來源：waynblog

什麼是 reduce

Java8 中有兩大最為重要的改變，其一是 Lambda 表示式，另一個就是 Stream API 了。

Stream 是 Java8 中處理集合的關鍵抽象概念，它將資料來源流化後，可以執行非常複雜的查詢、過濾和對映資料、排序、切片、聚合統計等操作。操作之後會產生一個新的流，而資料來源則不會發生改變。

在使用 Stream 操作的過程中，往往有三個步驟，

1. 建立 Stream

從一個資料來源（集合，陣列）中，新建一個 Stream 流。

2. 中間操作

一箇中間操作鏈，對 Stream 流的資料進行處理。比如查詢、過濾、對映轉換等。

3. 終止操作

一個終止操作，執行中間操作鏈，併產生結果。常用的終止操作有 forearch、collect、match、count、min、max、reduce 等。

其中本文主要講解的 reduct 操作就屬於是 Stream 流操作中的終止操作。

reduce 操作是一種通用的歸約操作，它可以實現從 Stream 中生成一個值，其生成的值不是隨意的，而是根據指定的計算模型。

比如終止操作中提到 count、min 和 max 方法，因為常用而被納入標準庫中。事實上這些方法都是一種 reduce 操作。

本文大綱如下，

reduce 操作三要素

為了方便大家理解 reduce （規約）操作，先給大家演示一下 reduce 操作的相關程式碼示例，

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
int result = numbers
  .stream()
  .reduce(0, (subtotal, element) -> subtotal + element);
assertThat(result).isEqualTo(21);

可以看到，我們的 reduce 操作接受了三個引數，返回了一個 int 基本型別。

在 Stream API 中，提供了三個 reduct 操作方法，根據引數不同進行區分。

對應上方程式碼示例，也就是使用了接受兩個引數的 reduce 方法，但其實接受兩個引數的 reduce 方法的程式碼邏輯是和接受三個引數的 reduce 方法是一致的。透過上方截圖可以看出。

所以這裡，我就直接給大家介紹下 reduce 操作的三個引數分別有什麼作用即可。

identiy 引數

identiy（初始值）是 reduce 操作的初始值，也就是當元素集合為空時的預設結果。對應上方程式碼示例，也就是說 reduce 操作的初始值是 0。

accumulator 引數

accumulator（累加器）是一個函式，它接受兩個引數，reduce 操作的部分元素和元素集合中的下一個元素。它返回一個新的部分元素。在這個例子中，累加器是一個 lambda 表示式，它將集合中兩個整數相加並返回一個整數：(a, b) -> a + b。

combiner 引數

combiner（組合器）是一個函式，它用於在 reduce 操作被並行化或者當累加器的引數型別和實現型別不匹配時，將 reduce 操作的部分結果進行組合。在上面程式碼示例中，我們不需要使用組合器，因為上面我們的 reduce 操作不需要並行，而且累加器的引數型別和實現型別都是 Integer。

為了方便大家理解 reduce 操作的內部邏輯，我給大家繪製了上面程式碼示例的執行示意圖，如下，

如何使用 reduce 操作

為了更好地理解初始值，累加器和組合器的功能，讓我們看一些基本的例子。

使用 reduce 查詢整數集合的最小值

// 建立一個整數集合
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);

// 找出集合中的最小值
Integer min = numbers.stream().reduce((integer, integer2) -> {
    if (integer < integer2) {
        return integer;
    } else {
        return integer2;
    }
}).get();

// 輸出結果
System.out.println(min); // 1

在這個例子中，我們使用了一個引數的 reduce 操作，它接受一個累加器函式。累加器函式會返回集合兩個元素中，較小的元素。

最終我們就可以找出集合中最小值 1。

使用 reduce 操作拼接字串列表

我們可以對一個字串列表使用 reduce 操作，將它們拼接成一個單一的字串：

// 建立一個字串列表
List<String> letters = Arrays.asList ("a", "b", "c", "d", "e");

// 使用 reduce 操作拼接字串列表
String result = letters
  .stream ()
  .reduce ("", (partialString, element) -> partialString + element);

// 輸出結果
System.out.println (result); // abcde

在這個例子中，我們將初始值設為 ""，累加器函式設為 (a, b) -> a + b，它表示將兩個字串拼接起來。

我們可以看到，reduce 操作將累加器函式反覆應用到列表中的每個元素上，得到最終的結果 abcde。

使用並行流計算整數列表的總和

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5，6);

// 使用並行流和 reduce() 方法計算整數列表的總和
int result = numbers.parallelStream()
        .reduce(0, (a, b) -> a + b, Integer::sum);

// 輸出結果
System.out.println(result); // 21

在這個例子中，我們使用 parallelStream() 方法將列表轉換為並行流，再使用 reduce() 方法對整數列表進行 reduce 操作，並使用 Integer::sum 作為合併函式 combiner，將平行計算的結果合併。

使用並行流的好處能夠充分利用多核 CPU 的優勢，使用多執行緒加快對集合資料的處理速度。

不過並行流也不是任何時候都可以使用的，並行流執行過程中實際按照多執行緒執行，多執行緒程式設計有的問題，並行流都有。

比如多執行緒的執行緒安全，執行順序等問題，並行流都是有的。這一點需要大家注意。

最後聊兩句

本文介紹了 Java8 Stream 流中，reduce 操作的相關概念和接收引數，包含初始值，累加器和組合器，最後介紹了 reduce 操作如何使用，希望大家喜歡。

一文搞懂 Java8 reduce操作