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 一、概念介紹

創(chuàng)新互聯(lián)建站于2013年成立，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項(xiàng)目成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站制作、外貿(mào)營(yíng)銷網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)站策劃，項(xiàng)目實(shí)施與項(xiàng)目整合能力。我們以讓每一個(gè)夢(mèng)想脫穎而出為使命，1280元策勒做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為策勒各地企業(yè)和個(gè)人服務(wù),聯(lián)系電話:18980820575

在java8 JDK包含許多聚合操作（如平均值，總和，最小，***，和計(jì)數(shù)），返回一個(gè)計(jì)算流stream的聚合結(jié)果。這些聚合操作被稱為聚合操作。JDK除返回單個(gè)值的聚合操作外，還有很多聚合操作返回一個(gè)collection集合實(shí)例。很多的reduce操作執(zhí)行特定的任務(wù)，如求平均值或按類別分組元素。

JDK提供的通用的聚合操作：Stream.reduce,Stream.collection

注意：本文將reduction operations翻譯為聚合操作，因?yàn)閞eduction operations通常用于匯聚統(tǒng)計(jì)。

兩者的區(qū)別：

Stream.reduce，常用的方法有average, sum, min, max, and count，返回單個(gè)的結(jié)果值，并且reduce操作每處理一個(gè)元素總是創(chuàng)建一個(gè)新值

Stream.collection與stream.reduce方法不同，Stream.collect修改現(xiàn)存的值，而不是每處理一個(gè)元素，創(chuàng)建一個(gè)新值

二、源代碼

 
 

  
  
package lambda; 
  
  
 
  
  
import java.util.Arrays; 
  
  
import java.util.List; 
  
  
import java.util.Map; 
  
  
import java.util.stream.Collectors; 
  
  
 
  
  
public class LambdaMapReduce { 
  
  
    private static List users = Arrays.asList( 
  
  
            new User(1, "張三", 12,User.Sex.MALE),  
  
  
            new User(2, "李四", 21, User.Sex.FEMALE),  
  
  
            new User(3,"王五", 32, User.Sex.MALE),  
  
  
            new User(4, "趙六", 32, User.Sex.FEMALE)); 
  
  
 
  
  
    public static void main(String[] args) { 
  
  
        reduceAvg(); 
  
  
        reduceSum(); 
  
  
 
  
  
         
  
  
        //與stream.reduce方法不同，Stream.collect修改現(xiàn)存的值，而不是每處理一個(gè)元素，創(chuàng)建一個(gè)新值 
  
  
        //獲取所有男性用戶的平均年齡 
  
  
        Averager averageCollect = users.parallelStream() 
  
  
                .filter(p -> p.getGender() == User.Sex.MALE) 
  
  
                .map(User::getAge) 
  
  
                .collect(Averager::new, Averager::accept, Averager::combine); 
  
  
 
  
  
        System.out.println("Average age of male members: " 
  
  
                + averageCollect.average()); 
  
  
 
  
  
        //獲取年齡大于12的用戶列表 
  
  
        List list = users.parallelStream().filter(p -> p.age > 12) 
  
  
                .collect(Collectors.toList()); 
  
  
        System.out.println(list); 
  
  
 
  
  
        //按性別統(tǒng)計(jì)用戶數(shù) 
  
  
        Map map = users.parallelStream().collect( 
  
  
                Collectors.groupingBy(User::getGender, 
  
  
                        Collectors.summingInt(p -> 1))); 
  
  
        System.out.println(map); 
  
  
 
  
  
        //按性別獲取用戶名稱 
  
  
        Map> map2 = users.stream() 
  
  
                .collect( 
  
  
                        Collectors.groupingBy( 
  
  
                                User::getGender, 
  
  
                                Collectors.mapping(User::getName, 
  
  
                                        Collectors.toList()))); 
  
  
        System.out.println(map2); 
  
  
         
  
  
        //按性別求年齡的總和 
  
  
        Map map3 = users.stream().collect( 
  
  
                Collectors.groupingBy(User::getGender, 
  
  
                        Collectors.reducing(0, User::getAge, Integer::sum))); 
  
  
 
  
  
        System.out.println(map3); 
  
  
         
  
  
        //按性別求年齡的平均值 
  
  
        Map map4 = users.stream().collect( 
  
  
                Collectors.groupingBy(User::getGender, 
  
  
                        Collectors.averagingInt(User::getAge))); 
  
  
        System.out.println(map4); 
  
  
 
  
  
    } 
  
  
 
  
  
    // 注意，reduce操作每處理一個(gè)元素總是創(chuàng)建一個(gè)新值， 
  
  
    // Stream.reduce適用于返回單個(gè)結(jié)果值的情況 
  
  
    //獲取所有用戶的平均年齡 
  
  
    private static void reduceAvg() { 
  
  
        // mapToInt的pipeline后面可以是average,max,min,count,sum 
  
  
        double avg = users.parallelStream().mapToInt(User::getAge)  
  
  
                .average().getAsDouble(); 
  
  
 
  
  
        System.out.println("reduceAvg User Age: " + avg); 
  
  
    } 
  
  
 
  
  
    //獲取所有用戶的年齡總和 
  
  
    private static void reduceSum() { 
  
  
        double sum = users.parallelStream().mapToInt(User::getAge) 
  
  
                .reduce(0, (x, y) -> x + y); // 可以簡(jiǎn)寫為.sum() 
  
  
 
  
  
        System.out.println("reduceSum User Age: " + sum); 
  
  
    } 
  
  
} 
 
 

三、參考

http://docs.oracle.com/javase/tutorial/collections/streams/reduction.html

本文名稱：Java8如何進(jìn)行stream,reduce,collection操作
文章分享：http://www.dlmjj.cn/article/djspjpp.html