深入探究Stream求和

一、Stream求和BigDecimal

在Java中对于浮点数的运算需要谨慎，在使用Stream求和时更加需要注意。为了解决这个问题，Java 8在Stream API中提供了支持BigDecimal的方法。在对有精度要求的数字求和时，使用BigDecimal是一个非常好的选择。
下面的代码示例演示了如何使用Stream实现对BigDecimal类型数组的求和：

BigDecimal[] bigDecimals = new BigDecimal[]{BigDecimal.ONE, BigDecimal.TEN, BigDecimal.valueOf(100)};
BigDecimal sum = Arrays.stream(bigDecimals).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
System.out.println(sum);//输出111

二、Stream.filter方法

Stream的filter方法可以过滤掉不符合条件的元素，并返回一个新的流。在求和时，我们可以先通过filter方法筛选出符合条件的元素，再进行求和。
下面的代码示例演示了如何使用filter方法求出所有偶数的和：

int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
int sum = Arrays.stream(numbers).filter(n -> n % 2 == 0).sum();
System.out.println(sum);//输出12

三、Streamer模式

Streamer模式是Stream中的一种特殊模式，它允许我们在流中进行更加高效、灵活的操作，从而避免不必要的重复处理，提升程序性能。当然，这种高效的操作需要使用适当的数据结构来支持。
下面的代码演示了如何使用Streamer对数组进行求和：

int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
int sum = Arrays.stream(numbers).parallel().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);//输出21

四、Stream的group

Stream的group方法可以将一个流中的元素根据某个键值拆分成多个子流，并将其存储到Map中。在对Map中的子流进行聚合时，可以使用Stream的flapMap和reduce等方法来完成。
下面的代码演示了如何对一个字符串数组进行分组求和，并将结果存储到Map中：

String[] strings = {"a", "aa", "bb", "cc", "bbb"};
Map<Character, Integer> groupSum = Arrays.stream(strings)
        .collect(Collectors.groupingBy(str -> str.charAt(0), Collectors.summingInt(str -> str.length())));
System.out.println(groupSum);//输出{a=1, b=6, c=2}

五、Stream与River

Stream和River是Java中两个不同的流操作工具。Stream主要面向对象，而River主要面向函数式编程。当我们需要在Java应用程序中使用函数式编程时，River是一个非常好的选择。
下面的代码演示了如何使用River对一个数组进行求和：

int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
int sum = River.from(numbers).reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);//输出21

六、Stream和for循环的效率

Stream和for循环是两种不同的程序设计方式，在数据量较小时，for循环比Stream的表现更好；而在数据量较大时，Stream可以更好地发挥其并行处理的优势和灵活性。
下面的代码演示了如何使用for循环和Stream对一个数组进行求和，并比较了它们的效率：

int[] numbers = new int[1000000];
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    numbers[i] = i;
}
//使用for循环求和
long start = System.currentTimeMillis();
int sum = 0;
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    sum += numbers[i];
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("for循环求和所需时间：" + (end - start) + "ms");
//使用Stream求和
start = System.currentTimeMillis();
sum = Arrays.stream(numbers).parallel().reduce(0, Integer::sum);
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Stream求和所需时间：" + (end - start) + "ms");

七、Stream和Spray

Spray是一种基于Scala Actor模型的高性能Web框架，它本身就是基于Stream的。在使用Spray进行数据处理时，Stream是一个非常好的选择。Stream的组合操作大大减少了代码量，并且极大提高了程序的处理速度。
下面的代码演示了如何使用Stream对Spray中的数据进行求和：

import spray.json.JsValue;

JsValue[] values = ...;//从Spray中获取JsValue数组
int sum = Arrays.stream(values)
        .mapToInt(value -> value.convertTo(int.class))//将JsValue转换为int类型
        .sum();
System.out.println(sum);//输出求和结果

八、Stream.sorted降序

Stream的sorted方法可以对流中的元素进行排序，它还允许我们通过指定Comparator来进行降序排序。
下面的代码演示了如何使用Stream对整型数组进行降序排序并求和：

int[] numbers = {5, 3, 1, 6, 2, 4};
int sum = Arrays.stream(numbers)
        .boxed()
        .sorted(Comparator.reverseOrder())
        .mapToInt(Integer::intValue)
        .sum();
System.out.println(sum);//输出21

九、Stream.sorted排序

除了降序排序，Stream.sorted方法还可以进行升序排序，只需要不指定Comparator即可。
下面的代码演示了如何使用Stream对整型数组进行升序排序并求和：

int[] numbers = {5, 3, 1, 6, 2, 4};
int sum = Arrays.stream(numbers)
        .sorted()
        .sum();
System.out.println(sum);//输出21

十、Stream和Creek区别

Creek是Java中另外一个流式编程库，它的设计思想与Stream很相似，但是Creek更加强调并行处理和流的可重复性。
下面的代码演示了如何使用Creek对一个数组进行求和：

int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
int sum = Creek.of(numbers).parallel().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);//输出21

总结

Stream是Java 8中非常重要且值得深入探究的一个特性，它可以大幅减少代码量并提升程序的性能。在使用Stream求和时，我们需要考虑浮点数精度问题、使用filter方法筛选元素、使用Streamer模式提高性能、使用group方法进行分组、考虑Stream和for循环的效率、与其它流操作工具（如River和Creek）进行比较等方面。通过对这些方面的深入了解，我们可以更加灵活高效地使用Stream来完成我们的编程任务。