Java中的stream流分组示例详解

目录

• 什么是stream流
• 1、根据某个字段分组
• 2、按多个字段分组（组合分组）
• 1、方法一：使用 String 拼接作为分组 key（简单但不够灵活）
• 2、使用 Map.Entry（Java 8+ 就支持）：
• 3、使用 record（Java 16+）：
• 3、分组后获取其他统计信息
• 1、分组后统计每组的数量
• 2、分组后获取每组中的某个属性集合，比如所有部门下的用户名
• 3、分组后求每组的某个属性的最大值 / 最小值 / 平均值
• 4、自定义分组key

什么是stream流

Java 8引入的Stream API是处理集合数据的一种全新方式，它代表了对数据元素序列进行函数式操作的抽象。Stream不是数据结构，而是一种高级的数据处理工具，允许你以声明式的方式处理数据集合，类似于SQL语句操作数据库。

Stream的核心特点：

• 声明式编程：只需说明"做什么"而非"如何做"，代码更简洁易读
• 函数式风格：与Lambda表达式完美结合，操作更灵活
• 管道操作：多个操作可以连接起来形成数据处理流水线
• 内部迭代：不同于集合的外部迭代(使用for-each)，Stream在内部处理迭代过程
• 延迟执行：中间操作不会立即执行，只有遇到终结操作才会触发计算
• 不可复用：一个Stream只能被消费一次

1、根据某个字段分组

 // 按 department 字段分组
        Map<String, List<User>> groupedByDept = users.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment));

2、按多个字段分组（组合分组）

1、方法一：使用 String 拼接作为分组 key（简单但不够灵活）

Map<String, List<User>> grouped = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        user -> user.getDepartment() + "-" + user.getJobTitle()
    ));

2、使用 Map.Enjavascripttry（Java 8+ 就支持）：

Map<Map.Entry<String, String&编程客栈gt;, List<User>> grouped = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        user -> Map.entry(user.getDepartment(), user.getJobTitle())
    ));

        这样 key 是一个 Map.Entry<部门, 职位>，可以唯一确定一个组合

3、使用 record（Java 16+）：

// 定义一个记录类作为分组 key
record DeptJobKey(String department, String jobTitle) {}
Map<DeptJobKey, List<User>> grouped = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        user -> new DeptJobKey(user.getDepartment(), user.getJobTitle())
    ));

3、分组后获取其他统计信息

1、分组后统计每组的数量

Map<String, Long> countByDept = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        User::getDepartment,
        Collectors.counting()  // 统计每个部门的用户数
    ));

2、分组后获取每组中的某个属性集合，比如所有部门下的用户名

Map<String, List<String>> namesByDept = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        User::getDepartment,
        Collectors.mapping(User::getName, Collectors.toList()) // 只提取 name 字段
    ));

3、分组后求每组的某个属性的最大值 / 最小值 / 平均值

Map<String, Optional<Integer>> maxAgeByDept = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        User::getDepartment,
        Collectors.mapping(User::getAge, Collectors.maxBy(Comparator.naturalOrder()))
    ));
// 或者更直观地使用 Collectors.maxBy / averagingInt 等
//或者使用 Collectors.summarizingInt 做综合统计
Map<String, IntSummaryStatistics> ageStatsByDept = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        User::getDepartment,
        Collectors.summarizingInt(User::getAge)  // 统计年龄：counpythont, sum, min, 编程客栈max, avg
    ));

4、自定义分组key

Map<String, List<User>> collect = javaList.stream().collect(Collectors.groupingBy(user -> {
            String id = user.getId();
            return (StringUtils.isEmpty(id)) ? "empty" : "notEmpty"; // 如果为 null，返回empty,不为空notEmpty
   android     }));

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