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Java8 Stream 之groupingBy 分组讲解

本文主要讲解:Java 8 Stream之Collectors.groupingBy()分组示例

Collectors.groupingBy() 分组之常见用法
功能代码:

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list
     */
    public void groupingByCity() {
        Map<String, List<Employee>> map = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity));
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
Collectors.groupingBy() 分组之统计每个分组的count
功能代码:

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list统计count
     */
    public void groupingByCount() {
        Map<String, Long> map = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.counting()));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
Collectors.groupingBy() 分组之统计分组平均值
功能代码:

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list并计算分组年龄平均值
     */
    public void groupingByAverage() {
        Map<String, Double> map = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.averagingInt(Employee::getAge)));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
Collectors.groupingBy() 分组之统计分组总值
功能代码:

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list并计算分组销售总值
     */
    public void groupingBySum() {
        Map<String, Long> map = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.summingLong(Employee::getAmount)));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
 
        // 对Map按照分组销售总值逆序排序
        Map<String, Long> sortedMap = new LinkedHashMap<>();
        map.entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Long> comparingByValue().reversed())
                .forEachOrdered(e -> sortedMap.put(e.getKey(), e.getValue()));
 
        sortedMap.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }

Collectors.groupingBy() 分组之Join分组List
功能代码:

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list并通过join操作连接分组list中的对象的name 属性使用逗号分隔
     */
    public void groupingByString() {
        Map<String, String> map = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity,
                Collectors.mapping(Employee::getName, Collectors.joining(", ", "Names: [", "]"))));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
Collectors.groupingBy() 分组之转换分组结果List -> List
功能代码:

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list,将List转化为name的List
     */
    public void groupingByList() {
        Map<String, List<String>> map = employees.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.mapping(Employee::getName, Collectors.toList())));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
            v.stream().forEach(item -> {
                System.out.println("item = " + item);
            });
        });
    }
Collectors.groupingBy() 分组之转换分组结果List -> Set
功能代码:

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list,将List转化为name的Set
     */
    public void groupingBySet() {
        Map<String, Set<String>> map = employees.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.mapping(Employee::getName, Collectors.toSet())));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
            v.stream().forEach(item -> {
                System.out.println("item = " + item);
            });
        });
    }
Collectors.groupingBy() 分组之使用对象分组List
功能代码:

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,通过Object对象的成员分组List
     */
    public void groupingByObject() {
        Map<Manage, List<Employee>> map = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(item -> {
            return new Manage(item.getName());
        }));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
Collectors.groupingBy() 分组之使用两个成员分组List
功能代码:

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作, 基于city 和name 实现多次分组
     */
    public void groupingBys() {
        Map<String, Map<String, List<Employee>>> map = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.groupingBy(Employee::getName)));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
            v.forEach((i, j) -> {
                System.out.println(i + " = " + j);
            });
        });
    }
自定义Distinct对结果去重
功能代码

/**
     * 使用java8 stream groupingBy操作, 基于Distinct 去重数据
     */
    public void groupingByDistinct() {
        List<Employee> list = employees.stream().filter(distinctByKey(Employee :: getCity))
                .collect(Collectors.toList());;
 
        list.stream().forEach(item->{
            System.out.println("city = " + item.getCity());
        });
        
        
    }
 
    /**
     * 自定义重复key 规则
     * @param keyExtractor
     * @return
     */
    private static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
        Set<Object> seen = ConcurrentHashMap.newKeySet();
        return t -> seen.add(keyExtractor.apply(t));
    }
完整源代码:

package com.stream;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Predicate;
import java.util.stream.Collectors;
 
/**
 * Java 8 Stream 之groupingBy 分组讲解
 * 
 * @author zzg
 *
 */
public class Java8GroupBy {
 
    List<Employee> employees = new ArrayList<Employee>();
 
    /**
     * 数据初始化
     */
    public void init() {
        List<String> citys = Arrays.asList("湖南", "湖北", "江西", "广西 ");
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Random random = new Random();
            Integer index = random.nextInt(4);
            Employee employee = new Employee(citys.get(index), "姓名" + i, (random.nextInt(4) * 10 - random.nextInt(4)),
                    (random.nextInt(4) * 1000 - random.nextInt(4)));
            employees.add(employee);
        }
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list
     */
    public void groupingByCity() {
        Map<String, List<Employee>> map = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity));
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list统计count
     */
    public void groupingByCount() {
        Map<String, Long> map = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.counting()));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list并计算分组年龄平均值
     */
    public void groupingByAverage() {
        Map<String, Double> map = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.averagingInt(Employee::getAge)));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list并计算分组销售总值
     */
    public void groupingBySum() {
        Map<String, Long> map = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.summingLong(Employee::getAmount)));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
 
