Java Stream.reduce的累加器参数中使用通配符的目的是什么？

Java

流的

<U> U reduce(U identity,
             BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
             BinaryOperator<U> combiner);

U减少（U标识，
双功能累加器，
二进制运算符组合器）；

有助于根据流中对象的某些属性减少流

但是，我不清楚为什么
累加器
不能更直接，也不能达到同样的目的：

双功能累加器

累加器的签名中的通配符提供了什么额外的灵活性（以降低可读性为代价）

为什么蓄能器不能更直接，并达到相同的目的：

可能是这样，但这将比需要的限制更大。如果你有话要说

BiFunction<String, Object, String> accumulator = (a,b) -> a + b;

或

i、 e.您可以为这两种缩减编写一个累加器。
它允许使用函数或lambda，其中第二个参数类型不需要是流的确切类型，但可以是其任何超类型。这允许：


创建可用于不同类型流的累加器

将接受超类型
T
的现有方法用作累加器


例如，您可以使用
流
累加器来接受
数字
，或者
流
累加器接受
字符序列
，甚至
对象

更重要的是，这遵循了常见的JDKAPI风格：在每个签名中，如果可以使用更窄或更宽的类型，就应该使用它。我从未见过这个规则被记录在案，但我不知道JDK中有任何例外

请参阅以获得更好的解释


例如，用于计算任何流的不同项的累加器可能如下所示：

 public class DistinctCounter {
     Set<Object> set = new HashSet<>();

     // count() accepts object of any type
     public int count(int prev, Object item) {
         return prev + set.add(item) ? 1 : 0;
     }
 }

公共类DistinctCounter{
Set=newhashset（）；
//count（）接受任何类型的对象
公共整数计数（整数上一个，对象项）{
返回上一个+设置添加（项目）？1:0；
}
}

并可用于
流
，如下所示：

Stream<String> stream = ...
final DistinctCounter c = new DistinctCounter();
int count = stream.reduce(0, c::count, Integer::add);

Stream=。。。
最终DistinctCounter c=新DistinctCounter（）；
int count=stream.reduce（0，c:：count，Integer:：add）；

虽然这个例子不太实用，但希望它能帮助理解
 基本上-一个
流
可以被一些
双功能
使用。谢谢！这个例子有点做作：
System.out.println（Stream.of（1，-2,3）.reduce（“long num:”，acculator，（a，b）->a+b））产生
long num:1-23
——不确定这有多有用。此外，它似乎也能起作用，因为Java使用
字符串
操作数处理
+
时会产生副作用。你真的会在实践中使用这样的函数吗？@KedarMhaswade很难说，但从API设计师的角度来看，几乎可以肯定的是，有一天会有人问，如果限制在
Imo，我为什么不能这样做呢？这更多的是因为一些指导原则：如果签名中可以使用更窄（或更宽）的类型，这些例子违反了API协议，因为非空字符串不是字符串连接的标识值。这就是为什么当你用平行流尝试时，它们会产生无意义的结果。@Holger我相信，正如我所写的，第二个例子之所以有效，是因为。另一点是，由于这种使用没有令人信服的案例，如果这个API是从
BiFunction
开始的，那么将来的版本是否可以在需要时使它
BiFunction
而不破坏兼容性（或者增强其使用）？
 public class DistinctCounter {
     Set<Object> set = new HashSet<>();

     // count() accepts object of any type
     public int count(int prev, Object item) {
         return prev + set.add(item) ? 1 : 0;
     }
 }

Stream<String> stream = ...
final DistinctCounter c = new DistinctCounter();
int count = stream.reduce(0, c::count, Integer::add);