流API--缩减操作

在Stream流操作中，比如说min()，max()，count()方法，这几个操作都会将一个流缩减成一个值，流API将这些操作称为特例缩减。另外，流API同时泛华了缩减这种概念，提供了reduce()方法，通过使用reduce()方法，可以基于任意条件，从流中返回一个值。根据定义，所有缩减操作都是终端操作。

我们先来翻下api：

Optional<T>	reduce(BinaryOperator<T> accumulator) ：Performs a reduction on the elements of this stream, using an associative accumulation function, and returns an Optional describing the reduced value, if any.
T 		reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator) ：Performs a reduction on the elements of this stream, using the provided identity value and an associative accumulation function, and returns the reduced value.
<U> U 		reduce(U identity, BiFunction<U,? super T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)：Performs a reduction on the elements of this stream, using the provided identity, accumulation and combining functions.

先来看一段代码演示下如果对一个流做缩减操作：

public static void main(String[] args) throws Exception
{
List<Integer> list = new ArrayList<>(4);
list.add(1);
list.add(2);
list.add(3);
list.add(4);
//reduce第一个重载，直接进行缩减
list.stream().reduce((a, b) -> a + b).ifPresent(System.out::println);
//reduce第二个重载，可以指定初始值，然后在进行缩减
System.out.println(list.stream().reduce(0, Integer::sum));
//reduce第三个重载，可以指定初始值，然后在进行缩减，第3个参数用来处理并行流的操作
System.out.println(list.stream().reduce(0, (a, b) -> a * 2 + b, (c, d) -> c + d));
List<String> list1 = Lists.newArrayList("1", "2", "3", "4");
System.out.println(list1.stream().reduce(1, (a, b) -> a + b.length(), (c, d) -> c + d));
}

这里我们重点要看下前面2个方法：

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

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

第一个方法返回一个Optional对象，该对象包含了结果。第二个方法直接返回T类型的对象，这里的这个T类型就是流中元素的类型。在使用这2个方法的时候，要传入一个Lambda表达式，这个表达式要实现BinaryOperator<T>函数式接口，先说下这个接口吧：具体的可以去看我前面有篇博客的，这些函数式接口很容易忘掉了，我晕。

public interface BinaryOperator<T> extends BiFunction<T,T,T> {}

这个函数式接口扩展了BiFunction<T,T,T> 接口，这里只不过赋值方法的参数是同一个类型，然后返回值也是同一个类型而已。对于，BinaryOperator<T> 来说，apply方法现在变成了如下方法：

T apply(T val, T value);其中val将包含前一个结果，然后value包含下一个元素。我们在调用reduce的时候，val将包含单位初始值或者第一个元素。在上面2个方法中，第一个方法将包含第一个元素，第二个方法将包含单位值。

注意：

累加器操作必须满足以下3个约束：

1，无状态

2，不干预

3，结合性

无状态意味着操作不依赖于任何状态信息，不干预意味着操作不会改变数据源，最后操作必须具有关联性。这里的关联性可以理解为加法结合律或者乘法结合律，举个例子，(a+b)+c=a+(b+c);

最后这里整理下reduce的第3个重载方法：

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

考虑如下情景：假设我们现在有一个包含多个对象的流，并且希望对他们的某个属性进行求和。例如求一个流中的所有字符串的总长度，这个时候我们没有办法用上面的2个reduce的重载，因为上面2个方法中需要一个（T,T）->T这样子的函数式接口，但是这里这2个类型是不同的，流中的元素是String的，但是累加的结果是整型的。对于这种情况，我们只能使用重载的第3个方法了。

public static void main(String[] args)
{
Stream<String> of = Stream.of("张飞", "关羽");
//一下代码报错，类型不匹配The method reduce(String, BinaryOperator<String>) in the type Stream<String>
//is not applicable for the arguments (int, BinaryOperator<String>)
of.reduce(0, (a, b) -> a + b.length());
System.out.println(of.reduce(0, (a, b) -> a + b.length(), Integer::sum));
}