在本页中,我们将提供 Java 8 Stream reduce()示例。

Stream reduce()对流的元素执行缩减。它使用恒等式和累加器函数进行归约。

在并行处理中,我们可以将合并器函数作为附加参数传递给该方法。

Stream reduce()可用于获取存储在集合中的数字的总和。

Stream reduce()还可以用给定的分隔符连接存储在集合中的字符串数据。

Stream reduce()方法可以根据需要执行更多的还原任务

下面我们来看一些例子。

单参数方法

Stream.reduce()做累加操作

Stream.reduce()默认使用BinaryOperator作为累加器(Accumulator)。如果是数字,则起始值为0。如果是字符串,则起始值将为空字符串。

reduce(BinaryOperator accumulator)

方法将返回Optional实例。找到例子。

ReduceDemo1.java

package com.concretepage;
import java.util.Arrays;
public class ReduceDemo1 {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {23,43,56,97,32};
Arrays.stream(array).reduce((x,y) -> x+y).ifPresent(s -> System.out.println(s));
Arrays.stream(array).reduce(Integer::sum).ifPresent(s -> System.out.println(s));
Arrays.stream(array).reduce(StatisticsUtility::addIntData).ifPresent(s -> System.out.println(s));
}
}

StatisticsUtility.java

package com.concretepage;
public class StatisticsUtility {
public static int addIntData(int num1, int num2) {
return num1 + num2;
}
}

输出

251
251
251

双参数方法

Stream.reduce()带初始值的累加操作

这里我们将使用一个恒等式和累加器。我们将传递标识作为起始值。

reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

来看一组示例

ReduceDemo2.java

package com.concretepage;
import java.util.Arrays;
public class ReduceDemo2 {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {23,43,56,97,32};
//Set start value. Result will be start value + sum of array.
int startValue = 100;
int sum = Arrays.stream(array).reduce(startValue, (x,y) -> x+y);
System.out.println(sum);
sum = Arrays.stream(array).reduce(startValue, Integer::sum);
System.out.println(sum);
sum = Arrays.stream(array).reduce(startValue, StatisticsUtility::addIntData);
System.out.println(sum);
}
}

输出

351
351
351

三参数方法

Stream.reduce()与标识(Identity),累加器(Accumulator), 组合器(Combiner)使用

这里我们将在reduce()方法中传递三个参数identity、accumulator和combiner。标识值必须是组合器函数的标识。这种三参数方法用于并行处理。合并器只与并行流一起工作,否则就没有要合并的内容。Accumulator先处理后,Combiner再执行。

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

ReduceDemo3.java

package com.concretepage;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ReduceDemo3 {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list2 = Arrays.asList(5, 6, 7);
int res = list2.parallelStream().reduce(1, (s1, s2) -> s1 * s2, (p, q) -> p * q);
System.out.println(res);
}
}

输出

210

更多例子

将列表和数组缩减为字符串

ReduceToString.java

package com.concretepage;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ReduceToString {
public static void main(String[] args) {
//Reduce Array to String.
String[] array = {"Mohan", "Sohan", "Mahesh"};
Arrays.stream(array).reduce((x, y) -> x +"," + y)
.ifPresent(s -> System.out.println("Array to String: "+ s));
//Reduce List to String.
List<String> list = Arrays.asList("Mohan", "Sohan", "Mahesh");
list.stream().reduce((x, y) -> x +"," + y)
.ifPresent(s -> System.out.println("List to String: "+ s));
}
}

输出

Array to String: Mohan,Sohan,Mahesh
List to String: Mohan,Sohan,Mahesh

将列表和数组缩减求和

ReduceToSum.java

package com.concretepage;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ReduceToSum {
public static void main(String[] args) {
//Reduce Array to sum.
int[] array = {30, 10, 20, 40};
int sum = Arrays.stream(array).reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println("Sum of Array: "+ sum);
//Reduce List to sum.
List<Integer> list = Arrays.asList(30, 10, 20, 40);
sum = list.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println("Sum of List: "+ sum);
}
}

输出

Sum of Array: 100
Sum of List: 100

【Java 8】Stream通过reduce()方法合并流为一条数据示例的更多相关文章

  1. java 数据类型:集合接口Collection之 Stream 的reduce方法

    Stream 的reduce递归计算 import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; impor ...

  2. Java 线程池 +生产者消费者+MySQL读取300 万条数据

    1.1需求 数据库300 万条用户数据 ,遍历获取所有用户, 各种组合关联, 获取到一个新的json ,存到redis 上. 1.2 难点 数据库比较多, 不可能单线程查询所有的数据到内存. 1.3解 ...

