Integer result2=intList.stream().reduce(100,Integer::sum);log.info("{}",result2); 上面的例子,我们计算的值是106。 如果我们将stream改成parallelStream: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Integer result3=intList.parallelStream().reduce(100,Integer::sum);log.info("{}",result3)...
util.stream.Stream; public class ReduceDemo { @Test public void reduceTest() { ArrayList<Integer> newList = new ArrayList<>(); ArrayList<Integer> accResult_ = Stream.of(2, 3, 4) .reduce(newList, (acc, item) -> { acc.add(item); System.out.println("item: " + item); System.out...
Integer sum = numbers.stream() .reduce(0, (a, b) -> a + b); // 求乘积示例 Integer product = numbers.stream() .reduce(1, (a, b) -> a * b); // 字符串拼接示例 List<String> words = Arrays.asList("Java", "Stream", "API"); String concatenated = words.stream() .reduce("...
Integer result2=intList.stream().reduce(100, Integer::sum); log.info("{}",result2); 上面的例子,我们计算的值是106。 如果我们将stream改成parallelStream: Integer result3=intList.parallelStream().reduce(100, Integer::sum); log.info("{}",result3); 得出的结果就是306。 为什么是306呢?因为在...
reduce(accumulator) 先来看下重载1方法,这个方法需要我们传入一个参数,参数名字定义为收集器,顾名思义是需要我们对元素进行收集。 下面通过一个数值累加的例子来说明reduce的基本用法。 Optional<Integer> opt = Stream.of(1, 2, 3, 4) .reduce((n1, n2) -> { ...
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator); 1. 与第一个签名的实现的唯一区别是它首次执行时表达式第一次参数并不是stream的第一个元素,而是通过签名的第一个参数identity来指定。我们来通过这个签名对之前的求和代码进行改进 List<Integer> numList = Arrays.asList(1,2,3,4,5); ...
Java Stream的reduce方法可以用来实现元素的累加操作。通过传入一个BinaryOperator函数来定义对两个元素的操作,从而将流中的所有元素依次进行累加。例如,可以使用reduce方法来计算一个整数流中所有元素的和:List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int sum = numbers.stream() .reduce(0, (a...
Optional<Integer> result1=intList.stream().reduce(Integer::sum); log.info("{}",result1); 上面的例子输出结果: com.flydean.ReduceUsage - Optional[6] 一个参数的例子很简单。这里不再多说。 接下来我们再看一下两个参数的例子: T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator); ...
ArrayList<Integer> accResult_ = Stream.of(1,2,3,4)//第一个参数,初始值为ArrayList.reduce(newArrayList<Integer>(),//第二个参数,实现了BiFunction函数式接口中apply方法,并且打印BiFunctionnewBiFunction<ArrayList<Integer>, Integer, ArrayList<Integer>>() { ...
get()); Optional<Integer> min = Stream.of(5, 3, 6, 1).min((o1, o2) -> o1 - o2); System.out.println("any = " + min.get()); } Stream流的reduce方法 如果需要将所有数据归纳得到一个数据,可以使用 reduce 方法。方法签名: T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator); 基本...