聚合归纳操作

聚合操作一节描述了下列操作管道，计算集合roster中所有男性成员的平均年龄：

double average = roster

.stream()

.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)

.mapToInt(Person::getAge)

.average()

.getAsDouble();

JDK包含许多终端操作(比如average、sum、min、max和count)，它们通过组合流的内容返回一个值，这些操作称为归纳操作。JDK还包含返回一个集合而不是单个值的归纳操作，许多归纳操作执行特定的任务，例如查找值的平均值或将元素分组到类别中。但是，JDK为你提供了通用的reduce和collect操作，本节将详细介绍这些操作。

你可以在示例ReductionExamples中找到本节中描述的代码摘录。

Stream.reduce方法

Stream.reduce方法是一种通用的归纳操作，考虑以下管道，它计算集合roster中男性成员的年龄总和，它使用Stream.sum归纳操作。

Integer totalAge = roster

.stream()

.mapToInt(Person::getAge)

.sum();

将其与下面使用流的管道进行比较，使用Stream.reduce操作计算相同的值：

Integer totalAgeReduce = roster

.stream()

.map(Person::getAge)

.reduce(

0,

(a, b) -> a + b);

本例中的reduce操作有两个参数：

identity：标识元素既是归纳的初始值，也是流中没有元素时的默认结果，在本例中，标示元素为0，这是年龄总和的初始值，如果集合roster中没有成员，则为默认值。

accumulator：累加器函数接受两个参数：归纳的部分结果(在本例中，是到目前为止所有处理过的整数的和)和流的下一个元素(在本例中，是一个整数)，它返回一个新的局部结果。在本例中，累加器函数是一个lambda表达式，它添加两个Integer值并返回一个Integer值：(a, b) -> a + b。

reduce操作总是返回一个新值，但是，accumulator函数每次处理流的元素时也会返回一个新值，假设你希望将流的元素归纳为更复杂的对象，例如集合，这可能会影响应用程序的性能。如果reduce操作涉及向集合添加元素，那么每次累加器函数处理一个元素时，它都会创建一个包含该元素的新集合，这是低效的，相反，更新现有的集合将更有效，你可以使用Stream.collect来实现这一点。

Stream.collect方法

与reduce方法不同，collect方法修改或改变现有值，而reduce方法在处理元素时总是创建一个新值。

考虑如何找到流中值的平均值，你需要两段数据：值的总数和这些值的和。然而，与reduce方法和所有其他归纳方法一样，collect方法只返回一个值，你可以创建一个包含成员变量的新数据类型，该成员变量跟踪值的总数和这些值的总和，例如下面的类Averager：

class Averager implements IntConsumer {

private int total = 0;

private int count = 0;

public double average() {

return count > 0 ? ((double) total)/count : 0;

}

public void accept(int i) { total += i; count++; }

public void combine(Averager other) {

total += other.total;

count += other.count;

}

}

下面的管道使用Averager类和collect方法计算所有男性成员的平均年龄：

Averager averageCollect = roster.stream()

.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)

.map(Person::getAge)

.collect(Averager::new, Averager::accept, Averager::combine);

System.out.println("Average age of male members: " +

averageCollect.average());

本例中的collect操作接受三个参数：

supplier：supplier是个工厂方法，它构造新的实例，对于collect操作，它创建结果容器的实例，在本例中，它是Averager类的一个新实例。

accumulator：accumulator函数将流元素合并到结果容器中，在本例中，它通过将count变量增加1，并将流元素的值添加到total成员变量中，该元素是一个整数，表示男性成员的年龄，来修改Averager结果容器。

combiner：combiner函数接受两个结果容器并合并它们的内容，在本例中，它通过将count变量与另一个Averager实例的count成员变量相加，并将另一个Averager实例的total成员变量的值添加到total成员变量中，从而修改Averager结果容器。

请注意以下：

supplier是lambda表达式(或方法引用)，而不是reduce操作中的identity元素之类的值。

accumulator和combiner函数不返回值。

你可以使用并行流的collect操作(如果你使用并行流运行collect方法，那么每当combiner函数创建一个新对象时，JDK都会创建一个新线程，例如本例中的Averager对象，因此，你不必担心同步)。

虽然JDK提供了计算流中元素平均值的average操作，但是如果需要从流的元素中计算多个值，可以使用collect操作和自定义类。

collect操作最适合于集合，下面的示例使用collect操作将男性成员的名称放入集合中：

List namesOfMaleMembersCollect = roster

.stream()

.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)

.map(p -> p.getName())

.collect(Collectors.toList());

这个版本的collect操作只接受Collector类型的一个参数，该类封装了collect操作中用作参数的函数，该操作需要三个参数(supplier、accumulator和combiner函数)。

Collectors类包含许多有用的归纳操作，比如将元素累积到集合中，并根据各种标准汇总元素，这些归纳操作返回类Collector的实例，因此可以将它们用作collect操作的参数。

本例使用Collectors.toList操作，它将流元素累积到List的新实例中，与Collectors类中的大多数操作一样，toList操作符返回Collector的实例，而不是集合。

以下示例按性别将集合roster的成员分组：

Map> byGender =

roster

.stream()

.collect(

Collectors.groupingBy(Person::getGender));

groupingBy操作返回一个map，其键是应用指定为其参数的lambda表达式(称为分类函数)所得到的值。在本例中，返回的map包含两个键，Person.Sex.MALE和Person.Sex.FEMALE，键对应的值是List的实例，其中包含流元素，当分类函数处理这些元素时，这些元素与键值对应。例如，与键Person.Sex.MALE对应的值是一个包含所有男性成员的List实例。

以下示例检索集合roster中每个成员的姓名，并按性别将其分组：

Map> namesByGender =

roster

.stream()

.collect(

Collectors.groupingBy(

Person::getGender,

Collectors.mapping(

Person::getName,

Collectors.toList())));

本例中的groupingBy操作接受两个参数，一个分类函数和一个Collector实例，Collector参数称为下游收集器，这是Java运行时应用于另一个收集器的结果的收集器。因此，这个groupingBy操作使你能够对groupingBy操作符创建的List值应用collect方法。此示例应用收集器mapping，它将mapping函数Person::getName应用于流的每个元素。因此，产生的流只包含成员的名称，包含一个或多个下游收集器的管道(如本例)称为多级归纳。

下面的示例检索每种性别成员的总年龄：

Map totalAgeByGender =

roster

.stream()

.collect(

Collectors.groupingBy(

Person::getGender,

Collectors.reducing(

0,

Person::getAge,

Integer::sum)));

reducing操作需要三个参数：

identity：如Stream.reduce操作，如果流中没有元素，则identity元素既是归纳的初始值，也是缺省结果，在这个例子中，identity元素是0，这是年龄总和的初始值，如果不存在成员，则为默认值。

mapper：reducing操作将此mapper函数应用于所有流元素，在本例中，mapper检索每个成员的年龄。

operation：operation函数用于归纳映射值，在本例中，operation函数添加Integer值。

下面的例子检索了每种性别成员的平均年龄：

Map averageAgeByGender = roster

.stream()

.collect(

Collectors.groupingBy(

Person::getGender,

Collectors.averagingInt(Person::getAge)));