  3. java 21 - 13 IO流之 合并流

    SequenceInputStream :表示其他输入流的逻辑串联. 构造方法摘要 SequenceInputStream(Enumeration<? extends InputStream&g ...

  4. JAVA List根据字段排序以及取前几条数据

    1.经常会遇到对组装的list排序或提取list中前几条数据,例如: 根据时间排序: list.sort((o1, o2) -> o2.getCreateTime().compareTo(o1. ...

  5. Java中如何实现j并发更新数据库同一条数据

    分情况来说:普通单应用并发.多应用或多台服务器并发 情况一:普通单应用并发 使用关键字synchronized就可实现. 情况二:多应用或多台服务器并发 因多个应用之间并非同一个jvm(应用)内,因此 ...

  6. [五]java函数式编程归约reduce概念原理 stream reduce方法详解 reduce三个参数的reduce方法如何使用

    reduce-归约 看下词典翻译: 好的命名是自解释的 reduce的方法取得就是其中归纳的含义 java8 流相关的操作中,我们把它理解 "累加器",之所以加引号是因为他并不仅仅 ...

  7. Java 8 新特性-菜鸟教程 (5) -Java 8 Stream

    Java 8 Stream Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream,可以让你以一种声明的方式处理数据. Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种 ...

  8. java.util.stream 库简介

    Java Stream简介 Java SE 8 中主要的新语言特性是拉姆达表达式.可以将拉姆达表达式想作一种匿名方法:像方法一样,拉姆达表达式具有带类型的参数.主体和返回类型.但真正的亮点不是拉姆达表 ...

  9. Java 8 Stream流编程学习

    本文是自己学习菜鸟教程中总结的笔记,用于快速找代码,完整的文档见菜鸟教程:Java 8 Stream Stream 使用一种类似用SQL语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对Java集合运算和表达 ...

随机推荐

  1. 用 python 解决线性代数中的矩阵运算

    用 python 解决线性代数中的矩阵运算 矩阵叉乘 矩阵求逆 矩阵转置 假定AX=B,求解未知矩阵X 矩阵的行列式值|matrix| 未完待续..... import sys from PyQt5. ...

  2. 10分钟简单学习net core集成jwt权限认证,快速接入项目落地使用

    什么是JWT JSON Web Token(JWT)是目前最流行的跨域身份验证.分布式登录.单点登录等解决方案. JWT的官网地址:https://jwt.io/ 通俗地来讲,JWT是能代表用户身份的 ...

  3. Spring IOC&DI 控制反转和依赖注入

    控制反转(Inversion of Control,缩写为IOC),它是把你设计好的对象交给spring控制,而不再需要你去手动 new Object(); 网上对于IOC的解释很多,对程序员而言,大 ...

  4. 菜鸡的Java笔记第二 - java 数据类型

    1.程序的本质实际上就是在于数据的处理上. JAVA中的数据类型有两类 基本数据类型:是进行内容的操作而不是内存的操作 数值型: 整型:byte(-128 ~ 127),short(-32768 ~ ...

  5. [bzoj1416]神奇的口袋

    容易发现操作任意次并不会改变每一个点的概率(因为每一个点加d的概率相同,期望与原数成比例),然后直接输出即可(要用高精度) 1 #include<bits/stdc++.h> 2 usin ...

  6. [bzoj1222]产品加工

    用f[i][j]表示完成前i个任务,在A机器上加工j小时时B机器上最少要工作多小时,转移就分为三种,即$f[i][j]=min(f[i-1][j-t1],f[i-1][j]+t2,f[i-t3]+t3 ...

  7. Yarp 让系统内调度更灵活

    简介 Yarp 是微软团队开发的一个反向代理组件, 除了常规的 http 和 https 转换通讯,它最大的特点是可定制化,很容易根据特定场景开发出需要的定制代理通道. 详细介绍:https://de ...

  8. GIT Bash 简单讲解-git如何推/拉代码

    GIT Bash 简单讲解 一.            注册/登录GIT账号 注册(或者登录) GitHub地址:https://github.com/ 注册不做详细的讲解,按照注册指示进行注册就可以 ...

  9. 数据仓库和数据集市:ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS

    @ 目录 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD 数据中间层DWM 数据服务层DWS(DWT) 数据应用层ADS 事实表 ...

  10. perl和python3 同时打开两个文件

    perl : while(defined(my $f1=<FQ1>) && defined(my $f2=<FQ2>)){ condition } python ...