Stream流reduce方法

reduce有三个重载方法。

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Ⅰ，一个参数使用

Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, (a) -> a + 2).limit(5);//1,3,5,7,9
System.out.println(iterate.reduce((a,b)->{
    	System.out.println("a: "+a);
    	System.out.println("b: "+b);
    	return a+b;
}).get());//25
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第一次计算使用前两个参数，后面以上一次计算的返回值作为第一个参数，流中取下一个值作为第二个参数

Ⅱ，两个参数使用（带初始值）

Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, (a) -> a + 2).limit(5);//1,3,5,7,9

System.out.println(iterate.reduce(10,(a,b)->{//这里的a和b都是Integer类型
            System.out.println("a: "+a);//a的值是上一次计算的返回值或者初始值
            System.out.println("b: "+b);//b的值是流中的值
            return a+b;//返回Integer类型，一定是Integer类型，与参数identity类型保持一致
}));//35
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Ⅲ，三个参数使用（带初始值，并行计算，改变返回值类型）

说明下，第三个参数combiner翻译叫做“组合器”，第二个参数accumulator翻译为“累加器”，组合器只在并行流中起作用，否则不执行组合器的方法，可以使用parallel()方法将普通流转换为并行流，在普通流中调用三参数的reduce方法只起到改变返回值类型的作用。

所谓组合器就是把各个线程中得到的计算结果进行结合。

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后两个参数他们的类型分别为BinaryOperator和BiFunction，而他们的关系如下：

interface BinaryOperator<T> extends BiFunction<T,T,T>
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所以BinaryOperator就是一种BiFunction，这两个都是函数式接口，但是他们两个的不同之处在于泛型类型，BiFunction涉及到三种类型，而BinaryOperator仅一种；

@FunctionalInterface
public interface BiFunction<T, U, R> {
    R apply(T t, U u);//两个不同类型的参数返回另一个类型的值
}
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因为BinaryOperator继承了BiFunction，除去各自提供的一些默认实现方法，我就可以把BinaryOperator看成如下定义：

//ps：这是我自己理解的，不是官方的代码
@FunctionalInterface
public interface BinaryOperator<T> {
    T apply(T t, T u);//两个同类型的参数返回同类型的值
}
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回到reduce方法

这里就两种类型，U和T，T是流中的类型；U表示你想要得到不同于流中类型，那就传一个不同于T类型的初始变量
假如流中为Integer类型，想要一个String类型返回值可以这样

reduce(string,(string,int)->string,(string,string)->string);
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1，演示非并行流和返回值类型为流中类型

Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, (a) -> a + 1).limit(5);//1,2,3,4,5
        System.out.println(iterate.reduce(0,(a,b)->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"a: "+a);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"b: "+b);
            return a+b;
        },(c,d)->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"c: "+c);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"d: "+d);
            return c+d;
        }));//15
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可以看到打印并没有涉及到多线程并行（没有打印mainc或maind）。
2，演示非并行流和返回类型不是流中类型

Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, (a) -> a + 1).limit(5);//1,2,3,4,5
        System.out.println(iterate.reduce("",(a,b)->{
            System.out.println(a.getClass()+"   "+Thread.currentThread().getName()+"a: "+a);
            System.out.println(b.getClass()+"  "+Thread.currentThread().getName()+"b: "+b);
            return a+b;
        },(c,d)->{
            System.out.println(c.getClass()+"   "+Thread.currentThread().getName()+"c: "+c);
            System.out.println(d.getClass()+"   "+Thread.currentThread().getName()+"d: "+d);
            return c+d;
        }));//12345
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从这里可以看出这里改变了a的类型为String，因为我传入了一个空字符串，且最后的结果为12345，第三个参数组合器仍然不起作用，因为这里使用的是普通流。
3，演示并行流和返回类型是流中类型

Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, (a) -> a + 1).limit(100);//1,2,3,4,5
        System.out.println(iterate.parallel().reduce(0,(a,b)->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"a: "+a);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"b: "+b);
            return a+b;
        },(c,d)->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"c: "+c);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"d: "+d);
            return c+d;
        }));//5050
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可以看出创建了15条线程用于并行计算，转换为并行流后第三个参数方法才会执行
4，演示并行流和返回类型不是流中类型

Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, (a) -> a + 1).limit(5);//1,2,3,4,5
        System.out.println(iterate.parallel().reduce("",(a,b)->{
            System.out.println(a.getClass()+"   "+Thread.currentThread().getName()+"a: "+a);
            System.out.println(b.getClass()+"  "+Thread.currentThread().getName()+"b: "+b);
            return a+b;
        },(c,d)->{
            System.out.println(c.getClass()+"   "+Thread.currentThread().getName()+"c: "+c);
            System.out.println(d.getClass()+"   "+Thread.currentThread().getName()+"d: "+d);
            return c+d;
        }));//12345
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可以看到只有b参数对应的位置数据类型为Integer，a,c,d都是String。
在我测试过程中还想要研究两个方法分别执行了多少次的时候，发现：流中有多少元素累加器就执行多少次，但是组合器的执行次数难以琢磨。
且最后的累加结果是很有规律的，并不是乱序。