Java Stream.reduce()方法操作实际案例讲解

目录

• 一、reduce的基本概念
• 1. 什么是reduce操作
• 2. reduce方法的三种形式
• 二、reduce方法详解
• 1. 基本形式：Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
• 2. 带初始值形式：T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)
• 3. 通用形式：<U>www.devze.com; U reduce(U identity, BiFunction<U,? super T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)
• 三、reduce的底层原理
• 1. 顺序流的reduce执行过程
• 2. 并行流的reduce执行过程
• 四、reduce的常见应用场景
• 1. 数值计算
• 2. 字符串操作
• 3. 复杂对象归约
• 五、reduce的注意事项
• 1. 初始值(identity)的选择
• 2. 并行流中的combiner
• 3. 性能考虑
• 六、reduce与collect的区别
• 七、实际案例
• 案例1：统计订单总金额
• 案例2：合并多个Map
• 八、总结

reduce是Java Stream API中的一个核心操作，用于将流中的元素组合起来产生单个结果。它实现了"归约"（也称为"折叠"）操作，是函数式编程中的重要概念。

一、reduce的基本概念

1. 什么是reduce操作

reduce操作将流中的元素反复结合起来，得到一个汇总结果。它可以实现求和、求积、找最大值/最小值、字符串连接等各种聚合操作。

2. reduce方法的三种形式

Java Stream API提供了三种reduce方法的重载形式：

最简单的形式 - 只需要一个累加器函数

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

带初始值的形式 - 提供一个初始值

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

最uaKtOPsRt通用的形式 - 包含合并器(combiner)用于并行流

<U> U reduce(U identity,
            BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
            BinaryOperator<U> combiner)

二、reduce方法详解

1. 基本形式：Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

特点：

• 返回Optional，因为流可能为空
• 需要处理Optional结果

示例：求最大值

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> max = numbers.stream()
                             .reduce(Integer::max);
max.ifPresent(System.out::println); // 输出5

2. 带初始值形式：T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

特点：

• 提供初始值(identity)
• 流为空时返回初始值
• 不需要处理Optional

示例：求和

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
               .reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum); // 输出15

3. 通用形式：<U> U reduce(U identity, BiFunction<U,? super T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)

特点：

• 支持类型转换
• 第三个参数combiner用于并行流合并部分结果
• 最灵活但也最复杂

示例：拼接字符串

List<String> words = Arrays.asList("Hello", "World", javascript"Java");
String combined = words.stream()
                     .reduce("", 
                            (partial, element) -> partial + " " + element,
                            String::concat);
System.out.println(combined.trim()); // 输出"Hello World Java"

三、reduce的底层原理

1. 顺序流的reduce执行过程

对于reduce(identity, accumulator)：

• 初始化结果result = identity
• 对每个元素e，执行result = accumulator.apply(result, e)
• 返回最终result

2. 并行流的reduce执行过程

对于reduce(identity, accumulator, combiner)：

• 流被分割为多个子流
• 每个子流独立执行reduce
• 使用combiner合并各个子流的结果

四、reduce的常见应用场景

1. 数值计算

// 求和
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 求积
int product = numbers.stream().reduce(1, (a, b) -> a * b);
// 求最大值
int max = numbers.stream().reduce(Integer.MIN_VALUE, Integer::max);

2. 字符串操作

// 字符串连接
String concat = strings.stream().reduce("", String::concat);
// 拼接带分隔符
String joined = strings.stream()
                     .reduce((a, b) -> a + ", " + b)
                     .orElse("");

3. 复杂对象归约

// 计算员工总薪资
double totalSalary = employees.stream()
                           .reduce(0.0, 
                                  (sum, emp) -> sum + emp.getSalary(),
                                  Double::sum);

五、reduce的注意事项

1. 初始值(identity)的选择

• 必须是累加器的恒等值，即accumulator.apply(identity, x)等于x
• 错误的identity会导致错误结果

2. 并行流中的combiner

• combiner必须满足结合律：combiner.apply(a, combiner.apply(b, c)) == combiner.apply(combiner.apply(a, b), c)
• 在顺序流中combiner不会被使用

3. 性能考虑

• 对于简单操作(如求和)，专用方法(sum(), max()等)通常比reduce更高效
• 对于复杂归约操作，reduce更灵活

六、reduce与collect的区别

七、实际案例

案例1：统计订单总金额

List<Order> orders = // 获取订单列表
BigDecimal total = orders.stream()
                       .map(Order::getAmount)
                       .rephpduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

案例2：合并多个Map

List<Map<String, Integer>> maps = // 多个map的列表
Map<String, Integer> result = maps.stream()
                                .reduce(new HashMap<>(),
                                        (m1, m2) -> {
                                            m1.putAll(m2);
                                            return m1;
                                        });

八、总结

• reduce是Stream API中强大的聚合操作
• 三种形式适应不同场景，从简单到复杂
• 理解identity和combiner的作用是关键
• 在并行流中要确保操作满足结合律
• 对于简单聚合，优先考虑专用方法(sum, min, max等)
• 对于复杂归约，reduce提供了最大的灵活性

掌握reduce操作可以让你更高效地处理流数据，实现各种复杂的聚合逻辑。

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