java stream l往已经创建的集合里赋值 java stream 累加

文章目录

• 一，分析

• 1，累加的概念
• 2，三个参数的reduce

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一，分析

Stream中的三个归约方法如上所示，

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是加法，他的运算可以是一个Lambda 表达式，所以更准确的说 reduce 是一个迭代运算器
一个reduce操作（也称为折叠）接受一系列的输入元素，并通过重复应用操作将它们组合成一个简单的结果

参照reduce方法文档给出的示例

T result = identity;

for (T element : this stream)
	result = accumulator.apply(result, element)
	
return result;

1，累加的概念

以两个参数的reduce为例：

BinaryOperator 是BiFunction 的三参数特殊化形式,两个入参和返回结果都是类型T，即为同一种类型。

来看下面的例子：

计算1,2,3,4,5 的和,并且初始值为3
也就是计算3+1+2+3+4+5

⑴.使用Stream 两个参数的reduce方法进行归约运算
⑵.使用for循环迭代调用BinaryOperator 的apply进行运算：

@Test
    public void test(){
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

        //⑴ 归约方法----------------------------------------------------------------------------
        Integer reduce = list.stream().reduce(3, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(reduce);  // 18

        //⑵ 循环累加----------------------------------------------------------------------------
        //函数式接口实现  accumulator
        BinaryOperator<Integer> accumulator = (x,y) -> x+y;
        //初始值
        int identity = 3;
        //遍历
        for(Integer ele : list){
            identity = accumulator.apply(identity,ele);
        }
        System.out.println(identity);  // 18
    }

其实两种方式背后的思维方式是一样的，那就是：结果重新作为一个参数,不断地参与到运算之中,直到最后结束。

理解reduce的含义重点就在于理解"累 加 器" 的概念

只要能够理解了累计运算的概念就可以完全理解Stream 中reduce方法，他本质就是一个不断累计运算的过程

Stream的一个参数和两个参数的方法的基本逻辑都是如此：

• 对于两个参数的reduce方法来说绿框部分代表的是identity初始值
• 对于一个参数的reduce方法来说差别是少了绿框中初始值的部分，即result R = T1 ，然后再继续与剩下的元素参与运算。

2，三个参数的reduce

与两个参数的reduce不同的地方在于类型

• 双参数的返回类型为T Stream类型为T
• 三参数的返回类型为U Stream类型为T 有了更大的发挥空间 T可能为U 也可能不是U

类似于：

U result = identity;
for (T element : this stream)
	result = accumulator.apply(result, element)
return result;

演示 T为String类型，U为Int类型：

// 10+1+3
        Integer r = Arrays.asList("a", "bbb").stream()
                .reduce(10, (x, y) -> x + y.length(), (x, y) -> x + y);
        System.out.println(r); //14

很显然，三参数的reduce 方法的思维方式同双参数的并无二致

接下来重点看下第三个参数：
其实第三个参数用于在并行计算下 合并各个线程的计算结果

并行流运行时:内部使用了fork-join框架

多线程时,多个线程同时参与运算

多个线程执行任务,必然会产生多个结果

第三个参数的作用是将他们进行正确的合并大致处理流程：

来看下面的例子：

@Test
    public void test(){
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

		//非并行   5+1+2+3+4+5
        Integer reduce1 = list.stream().reduce(5, (x, y) -> x + y, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(reduce1); //20

        //并行      5+1 + 5+2 + 5+3 + 5+4 + 5+5
        Integer reduce2 = list.parallelStream().reduce(5, (x, y) -> x + y, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(reduce2); //40
    }

对于第一个和第二个结果不同，是由于计算方式不同

• 非并行流中，12345在一个fork中，初始值与其累加，也就是 5+1+2+3+4+5；
• 并行流中，将12345分成了5个不同的fork，每个fork分别于初始值进行计算，然后将结果求和，也就是(5+1) + (5+2) + (5+3) + (5+4) + (5+5)。

对于第二个并行流来说，我们想要的应该也是同第一个一样的结果，为什么并行和非并行的结果会有差别呢，是因为我们的写法的问题，我们来看该方法的注释部分：

这里是三参数reduce方法中的描述，简单来说就是

1. 第一点：初始值
   identity 的值对于合并运算combiner来说必须是一个恒等式,也就是说对于任意的u, combiner(identity,u) 和u是相同的。
   这句话看起来怪怪的,对于任意的u 经过合并运算 竟然还是u,那还要这个干嘛??
   从我们上面的并行处理流程可以看得出来,这个result 的初始identity 对于每一个分支都是参与运算的!!!
   这也是为什么要求：任意的u, combiner(identity,u) 和u是相同的原因。
   我们的combiner为 (a,b)->a+b;
   那么如果分为两个分支进行运算,我们的初始值identity就参与了两次运算 也就是说多加了两个identity的值!!
   怎么样才能保证u = combiner(identity,u)
   除非identity=0 这才是对于 (a,b)->a+b 来说能够保障u = combiner(identity,u)
   否则,你就不要用(a,b)->a+b 这个combiner
   我们把Identity换成0之后如下：

//0+1 + 0+2 + 0+3 + 0+4 + 0+5
        Integer reduce3 = list.parallelStream().reduce(0, (x, y) -> x + y, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(reduce3); //15

2. 第二点：combiner 必须和accumulator要兼容

场景：
假设说4个元素 1,2,3,4 需要运算
此时假设已经 1,2,3 三组数据已经运算结束,马上要同第四组运算
如果是并行,我们假定1,2,3 在一个分支 4单独在另一分支

• 并行时
  U为已经计算好的1,2,3后的结果 接下来要与另一组的4合并
  T4则是identity与T参与运算,T4的fork中，4会与初始值identity单独进行一次计算
  下面的图就是
  combiner.apply(u, accumulator.apply(identity, t))
• 非并行运算
  u 直接与下一个元素进行结合运算
  
  显然这只是并行和非并行两种不同的处理运算方式,他们应该是相同的
  也就是combiner.apply(u, accumulator.apply(identity, t)) == accumulator.apply(u, t)