### [组合](https://lingcoder.gitee.io/onjava8/#/book/14-Streams?id=%e7%bb%84%e5%90%88) * `reduce(BinaryOperator)`：使用**BinaryOperator**来组合所有流中的元素。因为流可能为空，其返回值为**Optional**。 * `reduce(identity, BinaryOperator)`：功能同上，但是使用**identity**作为其组合的初始值。因此如果流为空，**identity**就是结果。 * `reduce(identity, BiFunction, BinaryOperator)`：更复杂的使用形式（暂不介绍），这里把它包含在内，因为它可以提高效率。通常，我们可以显式地组合`map()`和`reduce()`来更简单的表达它。 下面来看下`reduce`的代码示例： ~~~ // streams/Reduce.java import java.util.*; import java.util.stream.*; class Frobnitz { int size; Frobnitz(int sz) { size = sz; } @Override public String toString() { return "Frobnitz(" + size + ")"; } // Generator: static Random rand = new Random(47); static final int BOUND = 100; static Frobnitz supply() { return new Frobnitz(rand.nextInt(BOUND)); } } public class Reduce { public static void main(String[] args) { Stream.generate(Frobnitz::supply) .limit(10) .peek(System.out::println) .reduce((fr0, fr1) -> fr0.size < 50 ? fr0 : fr1) .ifPresent(System.out::println); } } ~~~ 输出结果： ~~~ Frobnitz(58) Frobnitz(55) Frobnitz(93) Frobnitz(61) Frobnitz(61) Frobnitz(29) Frobnitz(68) Frobnitz(0) Frobnitz(22) Frobnitz(7) Frobnitz(29) ~~~ **Frobnitz**包含一个可生成自身的生成器`supply()`；因为`supply()`方法作为一个`Supplier<Frobnitz>`是签名兼容的，我们可以把`supply()`作为一个方法引用传递给`Stream.generate()`（这种签名兼容性被称作结构一致性）。我们使用了没有“初始值”作为第一个参数的`reduce()`方法，所以产生的结果是**Optional**类型。`Optional.ifPresent()`方法只有在结果非空的时候才会调用`Consumer<Frobnitz>`（`println`方法可以被调用是因为**Frobnitz**可以通过`toString()`方法转换成**String**）。 Lambda 表达式中的第一个参数`fr0`是`reduce()`中上一次调用的结果。而第二个参数`fr1`是从流传递过来的值。 `reduce()`中的 Lambda 表达式使用了三元表达式来获取结果，当`fr0`的`size`值小于 50 的时候，将`fr0`作为结果，否则将序列中的下一个元素即`fr1`作为结果。当取得第一个`size`值小于 50 的`Frobnitz`，只要得到这个结果就会忽略流中其他元素。这是个非常奇怪的限制， 但也确实让我们对`reduce()`有了更多的了解。