Stream API为我们提供了Stream.reduce用来实现集合元素的归约。reduce函数有三个参数：

• Identity标识：一个元素，它是归约操作的初始值，如果流为空，则为默认结果。
• Accumulator累加器：具有两个参数的函数：归约运算的部分结果和流的下一个元素。
• Combiner合并器（可选）：当归约并行化时，或当累加器参数的类型与累加器实现的类型不匹配时，用于合并归约操作的部分结果的函数。
  
  注意观察上面的图，我们先来理解累加器：
• 阶段累加结果作为累加器的第一个参数
• 集合遍历元素作为累加器的第二个参数

Integer类型归约

reduce初始值为0，累加器可以是lambda表达式，也可以是方法引用。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
int result = numbers
        .stream()
        .reduce(0, (subtotal, element) -> subtotal + element);
System.out.println(result);  //21

int result = numbers
        .stream()
        .reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(result); //21

String类型归约

不仅可以归约Integer类型，只要累加器参数类型能够匹配，可以对任何类型的集合进行归约计算。

List<String> letters = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e");
String result = letters
        .stream()
        .reduce("", (partialString, element) -> partialString + element);
System.out.println(result);  //abcde


String result = letters
        .stream()
        .reduce("", String::concat);
System.out.println(result);  //ancde

复杂对象归约

计算所有的员工的年龄总和。

Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");


List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);


Integer total = employees.stream().map(Employee::getAge).reduce(0,Integer::sum);
System.out.println(total); //346

• 先用map将Stream流中的元素由Employee类型处理为Integer类型（age）。
• 然后对Stream流中的Integer类型进行归约

Combiner合并器的使用

除了使用map函数实现类型转换后的集合归约，我们还可以用Combiner合并器来实现，这里第一次使用到了Combiner合并器。
因为Stream流中的元素是Employee，累加器的返回值是Integer，所以二者的类型不匹配。这种情况下可以使用Combiner合并器对累加器的结果进行二次归约，相当于做了类型转换。

Integer total3 = employees.stream()
        .reduce(0,(totalAge,emp) -> totalAge + emp.getAge(),Integer::sum); //注意这里reduce方法有三个参数
System.out.println(total); //346

计算结果和使用map进行数据类型转换的方式是一样的。

并行流数据归约（使用合并器）

对于大数据量的集合元素归约计算，更能体现出Stream并行流计算的威力。

在进行并行流计算的时候，可能会将集合元素分成多个组计算。为了更快的将分组计算结果累加，可以使用合并器。

Integer total2 = employees
        .parallelStream()
        .map(Employee::getAge)
        .reduce(0,Integer::sum,Integer::sum);  //注意这里reduce方法有三个参数

System.out.println(total); //346