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

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/32052.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

c++继承总结

c++继承总结

一 继承的由来 我使用类也有一段时间了&#xff0c;慢慢觉得我们做一件事时&#xff0c;就是要先描述&#xff0c;例如写一个管理系统登记学校成员的信息&#xff0c;我们就要先对在学校内的老师和学生做描述&#xff0c;学生要有年龄&#xff0c;班级&#xff0c;姓名&#xf…
阅读更多...
使用C#加载TOOLBLOCK

使用C#加载TOOLBLOCK

前言 因为Vpp文件类型包含了以下三种 QuickBuidJobToolBlock 不同类型的打开方式不同&#xff0c;需要提前知道vpp是什么类型 例如 这个TB.vpp文件是TOOLBLOCK&#xff0c;就不能直接在visionpro中打开&#xff08;直接打开需要QuickBuid文件&#xff09;&#xff0c; 可以…
阅读更多...
在centos7下通过docker 安装onlyoffice

在centos7下通过docker 安装onlyoffice

因为需要调试网盘&#xff0c;所以今天安装一下centos7的onlyoffice 官方介绍如下&#xff1a; 为了方便&#xff0c;还是通过docker方式来安装onlyoffice了&#xff0c;这里我们采用社区版本了。 1、下载docker安装包 如下&#xff1a; docker pull onlyoffice/documentserv…
阅读更多...
uniapp 将标题背景更换背景图片 完美解决（附加源码+实现效果图）

uniapp 将标题背景更换背景图片 完美解决（附加源码+实现效果图）

问题描述 今天拿到小程序的设计效果图后&#xff0c;标题部分背景需要加背景图片&#xff0c;以往我做的都是标题背景更换颜色等&#xff0c;加背景图片还是第一次遇到&#xff0c;大家可以先看下我的效果图是否与你遇到的问题一致&#xff01; 首页标题的背景是个背景图片。 …
阅读更多...
构建高性能的MongoDB数据迁移工具：Java的开发实践

构建高性能的MongoDB数据迁移工具：Java的开发实践

随着大数据时代的到来&#xff0c;数据迁移成为许多企业和组织必须面对的挑战之一。作为一种非关系型数据库&#xff0c;MongoDB在应用开发中得到了广泛的应用。为了满足数据迁移的需求&#xff0c;我们需要一个高性能、稳定可靠的MongoDB数据迁移工具。下面将分享使用Java开发…
阅读更多...
Leetcode 977. 有序数组的平方

Leetcode 977. 有序数组的平方

题目&#xff1a; Leetcode 977. 有序数组的平方 描述&#xff1a; 给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums&#xff0c;返回 每个数字的平方 组成的新数组&#xff0c;要求也按 非递减顺序 排序 思路&#xff1a; 双指针法 数组其实是有序的&#xff0c; 只不过负数平方之…
阅读更多...
将vsCode 打开的多个文件分行(栏)排列，实现全部显示，便于切换文件

将vsCode 打开的多个文件分行(栏)排列，实现全部显示，便于切换文件

目录 1. 前言 2. 设置VsCode 多文件分行(栏)排列显示 1. 前言 主流编程IDE几乎都有排列切换选择所要查看的文件功能&#xff0c;如下为Visual Studio 2022的该功能界面&#xff1a; 图 1 图 2 当在Visual Studio 2022打开很多文件时&#xff0c;可以按照图1、图2所示找到自…
阅读更多...
基于Selenium技术方案的爬虫入门实践

基于Selenium技术方案的爬虫入门实践

通过爬虫技术抓取网页&#xff0c;动态加载的数据或包含 JavaScript 的页面&#xff0c;需要使用一些特殊的技术和工具。以下是一些常用的技术方法&#xff1a; 使用浏览器模拟器&#xff1a;使用像 Selenium、PhantomJS 或其他类似工具可以模拟一个完整的浏览器环境&#xff0…
阅读更多...
Redis实战案例27-UV统计

