Aggregate 聚合操作
嗯。项目开始小忙碌，最近一直没有更新。不能犯懒。。 JDK8中引进了Lambda表达式，Method Reference方法参照，以及default方法，static方法在interface中的使用。其实，这些也还都是铺垫，虽然说Lambda表达式的概念在JDK8没有出来的时候就开始炒作，但是我认为JDK8最引人注意的应该还是Aggregate 聚合操作的引入以及这个概念带来的一些思维方式的改变。 先不管写法是否丑陋效果是否有强加性，其实Aggregate的出现和实现方式都体现了当下一个简单著名算法的影子：MapReduce。
原创原文：blog.csdn.net/forevervip 下面开始依托javase的文档来粗粗了解一下聚合操作。
管道与数据流 pipelines and streams
在JDK8中，我们的collections后会“点”出来一个stream。
Person[] rosterAsArray = roster.toArray(new Person[roster.size()]);roster.stream()
这个stream即是这次的主角，数据流。 先看一个例子： 假设roster是一个List<Person>的list，那么我们如果循环这个list，可以采用下面的写法
for (Person p : roster) {System.out.println(p.getName());}
而，如果使用stream的数据流写法则：
roster.stream().forEach(e -> System.out.println(e.getName());
去掉回车的话，其实只有一行：
roster.stream().forEach(e -> System.out.println(e.getName());
stream后紧接着进行了一个forEach的操作，这个操作其实很多弱语言都有，比如javascript。而forEach中调用了一个Lambda表达式，表达式的内容很简单，其实就是一个打印。 forEach方法中使用的参数是：
forEach(Consumer<? super Integer>)
Consumer和上一篇中写到的Supplier类似，都是java.util.function中的函数式接口中的一员。 代码如下：
/* * Copyright (c) 2010, 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. * ORACLE PROPRIETARY/CONFIDENTIAL. Use is subject to license terms. */package java.util.function;import java.util.Objects;/** * Represents an operation that accepts a single input argument and returns no * result. Unlike most other functional interfaces, {@code Consumer} is expected * to operate via side-effects. * * <p>This is a <a href=”package-summary.html”>functional interface</a> * whose functional method is {@link #accept(Object)}. * * @param <T> the type of the input to the operation * * @since 1.8 */<T> {/*** Performs this operation on the given argument.** @param t the input argument*/void accept(T t);/*** Returns a composed {@code Consumer} that performs, in sequence, this* operation followed by the {@code after} operation. If performing either* operation throws an exception, it is relayed to the caller of the* composed operation. If performing this operation throws an exception,* the {@code after} operation will not be performed.** @param after the operation to perform after this operation* @return a composed {@code Consumer} that performs in sequence this* operation followed by the {@code after} operation* @throws NullPointerException if {@code after} is null*/default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> after) {Objects.requireNonNull(after);return (T t) -> { accept(t); after.accept(t); };}}
可以看到，这里的accept方法即使我们的Lambda表达式要去实现的方法，这个实现以及方法很简单。不做多的说明。
继续看一个例子： 我们需要一个条件，符合条件的数据再进行打印的处理：
for (Person p : roster) {if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {System.out.println(p.getName());}}
OK，采用stream的写法如下（一行太长，采用多行的写法）：
roster.stream().filter(e -> e.getGender() == Person.Sex.MALE).forEach(e -> System.out.println(e.getName()));
其中，forEach和上一个一样，而多出来的是filter的这个中间方法的调用。 可以看到，filter中也是一个Lambda表达式，filter的调用原型：
filter(Predicate<? super T> predicate)
是的，Predicate也是java.util.function的函数式接口，代码内部有兴趣可以去看看源码。
以上的方法调用即为管道聚合操作，这种操作有如下的特点
要有一个数据源。一般可以是collection，数组(array)，函数生成器(generator function 其实这个的使用可能还是会归结到数组和collection)，或者I/O数据通道。例子中我们使用了一个collection。0个或者多个的中间操作过程。例子中我们使用了一个filter，从而生成了一个新的stream数据流。 数据流是一系列的元素，和collection不同的是，它并不作为存储结构来存储数据，而形象点的形容，它就是一个可以传输数据的通道，，例子中的Predicate这个函数式接口的方法为boolean test(T t)，所以Lambda表达式的e -> e.getGender() == Person.Sex.MALE 当性别是男性的时候可以返回一个true。filter根据返回值会重新生成一个性别都是男性的stream。一个结束操作。这个操作可以做成一个非stream的结果，也可以是一个java的原始数据类型，也可以是一个collection，也或者是例子中的forEach并不返回任何数据。例子中采用的是Lambda表达式打印名字。
再看一个例子：
double average = roster.stream().filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE).mapToInt(Person::getAge).average().getAsDouble();去追寻那飞翔的翅膀。落叶随风淡定了它漂泊的方向。
