概述
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来源 | 公众号「锅外的大佬」
1. 引言
我们通常使用Java Stream API 来处理数据集合。
一个不错的特性是支持对数字流的操作,比如sum操作。但是,我们不能以这种方式处理所有数值类型
在本文中,我们将了解如何对诸如BigDecimal之类的数字流执行sum操作。
2. 如何用流求和
Stream API 提供数字流 numbers Stream,包括 IntStream、DoubleStream、和LongStream我们通过创建一个数字流来来搞清楚它们是如何工作的。然后,我们用 [IntStream#sum] 计算它的总数:
IntStream intNumbers = IntStream.range(0, 3);
assertEquals(3, intNumbers.sum());
我们可以从Doubles的列表开始执行类似的操作。通过使用streams,我们可以使用 mapToDouble 将对象流转换为Double stream:
List<Double> doubleNumbers = Arrays.asList(23.48, 52.26, 13.5);
double result = doubleNumbers.stream()
.mapToDouble(Double::doubleValue)
.sum();
assertEquals(89.24, result, .1);
所以,如果我们能用同样的方法总结出一组 BigDecimal 数字,那就很有用了。
**不幸的是,没有BigDecimalStream。**所以,我们需要另一个解决方案。
3. 使用Reduce添加BigDecimal数字
我们使用 *Stream.reduce*来计算sum:
Stream<Integer> intNumbers = Stream.of(5, 1, 100);
int result = intNumbers.reduce(0, Integer::sum);
assertEquals(106, result);
这适用于任何可以逻辑相加的数据,包括BigDecimal:
Stream<BigDecimal> bigDecimalNumber =
Stream.of(BigDecimal.ZERO, BigDecimal.ONE, BigDecimal.TEN);
BigDecimal result = bigDecimalNumber.reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
assertEquals(11, result);
reduce方法有两个参数:
Identity – 等于0–它是还原的起始值
Accumulator function – 接受两个参数,目前为止的结果,以及流的下一个元素
4. Conclusion
本文中,我们研究了如何在数字流中计算数字之和。以及如何使用reduce作为替代。
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最后
以上就是腼腆保温杯为你收集整理的如何用 StreamAPI 处理 BigDecimal 的 add 操作的全部内容,希望文章能够帮你解决如何用 StreamAPI 处理 BigDecimal 的 add 操作所遇到的程序开发问题。
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