Strange "giảm" nhóm phương pháp trong JDK8 thư viện hoạt động thu gom số lượng lớn

Question

Tại sao lớp JDK8 Stream mới chỉ chứa reduce phương pháp sau đây:

T reduce(BinaryOperator<T> reducer) 
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> reducer) 
U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> reducer, 
    BinaryOperator<U> combiner) 

nhưng không phải là một phương pháp rõ ràng tương ứng với reduce/fold chức năng tìm thấy trong các ngôn ngữ khác (ví dụ: Haskell foldl :: (a -> b -> a) -> a -> [b] -> a) và có thể trông giống như sau:

U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> reducer) 

?

Thay vào đó, có một phương pháp tương tự có thêm đối số combiner. Tôi thậm chí không chắc chắn làm thế nào để sử dụng nó vì các tài liệu API tôi liên kết đến ở trên không sử dụng đối số này trong ví dụ, nó chỉ đề cập đến các thuộc tính cần thiết của nó.

Tại sao các phương thức JDK8 được thực hiện như thế này và làm cách nào để mô phỏng hành vi tiêu chuẩn fold với chúng?

Answer 1

Các hoạt động song song dữ liệu giống như reduce đóng vai trò như các hoạt động tổng hợp giá trị chung trên tập dữ liệu (ví dụ: một mảng các phần tử). Bạn có thể sử dụng chúng để thực hiện, ví dụ, tổng.

Thứ tự mà các giá trị của tập dữ liệu được kết hợp với nhau (ví dụ tổng hợp) không được xác định, vì vậy họ không tương ứng với foldl tìm thấy trong Haskell hoặc reduceLeft/foldLeft tìm thấy trong Scala.

Đối số bổ sung combiner trong dòng thứ ba được sử dụng khi loại kết quả của tập hợp khác với loại phần tử của bạn. Trong những trường hợp này, bạn phải chỉ định cách kết hợp hai kết quả lại với nhau. Cho phép nói rằng bạn muốn thực hiện tổng số nguyên âm trong chuỗi bằng cách sử dụng lần giảm thứ ba. Các yếu tố dữ liệu là ký tự và reducer quy định cụ thể như thế nào một nhân vật và số lượng hiện tại được kết hợp:

(Integer count, Character c) -> if (isVowel(c)) count + 1 else count 

các bộ kết hợp sẽ chỉ là một tổng:

(Integer count1, Integer count2) -> count1 + count2 

Scala Parallel Collections, ví dụ, có những for a while now (tìm kiếm aggregate).