为啥不在 Stream API 中使用 reduce 来合并多个映射？

Posted 2023-03-16

【中文标题】为啥不在 Stream API 中使用 reduce 来合并多个映射？

【英文标题】：Why not use reduce in Stream API to merge multiple maps?为什么不在 Stream API 中使用 reduce 来合并多个映射？

【发布时间】：2021-11-19 09:11:00

【问题描述】：

在查看了关于如何在流中合并地图的几个答案之后，似乎到目前为止所有的答案都建议使用“扁平化和收集”方法：

Map<String, Double> outMap = 
myCol.stream()
     .flatMap(m -> m.entrySet().stream())
     .collect(toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, Double::sum));

但为什么不使用归约来合并：

Map<String, Double> outMap =
myCol.stream()
     .reduce((r, r1) -> 
       r1.forEach((k, v) -> r.merge(k, v, Double::sum))
     
     .orElseThrow(()->Exception());

减少方法有什么缺点或问题吗？

【问题讨论】：

不管你喜欢什么，如果它有效的话。

通常reduce操作是不可变的。另一方面，收集器可能会产生副作用并改变您的数据。

myCol的类型是什么？

@SamuelTeixeira 为简单起见，我们假设 myCol 的类型也是 Map 。

【参考方案1】：

减少方法有什么缺点或问题吗？ 从小数据负载的技术角度来看并非如此。

但是，对于大多数人来说，阅读使用 reduce（更少使用流操作）的版本会更难。

这将使阅读、理解和更改代码变得更加困难。 除此之外没有区别，除非您正在处理的数据负载是巨大的！

然后，可以证明其中一个实现比另一个实现更高性能。您需要通过使用 JUnit 的负载测试来涵盖这两种实现并查看性能。