reduce（）方法在Java 8中如何工作？

Question

我试图了解该reduce()方法如何在java-8中工作。

例如，我有以下代码：

public class App {

    public static void main(String[] args) {
        String[] arr = {"lorem", "ipsum", "sit", "amet"};
        List<String> strs = Arrays.asList(arr);

        int ijk = strs.stream().reduce(0, 
            (a, b) -> { 
                System.out.println("Accumulator, a = " + a + ", b = " + b);
                return a + b.length();
            },
            (a, b) -> {
                System.out.println("Combiner");
                return a * b;
            });
        System.out.println(ijk); 
    }
}

输出是这样的：

Accumulator, a = 0, b = lorem
Accumulator, a = 5, b = ipsum
Accumulator, a = 10, b = sit
Accumulator, a = 13, b = amet
17

它是这些字符串长度的总和。而且我看到没有访问组合器，因此它不会与数字相乘，只会将数字相加。

但是，如果我有这些信息流：

int ijk = strs.parallelStream().reduce(0, 
    (a, b) -> { 
        System.out.println("Accumulator, a = " + a + ", b = " + b);
        return a + b.length();
    },
    (a, b) -> {
        System.out.println("Combiner");
        return a * b;
    });

System.out.println(ijk); 

这是输出：

Accumulator, a = 0, b = ipsum
Accumulator, a = 0, b = lorem
Accumulator, a = 0, b = sit
Combiner
Accumulator, a = 0, b = amet
Combiner
Combiner
300

我看到累加器和合并器都被访问了，但是只有乘法才返回。那么总和会怎样？

Answer 1

您应该阅读说明文档reduce：

此外，组合器功能必须与累加器功能兼容；对于所有u和t，必须满足以下条件：

Combiner.apply（u，accumulator.apply（identity，t））==累加器.apply（u，t）

在你的情况，你打破了法律（做一个总和在accumulator和乘法的combiner），所以你对这样的操作看，真是不定，依赖于Spliterator的底层源代码是如何实现的结果（不这样做！）。

此外，combiner在只要求并行流。

当然，您的整个方法可以简化为：

Arrays.asList("lorem", "ipsum", "sit", "amet")
      .stream()
      .mapToInt(String::length)
      .sum();

如果您仅出于学习目的而这样做，则正确的reduce方法是（获取sum）：

strs.parallelStream()
    .reduce(0,
            (a, b) -> {
                  System.out.println("Accumulator, a = " + a + ", b = " + b);
                  return a + b.length();
            },
            (a, b) -> {
                  System.out.println("Combiner");
                  return a + b;
            });

Answer 2

关键概念：身份，累加器和组合器

Stream.reduce（）操作：让我们将操作的参与者元素分解为单独的块。这样，我们将更容易理解每​​个人扮演的角色

• 标识 –一个元素，它是归约运算的初始值，如果流为空，则为默认结果
• itemAccumulator –具有两个参数的函数：归约运算的部分结果和流的下一个元素
• 合并器 –一个具有两个参数的函数：归约运算的部分结果和流的下一个元素合并器– 此函数用于在归约化并行化时，或者当归约化之间不匹配时，合并归约运算的部分结果。累加器参数的类型和累加器实现的类型

当流并行执行时，Java运行时会将流拆分为多个子流。在这种情况下，我们需要使用一种函数将子流的结果合并为一个。这就是组合器的作用

情况1：parallelStream如您的示例所示，Combiner与

情况2：示例累加器具有不同类型的参数

在这种情况下，我们有一个User对象流，累加器参数的类型为Integer和User。但是，累加器实现是整数的总和，因此编译器无法推断用户参数的类型。

List<User> users = Arrays.asList(new User("John", 30), new User("Julie", 35));
int computedAges = users.stream().reduce(0, (partialAgeResult, user) -> partialAgeResult + user.getAge());

编译错误

The method reduce(User, BinaryOperator<User>) in the type Stream<User> is not applicable for the arguments (int, (<no type> partialAgeResult, <no type> user) -> {})

我们可以通过使用Combiner来解决此问题：它是方法参考Integer::sum或使用lambda表达式(a,b)->a+b

int computedAges = users.stream().reduce(0, (partialAgeResult, user) -> partialAgeResult + user.getAge(),Integer::sum);

简而言之，如果我们使用顺序流并且累加器参数的类型和其实现的类型匹配，则无需使用组合器。

Answer 3

有3种减少使用java-stream的方法。简而言之，Stream::reduce从两个后续项（或与第一项相同的标识值）开始，并执行一项操作以产生新的折减值。对于每个下一项，都会发生同样的情况，并以减小的值执行操作。

比方说，你有流'a'，'b'，'c'和'd'。约简执行以下操作序列：

1. result = operationOn('a', 'b')- operationOn可能是任何东西（输入长度​​的总和。）
2. result = operationOn(result, 'c')
3. result = operationOn(result, 'd')
4. result is returned

方法是：

• Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)对元素进行归约。从头两个项目产生一个减少的值开始，然后每个项目都有一个减少的值。该Optional<T>返回，因为它不能保证输入流不为空。

• T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)与上面的方法相同，只是将身份值作为第一项给出。T之所以返回，是因为总是保证至少有一项T identity。

• U reduce(U identity, BiFunction<U,? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)与上述方法相同，不同之处在于将功能组合在一起。U之所以返回，是因为总是保证至少有一项U identity。

Answer 4

我假设您选择进行加法和乘法作为演示，看看到底会发生什么。

正如您已经注意到的，并且正如已经提到的，组合器仅在并行流上被调用。

简而言之，在并行流上，流的一部分（分别是底层的 Spliterator）被切断并由不同的线程处理。处理多个部分后，它们的结果将通过组合器组合。

在您的情况下，这四个元素都由不同的线程处理，然后按元素进行组合。这就是为什么您看不到任何加法（除了0 +）被应用，而只有乘法。

然而，为了获得有意义的结果，您应该从 切换*到+并执行更有意义的输出。