        // 对Map按照分组销售总值逆序排序
        Map<String, Long> sortedMap = new LinkedHashMap<>();
        map.entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Long> comparingByValue().reversed())
                .forEachOrdered(e -> sortedMap.put(e.getKey(), e.getValue()));
 
        sortedMap.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list并通过join操作连接分组list中的对象的name 属性使用逗号分隔
     */
    public void groupingByString() {
        Map<String, String> map = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity,
                Collectors.mapping(Employee::getName, Collectors.joining(", ", "Names: [", "]"))));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list,将List转化为name的List
     */
    public void groupingByList() {
        Map<String, List<String>> map = employees.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.mapping(Employee::getName, Collectors.toList())));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
            v.stream().forEach(item -> {
                System.out.println("item = " + item);
            });
        });
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,按城市分组list,将List转化为name的Set
     */
    public void groupingBySet() {
        Map<String, Set<String>> map = employees.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.mapping(Employee::getName, Collectors.toSet())));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
            v.stream().forEach(item -> {
                System.out.println("item = " + item);
            });
        });
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作,通过Object对象的成员分组List
     */
    public void groupingByObject() {
        Map<Manage, List<Employee>> map = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(item -> {
            return new Manage(item.getName());
        }));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
        });
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作, 基于city 和name 实现多次分组
     */
    public void groupingBys() {
        Map<String, Map<String, List<Employee>>> map = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.groupingBy(Employee::getName)));
 
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + " = " + v);
            v.forEach((i, j) -> {
                System.out.println(i + " = " + j);
            });
        });
    }
 
    /**
     * 使用java8 stream groupingBy操作, 基于Distinct 去重数据
     */
    public void groupingByDistinct() {
        List<Employee> list = employees.stream().filter(distinctByKey(Employee :: getCity))
                .collect(Collectors.toList());;
 
        list.stream().forEach(item->{
            System.out.println("city = " + item.getCity());
        });
        
        
    }
 
    /**
     * 自定义重复key 规则
     * @param keyExtractor
     * @return
     */
    private static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
        Set<Object> seen = ConcurrentHashMap.newKeySet();
        return t -> seen.add(keyExtractor.apply(t));
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
        Java8GroupBy instance = new Java8GroupBy();
        instance.init();
        instance.groupingByCity();
        instance.groupingByCount();
        instance.groupingByAverage();
        instance.groupingBySum();
        instance.groupingByString();
        instance.groupingByList();
        instance.groupingBySet();
        instance.groupingByObject();
        instance.groupingBys();
        instance.groupingByDistinct();
 
    }
 
    class Employee {
        private String city;
        private String name;
        private Integer age;
        private Integer amount;
 
        public String getCity() {
            return city;
        }
 
        public void setCity(String city) {
            this.city = city;
        }
 
        public String getName() {
            return name;
        }
 
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
 
        public Integer getAge() {
            return age;
        }
 
        public void setAge(Integer age) {
            this.age = age;
        }
 
        public Integer getAmount() {
            return amount;
        }
 
        public void setAmount(Integer amount) {
            this.amount = amount;
        }
 
        public Employee(String city, String name, Integer age, Integer amount) {
            super();
            this.city = city;
            this.name = name;
            this.age = age;
            this.amount = amount;
        }
 
        public Employee() {
            super();
        }
    }
 
    class Manage {
        private String name;
 
        public String getName() {
            return name;
        }
 
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
 
        public Manage(String name) {
            super();
            this.name = name;
        }
 
        public Manage() {
            super();
        }
    }
 
}
github 地址: 待补全

本文参考:
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「在奋斗的大道」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/zhouzhiwengang/article/details/112319054

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ES6从入门到精通:前言

ES6简介 ES6&#xff08;ECMAScript 2015&#xff09;是JavaScript语言的重大更新&#xff0c;引入了许多新特性&#xff0c;包括语法糖、新数据类型、模块化支持等&#xff0c;显著提升了开发效率和代码可维护性。 核心知识点概览 变量声明 let 和 const 取代 var&#xf…...

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)

文章目录 1.什么是Redis&#xff1f;2.为什么要使用redis作为mysql的缓存&#xff1f;3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿&#xff1f;3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...

HTML 列表、表格、表单

1 列表标签 作用&#xff1a;布局内容排列整齐的区域 列表分类&#xff1a;无序列表、有序列表、定义列表。 例如&#xff1a; 1.1 无序列表 标签&#xff1a;ul 嵌套 li&#xff0c;ul是无序列表&#xff0c;li是列表条目。 注意事项&#xff1a; ul 标签里面只能包裹 li…...

【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手

PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统&#xff0c;可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析&#xff1a;自动解析Markdown文档结构PPT模板分析&#xff1a;分析PPT模板的布局和风格智能布局决策&#xff1a;匹配内容与合适的PPT布局自动…...

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

html css js网页制作成品——HTML+CSS榴莲商城网页设计(4页)附源码

目录 一、&#x1f468;‍&#x1f393;网站题目 二、✍️网站描述 三、&#x1f4da;网站介绍 四、&#x1f310;网站效果 五、&#x1fa93; 代码实现 &#x1f9f1;HTML 六、&#x1f947; 如何让学习不再盲目 七、&#x1f381;更多干货 一、&#x1f468;‍&#x1f…...

JAVA后端开发——多租户

数据隔离是多租户系统中的核心概念&#xff0c;确保一个租户&#xff08;在这个系统中可能是一个公司或一个独立的客户&#xff09;的数据对其他租户是不可见的。在 RuoYi 框架&#xff08;您当前项目所使用的基础框架&#xff09;中&#xff0c;这通常是通过在数据表中增加一个…...