stream流中reduce()的使用

reduce()方法在流中的使用类似于对流元素进行累积操作。它将流中的所有元素经过累积操作后返回一个结果。

在reduce()方法中，T代表累加对象（累积操作对象），U代表流元素对象，而R则代表返回的结果。BinaryOperator类实现了BiFunction<T,U,R>接口，但只提供了一个类型T，因此在这里的T、U和R都是流元素对象类型。在这个方法中，累加对象参数的初始值默认为流的第一个元素。

下面是一个例子：

// 这里的acc i的值都是下一次循环的acc
Optional<Integer> sum = Stream.of(1, 2, 3).reduce((acc, i) -> acc + i);
// 输出结果为6
System.out.println(sum.get());

另外需要注意的是，并行流的使用。当使用reduce()方法并且使用并行流时，需要特别注意初始化对象会在并行的各个线程中使用，并且指向同一个对象。因此，在使用和返回时需要特别注意初始化对象，否则可能会出现意想不到的结果。

以下是一个使用并行流的例子：

String sum = Stream.of(1, 2, 3)
                .parallel()
                .reduce(String.valueOf("1"),
                        (acc, i) -> String.valueOf(Integer.valueOf(acc) + i),
                        (acc1, acc2) -> String.valueOf(Integer.valueOf(acc1) + Integer.valueOf(acc2)));
// 输出结果可能为9，具体结果取决于并行流的数量
System.out.println(sum);

综上所述，reduce()方法在流中用于对元素进行累积操作，并返回结果。同时需要注意并行流的使用时要注意初始化对象。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Stream的reduce的使用](https://blog.csdn.net/Lou_Lan/article/details/120667822)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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