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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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React Native 开发环境搭建&#xff08;全平台详解&#xff09; 在开始使用 React Native 开发移动应用之前&#xff0c;正确设置开发环境是至关重要的一步。本文将为你提供一份全面的指南&#xff0c;涵盖 macOS 和 Windows 平台的配置步骤&#xff0c;如何在 Android 和 iOS…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动&#xff08;如演唱会、马拉松赛事、高考中考等&#xff09;期间&#xff0c;城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例&#xff0c;暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装

以下是基于 vant-ui&#xff08;适配 Vue2 版本 &#xff09;实现截图中照片上传预览、删除功能&#xff0c;并封装成可复用组件的完整代码&#xff0c;包含样式和逻辑实现&#xff0c;可直接在 Vue2 项目中使用&#xff1a; 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

【单片机期末】单片机系统设计

主要内容&#xff1a;系统状态机&#xff0c;系统时基&#xff0c;系统需求分析&#xff0c;系统构建&#xff0c;系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目&#xff1a;根据上述描述绘制系统状态流图&#xff0c;注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

C++.OpenGL (10/64)基础光照(Basic Lighting)

基础光照(Basic Lighting) 冯氏光照模型(Phong Lighting Model) #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程&#xff1a;首先由HR先筛选一部分简历后&#xff0c;在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如&#xff1a;Boss直聘&#xff08;招聘方平台&#xff09; 直接按照条件进行筛选 例如&#xff1a…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

Unsafe Fileupload篇补充-木马的详细教程与木马分享(中国蚁剑方式)

在之前的皮卡丘靶场第九期Unsafe Fileupload篇中我们学习了木马的原理并且学了一个简单的木马文件 本期内容是为了更好的为大家解释木马&#xff08;服务器方面的&#xff09;的原理&#xff0c;连接&#xff0c;以及各种木马及连接工具的分享 文件木马&#xff1a;https://w…...

网站指纹识别

网站指纹识别 网站的最基本组成&#xff1a;服务器&#xff08;操作系统&#xff09;、中间件&#xff08;web容器&#xff09;、脚本语言、数据厍 为什么要了解这些&#xff1f;举个例子&#xff1a;发现了一个文件读取漏洞&#xff0c;我们需要读/etc/passwd&#xff0c;如…...