reduce方法用于流的聚合操作,如求和、拼接等,通过两两合并元素得到最终结果。其三种重载形式分别为:指定初始值的reduce(T identity, BinaryOperator accumulator),无初始值返回Optional的reduce(BinaryOperator accumulator),以及支持并行流合并的<U> U reduce(U identity, BiFunction accumulator, BinaryOperator combiner)。示例中整数列表求和使用初始值0和累加函数(a,b)->a+b得结果15;不提供初始值时返回Optional需判空处理;字符串拼接以空串为起点用String::concat实现连接;并行流中第三个版本通过combiner确保各段结果正确合并。核心在于理解初始值、累加逻辑与合并策略,注意空流与并行情境下的行为差异。

Java 中的 Stream.reduce 方法用于对流中的元素进行聚合操作,比如求和、拼接字符串、找最大值等。它通过逐步将两个元素合并成一个结果,最终得到一个汇总值。
reduce 提供了三种常见重载形式:
假设有一个整数列表,想计算总和:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);这里的 0 是初始值,(a,b) -> a+b 是累加逻辑。
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若不提供初始值:
Optional<Integer> sumOpt = numbers.stream().reduce((a, b) -> a + b);当流为空时,返回 Optional.empty(),需注意判空处理。
使用 reduce 进行字符串连接也很常见:
List<String> words = Arrays.asList("Hello", "World", "Java");这里用空字符串作为起点,String::concat 实现逐个拼接。
在并行流中,第三个版本的 reduce 能保证线程安全合并:
List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);combiner 在并行环境下将不同线程的中间结果合并,确保正确性。
基本上就这些。reduce 的核心是“两两合并”,理解好初始值、累加逻辑和合并策略,就能灵活应对各种聚合需求。注意空流和并行场景下的行为差异即可。不复杂但容易忽略细节。
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