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JDK1.8聚合操作
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在java8 JDK包含许多聚合操作（如平均值，总和，最小，最大，和计数），返回一个计算流stream的聚合结果。这些聚合操作被称为聚合操作。JDK除返回单个值的聚合操作外，还有很多聚合操作返回一个collection集合实例。很多的reduce操作执行特定的任务，如求平均值或按类别分组元素。
JDK提供的通用的聚合操作：Stream.reduce,Stream.collection
注意：本文将reduction operations翻译为聚合操作，因为reduction operations通常用于汇聚统计。
两者的区别：
Stream.reduce，常用的方法有average, sum, min, max, and count，返回单个的结果值，并且reduce操作每处理一个元素总是创建一个新值
Stream.collection与stream.reduce方法不同，Stream.collect修改现存的值，而不是每处理一个元素，创建一个新值
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<User> users = Arrays.asList(
new User(1, "张三", 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, "赵六", 32, User.Sex.FEMALE)); public static void main(String[] args) {
reduceAvg();
reduceSum(); //与stream.reduce方法不同，Stream.collect修改现存的值，而不是每处理一个元素，创建一个新值
//获取所有男性用户的平均年龄
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()); //获取年龄大于12的用户列表
List<User> list = users.parallelStream().filter(p -> p.age > 12)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(list); //按性别统计用户数
Map<User.Sex, Integer> map = users.parallelStream().collect(
Collectors.groupingBy(User::getGender,
Collectors.summingInt(p -> 1)));
System.out.println(map); //按性别获取用户名称
Map<User.Sex, List<String>> map2 = users.stream()
.collect(
Collectors.groupingBy(
User::getGender,
Collectors.mapping(User::getName,
Collectors.toList())));
System.out.println(map2); //按性别求年龄的总和
Map<User.Sex, Integer> map3 = users.stream().collect(
Collectors.groupingBy(User::getGender,
Collectors.reducing(0, User::getAge, Integer::sum))); System.out.println(map3); //按性别求年龄的平均值
Map<User.Sex, Double> map4 = users.stream().collect(
Collectors.groupingBy(User::getGender,
Collectors.averagingInt(User::getAge)));
System.out.println(map4); } // 注意，reduce操作每处理一个元素总是创建一个新值，
// Stream.reduce适用于返回单个结果值的情况
//获取所有用户的平均年龄
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);
} //获取所有用户的年龄总和
private static void reduceSum() {
double sum = users.parallelStream().mapToInt(User::getAge)
.reduce(0, (x, y) -> x + y); // 可以简写为.sum() System.out.println("reduceSum User Age: " + sum);
}
}
