资源说明： Java 8系列之Stream中万能的reduce用法说明 在 Java 8 中，Stream API 提供了一个强大的方法reduce，用于从 Stream 中生成一个值。这个值不是随意的，而是根据指定的计算模型。reduce 操作可以实现从 Stream 中生成一个值，其生成的值不是随意的，而是根据指定的计算模型。 reduce 方法有三个 override 的方法： 1. Optional reduce(BinaryOperator accumulator); 2. T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator); 3. U reduce(U identity,BiFunction accumulator,BinaryOperator combiner); 第一个变形接受一个函数接口 BinaryOperator，而这个接口又继承于 BiFunction。在 BinaryOperator 接口中，又定义了两个静态方法 minBy 和 maxBy。这里我们先不管这两个静态方法，先了解 reduce 的操作。 在使用时，我们可以使用 Lambda 表达式来表示 BinaryOperator 接口，可以看到 reduce 方法接受一个函数，这个函数有两个参数，第一个参数是上次函数执行的返回值（也称为中间结果），第二个参数是 Stream 中的元素，这个函数把这两个值相加，得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数。 要注意的是：第一次执行的时候第一个参数的值是 Stream 的第一个元素，第二个参数是 Stream 的第二个元素。这个方法返回值类型是 Optional，Optional accResult = Stream.of(1, 2, 3, 4) .reduce((acc, item) -> { ... });。 下面来看第二个变形，与第一种变形相同的是都会接受一个 BinaryOperator 函数接口，不同的是其会接受一个 identity 参数，用来指定 Stream 循环的初始值。如果 Stream 为空，就直接返回该值。另一方面，该方法不会返回 Optional，因为该方法不会出现 null。 int accResult = Stream.of(1, 2, 3, 4) .reduce(0, (acc, item) -> { ... });。 在 reduce 操作中，我们可以使用 Lambda 表达式来实现复杂的计算模型。例如，我们可以使用 reduce 方法来计算 Stream 中的元素的和、平均值、最大值和最小值等。 此外，reduce 方法也可以用于实现一些复杂的计算模型，例如计算_Stream 中的元素的 Cartesian Product 等。在实际应用中，reduce 方法可以帮助我们实现一些复杂的计算任务。 reduce 方法是 Stream API 中的一个强大工具，可以帮助我们实现一些复杂的计算任务。它的使用可以大大提高我们的开发效率和代码的可读性。