java stream的reduce方法用于函数式归约，支持并行、无状态、不可变操作；常用三参数形式求和，双参数返回optional，对象字段求和需先map或用maptoint，注意accumulator无状态及combiner结合律要求。

Java Stream 的 reduce 方法用于将流中所有元素按指定规则合并成一个结果，求和是最常见的使用场景之一。 它不是简单循环累加，而是支持并行、无状态、不可变的函数式归约操作。

基础用法：单参数 reduce（需提供初始值）

最常用的是带初始值的三参数 reduce(identity, accumulator, combiner)，适合求和：

• identity：初始值（如 0），也是空流时的返回值
• accumulator：二元操作，接收“当前结果”和“下一个元素”，返回新结果（如 (sum, x) -> sum + x）
• combiner：仅在并行流中使用，合并两个部分结果（如 (sum1, sum2) -> sum1 + sum2）

示例：

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
int sum = numbers.stream()
    .reduce(0, (a, b) -> a + b, Integer::sum); // 结果：10

简化写法：双参数 reduce（返回 Optional）

不提供初始值时，用 reduce(BinaryOperator)，返回 Optional<t></t>，避免空流异常：

Gradle 9.8.0

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• 流为空时返回 Optional.empty()，需显式处理
• 适用于不确定流是否非空的场景

示例：

Optional sumOpt = numbers.stream().reduce(Integer::sum);
int sum = sumOpt.orElse(0); // 安全获取，默认为 0

对对象字段求和：先 map 再 reduce

若要对对象的某个数值字段求和（如商品价格），先用 map 提取字段，再归约：

• 确保 map 后得到的是数值类型（如 Integer、Double）
• 推荐使用 mapToInt 等原始类型特化流，避免装箱开销

示例：

List products = ...;
int total = products.stream()
    .mapToInt(Product::getPrice)
    .reduce(0, Integer::sum);

注意点与常见误区

• accumulator 必须是无状态、不可变、引用透明的：不能修改外部变量或依赖可变状态
• combiner 在串行流中不会被调用，但必须提供且满足结合律（如 + 满足，- 不满足）
• 对于基本类型求和，优先用 mapToInt().sum() 这类终端操作，更简洁高效
• 不要用 reduce 做复杂逻辑聚合（如分组统计），应考虑 collect 配合 Collectors

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