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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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生成xcframework

打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式&#xff0c;可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言&#xff1a;语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域&#xff0c;文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量&#xff0c;支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作

080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...

AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理

1.前言 &#x1f4dd; 在上一篇文章中&#xff0c;我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源&#xff0c;方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 &#x1f3af; Go 1.16 引入了革命性的 embed 包&#xff0c;彻底改变了静态资源管理的…...

算法岗面试经验分享-大模型篇

文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer &#xff08;1&#xff09;资源 论文&a…...

C# 表达式和运算符(求值顺序)

求值顺序 表达式可以由许多嵌套的子表达式构成。子表达式的求值顺序可以使表达式的最终值发生 变化。 例如&#xff0c;已知表达式3*52&#xff0c;依照子表达式的求值顺序&#xff0c;有两种可能的结果&#xff0c;如图9-3所示。 如果乘法先执行&#xff0c;结果是17。如果5…...

手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读

手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读 以下是针对欧盟《手机和平板电脑生态设计法规》(EU) 2023/1670 的核心解读&#xff0c;综合法规核心要求、最新修正及企业合规要点&#xff1a; 一、法规背景与目标 生效与强制时间 发布于2023年8月31日&#xff08;OJ公报&…...

数据库正常,但后端收不到数据原因及解决

从代码和日志来看&#xff0c;后端SQL查询确实返回了数据&#xff0c;但最终user对象却为null。这表明查询结果没有正确映射到User对象上。 在前后端分离&#xff0c;并且ai辅助开发的时候&#xff0c;很容易出现前后端变量名不一致情况&#xff0c;还不报错&#xff0c;只是单…...

41道Django高频题整理(附答案背诵版)

解释一下 Django 和 Tornado 的关系&#xff1f; Django和Tornado都是Python的web框架&#xff0c;但它们的设计哲学和应用场景有所不同。 Django是一个高级的Python Web框架&#xff0c;鼓励快速开发和干净、实用的设计。它遵循MVC设计&#xff0c;并强调代码复用。Django有…...