reduce(identity, accumulator, combiner) 再来看下重载3,这个方法有三个参数,每个参数说明如下: identity:给定一个初始值 accumulator:基于初始值,对元素进行收集归纳 combiner:对每个accumulator返回的结果进行合并,此参数只有在并行模式中生效。 如果Stream对象是串行的,那么只有accumulator生效,combiner是不生效的。 使用S...
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。
reducing: reduce操作 summarizingDouble:统计Stream的数据(double)状态,其中包括count,min,max,sum和平均。 summarizingInt:统计Stream的数据(int)状态,其中包括count,min,max,sum和平均。 summarizingLong:统计Stream的数据(long)状态,其中包括count,min,max,sum和平均。 summingDouble:求和,Stream的元素类型为double summing...
BinaryOperator<U> combiner); 1. 2. 3. 如下是一个逻辑处理收集复杂一些的示例,综合演示了map、flatMap和reduce的使用。 // 处理逻辑:将一组纯数字字符串,先使用map分别为每个元素追加一个1, // 再使用flatMap将数字字符串转换为一个只包含单个Integer数字的新stream, // 然后对新的单数字流分别乘以10之后...
T reduce(T identity, BinaryOperatoraccumulator); U reduce(U identity,BiFunctionaccumulator,BinaryOperatorcombiner); 我们先看第一个变形,其接受一个函数接口BinaryOperator,而这个接口又继承于BiFunction.在BinaryOperator接口中,又定义了两个静态方法minBy和maxBy。这里我们先不管这两个静态方法,先了解reduce的操作。
第二个定义和reduce类似,其实是使用Collector的完整版,不过多了一个combiner用于在多线程的环境下告诉多个线程如何组合结果。那么所谓的Collector完整版具体代表什么呢?supplier表示基础数据,类似上一篇分析reduce的初始值,accumulator表示累加算法。但总是这么写,繁琐且可读性较差,所以jdk又包装了一层collector,大部分情况下...
如果你使用了parallelStream reduce操作是并发进行的 为了避免竞争 每个reduce线程都会有独立的result combine...
可以看到,在串行模式下并没运行combiner参数,只运行了accumulator参数,从给定的初始值0开始累加。 这里已经指定了初始值(identity),因此返回类型就是初始值的类型。 我们把例子改成并行模式,然后看下执行结果。 intsum=Stream.of(1,2,3,4).parallel()// 并行模式.reduce(0,(n1,n2)->{intret=n1+n2;System....
<U>Ureduce(Uidentity,BiFunction<U,?superT,U>accumulator,BinaryOperator<U>combiner); 首先看一下BiFunction的三个泛型类型分别是U、 ? super T、U,参考BiFunction函数式接口apply方法定义可以知道,累加器累加器通过类型为U和? super T的两个输入值计算得到一个U类型的结果返回。也就是说这种reduce方法,提供一个...
Stream 流的执行操作 (Terminal) 一个流只能有一个 terminal 操作,当这个操作执行后,流就被使用“光”了,无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。 Terminal 操作的执行,才会真正开始流的遍历,并且会生成一个结果,或者一个side effect。 常用的 Terminal 操作有:forEach、forEachOrdered、toArray、reduce、co...