Java Stream Reduce的理解

Stream的reduce方法，翻译过来是聚合或者是汇聚成一个的意思，由于Stream本身就代表着一堆数据，那stream.reduce()方法顾名思义就是把一堆数据聚合成一个数据

理解了reduce方法的意思，再来看看这个方法挂靠的对象是stream，是一个流，了解一下流的工作方式： 流底层核心其实是Spliterator接口的一个实现，而这个Spliterator接口其实本身就是Fork/Join并行框架的一个实现，所以归根结底要明白流的工作方式，就要明白一下Fork/Join框架的基本思想，即：以递归的方式将可以并行的任务拆分成更小的子任务，然后将每个子任务的结果合并起来生成整体的最后结果，画了个草图如下

理解了方法本身的意思以及流的工作方式，再结合到一起理解一下stream.reduce()方法，即用Fork/Join的方式把一堆数据聚合成一个数据，因此可以画出reduce方法的运行草图

结合草图，要实现stream.reduce()方法，必须要告诉JDK

你有什么需求数据要汇聚？（Stream已经提供了数据源，对应上面草图的A元素） 最后要汇聚成怎样的一个数据类型（对应reduce方法的参数一，对应上面草图的B元素） 如何将需求数据处理或转化成一个汇聚数据（对应reduce方法的参数二，对应上面草图的汇聚方式1） 如何将多个汇聚数据进行合并（对应reduce方法的参数三，对应上面草图的汇聚方式2） 再结合你给的map方法，其实是要把I类数据的流，最后转化为一个O类数据的List，因此按照上面的步骤可以进行对照

你有什么需求数据要汇聚？（I类数据流） 最后要汇聚成怎样的一个数据类型（一个集合，new ArrayList()） 如何将需求数据处理或转化成一个汇聚数据（根据mapper把I转化为O，再用List.add方法） 如何将多个汇聚数据进行合并（两个集合合并，用List.addAll()） 最后补充一点，若是你的参数真是Stream stream和Function<I, O> mapper，建议不要用reduce方法，这么写可能会更好一点

public static <I, O> List<O> map(Stream<I> stream, Function<I, O> mapper) {
        return stream.map(mapper).collect(Collectors.toList());
    }