.put(book.getId(), book);
                return map;
            },
            (map1, map2) -> {  // 
                map1.putAll(map2);
                return map1;
            }
    );
bookMap.forEach((k,v) -> System.out.println(k + ": " + v));

类似上面这种需要三种参数的，第一个参数为集合的创建；第二个是给集合添加元素；第三个是进行集合的合并

我们也可以使用基本类型流提供的归约方法，比如IntStream：

2-5 使用IntStream归约函数
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String[] strings = "this is an array of strings".split(" ");
long count = Arrays.stream(strings)
        .map(String::length)  // 
        .count(); // 
System.out.println("There are " + count + " strings");
　
int totalLength = Arrays.stream(strings)
        .mapToInt(String::length) // 
        .sum();  // 
System.out.println("The total length is " + totalLength);
　
OptionalDouble ave = Arrays.stream(strings)
        .mapToInt(String::length) 
        .average();  // 
System.out.println("The average length is " + ave);
　
OptionalInt max = Arrays.stream(strings)
        .mapToInt(String::length)
        .max();  // 
　
OptionalInt min = Arrays.stream(strings)
        .mapToInt(String::length) 
        .min(); //

三、更多示例🐟

3-1 拼接字符串
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String s = Stream.of("this", "is", "a", "list")
        .reduce("", String::concat);
System.out.println(s); // thisisalist
3-2 利用 reduce 方法对 BigDecimal 求和
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BigDecimal total = Stream.iterate(BigDecimal.ONE, n -> n.add(BigDecimal.ONE))
        .limit(10)
        .reduce(BigDecimal.ZERO, (acc, val) -> acc.add(val)); 
System.out.println("The total is " + total);

流的创建 peek调试

创建日期: April 14, 2022 23:40:31
最后更新: June 21, 2024 22:29:28