1.12约简操作
reduce方法是一种用于从流中计算某个值得通用机制。
例：接受一个二元函数，并从前两个元素开始持续应用它。
List<Integer>values = Arrays.asList(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9);
Optional <Integer> sum = values.stream().reduce((x,y)->x+y);//result = 45
在上面的情况中reduce方法会计算v0+v1+v2+…，其中vi是流中元素。如果流为空则返回一个Optional.empty。
通常，如果reduce方法有一项约简操作op，那么该约简就会产生v0 op v1 op v2 op…，这项操作应该是可结合的（（x op y）op z = x op （y op z））：机组和元素使使用的顺序不应该成为问题。这在使用并行流时，可以执行高效的约简。
注意：减法是一个不可结合操作的例子。==减法可用reduce，但是不能并行操作（parallelStream）。上述代码，stream结果为-45，parallelStream结果为5（出错）。
通常会有一个幺元值e使得 e op x = x，可以使用这个元素作为计算的起点。
例如：0是加法的幺元，如果流为空，则返回幺元值，也就不需要处理Optional类了。
List<Integer>values = Arrays.asList();
Integer sum = values.stream().reduce(0,(x,y)->x-y);//注意返回值为Integer， 而非Optional
如果想要对对象流的某些属性求和（例如求字符串流中所有字符串的长度），那么就不能使用简单形式的reduce，而是需要（T,T）->T这样的函数，==即引元和结果类型相同的函数。==但是在这种情况下，流的元素具有String类型，而累计结果是整数。
首先，需要提供一种“累积器”函数（total，word）-> total + word.length()。这个函数会被反复调用，产生累积的总和。
但是，当计算被并行化时，会有多个这种类型的计算，需要将他们的结果合并。因此需要第二个函数来执行此处理。
words = Stream.of(contents.split(" "));
int result = words.reduce(0,
(total, word)->total+word.length(),//引元和结果类型相同的函数
(total1,total2)->total1+total2);
//这里有一个小疑问：为什么total是int类型，而word是String类型
注意：通常，映射为数字流并使用其方法来计算总和、最大值和最小值会更容易。
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