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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。

如何用StreamAPI处理BigDecimal的add

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原文地址：https://blog.51cto.com/14901350/2523091