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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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&#x1f680; 告别海外账号与网络限制&#xff01;稳定直连全球优质大模型&#xff0c;限时半价接入中。 &#x1f449; 点击领取海量免费额度 在微服务架构中集成Taotoken实现智能客服路由与成本控制 1. 场景与挑战 在电商这类业务场景中&#xff0c;智能客服能力通常被拆分…...

王小川All in医疗大模型:从通用赛道抽身,“造AI医生”能否突围?

All in医疗有它的代价一年前&#xff0c;王小川带着百川智能大幅缩减通用模型团队&#xff0c;关闭多条行业线&#xff0c;All in医疗大模型。当时整个大模型行业热闹非凡&#xff0c;平均3天就有一个新版本的通用大模型面世。而百川在5月22日交出答卷&#xff0c;发布新医疗大…...

迷拟极速飞车——极致竞速新体验,重塑线下轻娱新标杆

随着国内文旅休闲、商业游乐行业的快速发展&#xff0c;消费者的线下娱乐审美与体验标准持续升级。传统游乐项目模式固化、玩法单一&#xff0c;同质化问题愈发突出&#xff0c;千篇一律的休闲设施早已无法满足全年龄段游客的多元化游玩需求。无论是城市商业综合体、城郊文旅景…...

Unity热更新本质与分层设计原理

1. 热更新不是“打补丁”&#xff0c;而是游戏生命周期的呼吸系统很多人第一次听说“Unity热更新”&#xff0c;脑子里立刻蹦出一个画面&#xff1a;玩家正在打Boss&#xff0c;突然弹出“检测到新版本&#xff0c;正在后台下载……3秒后重启生效”。然后下意识觉得——这不就是…...

PDF补丁丁文本替换功能深度解析:从基础操作到高级自动化

PDF补丁丁文本替换功能深度解析&#xff1a;从基础操作到高级自动化 【免费下载链接】PDFPatcher PDF补丁丁——PDF工具箱&#xff0c;可以编辑书签、剪裁旋转页面、解除限制、提取或合并文档&#xff0c;探查文档结构&#xff0c;提取图片、转成图片等等 项目地址: https://…...

TPT线下工作坊:AIGC、云原生与数据合规的深度实践与碰撞

1. 活动缘起与核心价值&#xff1a;为什么一场线下工作坊如此重要&#xff1f;在数字营销和内容创作领域&#xff0c;我们每天都被海量的线上信息包围。线上会议、直播、社群讨论&#xff0c;这些形式高效且便捷&#xff0c;但总感觉隔着一层屏幕&#xff0c;少了些温度与深度。…...

Cursor Free VIP终极指南:5步轻松实现AI编程助手永久免费使用

Cursor Free VIP终极指南&#xff1a;5步轻松实现AI编程助手永久免费使用 【免费下载链接】cursor-free-vip [Support 0.45]&#xff08;Multi Language 多语言&#xff09;自动注册 Cursor Ai &#xff0c;自动重置机器ID &#xff0c; 免费升级使用Pro 功能: Youve reached y…...

PyTorch RMSprop优化器报错怎么办?教你一招避坑

&#x1f493; 博客主页&#xff1a;瑕疵的CSDN主页 &#x1f4dd; Gitee主页&#xff1a;瑕疵的gitee主页 ⏩ 文章专栏&#xff1a;《热点资讯》 PyTorch RMSprop优化器报错深度解析&#xff1a;一招解决常见陷阱目录PyTorch RMSprop优化器报错深度解析&#xff1a;一招解决常…...

极速净化Windows 11:Win11Debloat一键释放系统潜能

极速净化Windows 11&#xff1a;Win11Debloat一键释放系统潜能 【免费下载链接】Win11Debloat A simple, lightweight PowerShell script that allows you to remove pre-installed apps, disable telemetry, as well as perform various other changes to declutter and custo…...