Java8新特性之Stream流(三)缩减操作
和前面两篇文章一起服用,效果会更佳。通过对流API的基础体验Demo和关键知识点的讲解,相信大家对流API都有一定的认识了,但是流API强大的功能,可不仅仅像前面两篇文章中说的那样简单,大家应该注意到,在第二篇中,我对Stream接口进行介绍的时候,并没有把他的全部方法都进行了解析说明。没错,从这一篇开始,那些还没有讲解的方法,很可能就开始变成我们的主角了,大家从题目上面应该知道了,本期我们要讲的是流API的缩减操作。
何为缩减操作?
无状态
不干预
关联性
无状态,这里可不是LOL的那个无状态,毕竟他退役了。相信读过第二篇文章的同学已经很容易理解了,简单来说无状态就是每个元素都被单独地处理,他和流中的其它元素是没有任何依赖关系的。不干预是指操作数不会改变数据源。最后,操作必须具有关联性,这里的关联性是指标准的数学含义,即,给定一个关联运算符,在一系列操作中使用该运算符,先处理哪一对操作数是无关紧要的。比如,(1 2) 3 <===> 1 (2 3)。其中关联性,在并行流中,是至关重要的。下面我用一个简单的例子带着大家实战一下泛化缩减操作reduce()的使用。
1 | public class Main { |
这个Demo主要是计算了一个list里面的总和,积的操作,大家可以和传统的算总和,积的方法进行对照,比一比衡量一下就有自己的答案了。但是如果你以为流API仅此而已,那你就错了。越是后面的东西,就越装B,我在刚知道他们的时候,反正是被吓了一跳的,但这些都是后话了,现在我们来详解一下Demo,并给出扩展的方向:我们这个例子主要是用了lambda表达式对list进行了求和,求积,对于第一个版本为说,求和的时候,identity的值为0,求积的时候它的值为1,强烈建议你们自己感受一下identity的变化对整个结果的变化产生什么 的影响,改变一下identity的值,再运行一下,你就有结果了,另一个扩展点是:
1 | Integer product3 = lists.stream().reduce(1, (a, b) -> { |
小结一下
对于流的缩减操作来说,主要要知道,他只返回一个值,并且它是一个终端操作,然后还有的就是要知道缩减操作的三个约束了,其实最重要的就是无状态性和关联性了.这一小节要说的,也就这么多了,应该很容易就把他收到自己的技能树上面了。
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