基本使用
先举一个简单的例子：
算法题：Words
题目描述
每个句子由多个单词组成，句子中的每个单词的长度都可能不一样，我们假设每个单词的长度Ni为该单词的重量，你需要做的就是给出整个句子的平均重量V。
解答要求
时间限制：1000ms, 内存限制：100MB
输入
输入只有一行，包含一个字符串S(长度不会超过100)，代表整个句子，句子中只包含大小写的英文字母，每个单词之间有一个空格。
输出
输出句子S的平均重量V(四舍五入保留两位小数)。
Who Love Solo
输出样例
3.67
这道题的意思是求一句话中每个单词的平均长度，我们求得总长度然后除以单词数量即可，刚好能用到reduce()这个方法。
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String[] s = sc.nextLine().split(" ");
double res = Arrays.stream(s).mapToDouble(a ->a.length()).reduce(0,(a,b)->a+b);
System.out.println(String.format("%.2f",res/s.length));
}
}
在代码中，.reduce(0,(a,b)->a+b);这一块就是我们经典的使用案例，我们要先明白其中a,b的含义，然后再学习如何使用
关键概念：初始值的定义（Identity)，累加器（Accumulator)，组合器（Combiner）
Identity : 定义一个元素代表是归并操作的初始值，如果Stream 是空的，也是Stream 的默认结果
Accumulator: 定义一个带两个参数的函数，第一个参数是上个归并函数的返回值，第二个是Strem 中下一个元素。
Combiner: 调用一个函数来组合归并操作的结果，当归并是并行执行或者当累加器的函数和累加器的实现类型不匹配时才会调用此函数。
也就是说0就是我们的初始值，(a,b)->a+b就是我们的累加器，其中a就是上一次的计算结果，b就是Stream流中当前元素，而后面的a+b则是计算规则，比如如果我们改成a*b，那就是计算乘积了，当然我们也可以用方法引用来代替 lambda 表达式。
double res = Arrays.stream(s).mapToDouble(a ->a.length()).reduce(0,Double::sum);
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这就是最基本的使用了，不知道小伙伴们有没有学会呢？
额外举例
当然，我们可以用reduce 方法处理其他类型的 stream，例如，可以操作一个 String 类型的数组，把数组的字符串进行拼接。
List<String> letters = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e");
String result = letters
.stream()
.reduce("", (partialString, element) -> partialString + element);
assertThat(result).isEqualTo("abcde");
同样也可以用方法引用来简化代码
String result = letters.stream().reduce("", String::concat);
assertThat(result).isEqualTo("abcde");
我们再把上面的拼接字符串的例子改下需求，先把字符串转变成大写然后再拼接
String result = letters
.stream()
.reduce(
"", (partialString, element) -> partialString.toUpperCase() + element.toUpperCase());
assertThat(result).isEqualTo("ABCDE");
另外，我们可以并行地归并元素（并行归并），如下并行归并一个数字数组来求和
List<Integer> ages = Arrays.asList(25, 30, 45, 28, 32);
int computedAges = ages.parallelStream().reduce(0, a, b -> a + b, Integer::sum);