Java：聚集操作

你使用集合的目的是什么？当然不是为了简单的存储然后置之不理，你是为了从集合取数据和操作数据的。

再次考虑前一篇文章提到的背包类，

如果要打印所有背包的重量，

for(Package p : packages)
    System.out.println(p.getWeight());

packages.stream()
             .forEach(e -> System.out.println(p.getWeigh());

我们只打印“重量大于20的背包重量”，

packages.stream()
             .filter(e -> e.getWeight() > 20)
             .forEach(e - > System.out.println(e.getWeight());

分析其结构，

packages是个集合，stream（）方法是获取其“流”，能产生流的不只是集合，数组，I/O通道都可以。下面就是管道操作（和MongoDB或是Linux下的管道类似）了。即有0个或若干个中间操作，如这里的filter,来产生新的流，然后有一个终结操作，它可以有返回值（不再是一个流），也可以没有返回值。

其中，filter的函数原型是:

Stream<T> filter<Predicate<? super T> p)

查看java.util.strem下面的API，其操作时很多的，部分如下，

具体用法不一一介绍。

我们再看一个需求，求“重量大于20的背包的平均重量”。

double average = packages
       .stream()
       .filter(e -> e.getWeight() > 20)
       .mapToInt(e -> e.getWeigh())
       .average()
       .getAsDouble();

函数原型是，

IntStream maptoInt(toIntFunction<? super T> mapper)

average()是IntStream的方法，很明显，是取平均值的，返回一个OptionalDouble，你可以回想OptionalDouble是什么？怎么不直接返回Double！！OptionalDouble是java8新加的,类似的API很多，它的特点是该对象可能包含也可能不包含一个值。作用在于：传统方法返回一个为Null的值，继续操作会报NullException，如果OptionalXX没有值，是可以继续操作的（当然没有值getAsDouble会报NoSuchElement异常。

另外，average这个终结操作也是reduction 操作。

在JDK里面，像average,sum,min等都是通过组合流的内容返回一个值，这些操作称为reduction操作。当然，有点reduction操作返回一个集合而不是一个值。值得一提的是，JDK还提供了两个一般化的操作：reduce和collect。

假设我们需要对背包容量求和，

Integer total = packages
        .stream()
        .mapToInt(e -> e,getWeight())
        .sum();

如果要用reduce对它改造，

Integer total = packages
        .stream()
        .mapToInt(e -> e,getWeight())
        .reduce(0,(a,b) -> a + b);

如果使用函数引用，

Integer total = packages
        .stream()
        .mapToInt(e -> e,getWeight())
        .reduce(0,Integer::sum);

T reduce(T indentidy,BinaryOperator<T> accumulator)

API是这样介绍的，using the provided identity value and an associative accumulation function。

先看是associative，“结合性”，就是说要满足，

a op b op c = a op (b op c)

API 还说，reduce函数等价于，

 T result = identity;
     for (T element : this stream)
         result = accumulator.apply(result, element)
     return result;

accumulator.apply(identity, t) = t

reduce操作总会返回新的值。然而，累积函数在每次处理流中的一个元素时也返回一个新的值。假设你要把流“reduce”成一个集合，你每添加一个元素处理就会产生一个新的结合，这显然是个性能上的缺憾，是很低效的。这时，你可以考虑更新已有的集合。这就是collect方法做的事情。

下一篇再介绍collect的使用细节。