Redis实战案例27-UV统计

1. Redis的HyperLogLog的统计功能 示例&#xff1a; 表明HyperLogLog不管加入重复元素多少次都不会让count&#xff0c;不会计数重复元素&#xff0c;所以适合做UV计数 2. 简单实现UV测试 通过单元测试&#xff0c;向 HyperLogLog 中添加 100 万条数据&#xff0c;看看内存占…
阅读更多...
python3.6 安装pillow失败

python3.6 安装pillow失败

问题描述 python3 安装 pillow 失败 错误原因 python3.6 不支持 pillow9.0 以上的版本 解决方法&#xff1a; 指定版本安装 e.g., pillow8.0 pip3 install pillow8.0
阅读更多...
看漫画学python！一天一个小惊喜有趣好用（全彩版）？

看漫画学python！一天一个小惊喜有趣好用（全彩版）？

新手如何&#xff1a; 搭建Python开发环境 我们在Python官网可以下载Python安装包&#xff0c;在这个安装包里有Python解释器、Python运行所需要的基础库&#xff0c;以及交互式运行工具——Python 在下载完成后就可以安装Python了&#xff0c;在安装过程中会弹出内容选择对话…
阅读更多...
水库大坝安全监测系统实施方案

水库大坝安全监测系统实施方案

一、方案概述 水库大坝作为特殊的建筑&#xff0c;其安全性质与房屋等建筑物完全不同&#xff0c;并且建造在地质构造复杂、岩土特性不均匀的地基上&#xff0c;目前对于大坝监测多采用人工巡查的方法&#xff0c;存在一定的系统误差&#xff0c;其工作性态和安全状况随时都在变…
阅读更多...
怎么学习机械学习相关的技术？ - 易智编译EaseEditing

怎么学习机械学习相关的技术？ - 易智编译EaseEditing

学习DOM&#xff08;文档对象模型&#xff09;相关技术是成为前端开发者的关键一步&#xff0c;因为DOM是用于操作和控制网页内容的基础。以下是学习DOM相关技术的步骤和方法&#xff1a; 了解基础知识&#xff1a; 首先&#xff0c;了解什么是DOM&#xff0c;它如何表示HTML…
阅读更多...
刘汉清：从生活到画布，宠物成为灵感源泉

刘汉清：从生活到画布，宠物成为灵感源泉

出生于中国镇江的艺术家刘汉清&#xff0c;其作品展现出他对日常生活的深入洞察力&#xff0c;以及对美的独特理解。他的作品通常没有视觉参考&#xff0c;而是通过对他周围环境的理解&#xff0c;尤其是他的宠物&#xff0c;来进行创作。 在刘汉清的创作过程中&#xff0c;他…
阅读更多...
从零实战SLAM-第一课（SLAM概览）

从零实战SLAM-第一课（SLAM概览）

在七月算法报的班&#xff0c;老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头&#xff0c;关键内容还是记录一下吧&#xff0c; 课程入口&#xff0c;感兴趣的同学可以学习一下。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------…
阅读更多...
（具体解决方案）训练GAN深度学习的时候出现生成器loss一直上升但判别器loss趋于0

（具体解决方案）训练GAN深度学习的时候出现生成器loss一直上升但判别器loss趋于0

今天小陶在训练CGAN的时候出现了绷不住的情况&#xff0c;那就是G_loss&#xff08;生成器的loss值&#xff09;一路狂飙&#xff0c;一直上升到了6才逐渐平稳。而D_loss&#xff08;判别器的loss值&#xff09;却越来越小&#xff0c;具体的情况就看下面的图片吧。其实这在GAN…
阅读更多...
柜柜软件报价单滑动闪屏解决办法

柜柜软件报价单滑动闪屏解决办法

柜柜下载地址:家具设计软件免费下载-家居设计软件手机版下载-柜柜App官网 出现的问题现象: 原因:笔记本使用的集成显卡,切换到独立显卡即可解决 异常修复.
阅读更多...
Go context.WithCancel()的使用

Go context.WithCancel()的使用

WithCancel可以将一个Context包装为cancelCtx,并提供一个取消函数,调用这个取消函数,可以Cancel对应的Context Go语言context包-cancelCtx 疑问 context.WithCancel()取消机制的理解 父母5s钟后出门&#xff0c;倒计时&#xff0c;父母在时要学习&#xff0c;父母一走就可以玩 …
阅读更多...
【华秋推荐】新能源汽车中的T-BOX系统，你了解多少？

【华秋推荐】新能源汽车中的T-BOX系统，你了解多少？

近几年&#xff0c;新能源汽车产业进入了加速发展的阶段。我国的新能源汽车产业&#xff0c;经过多年的持续努力&#xff0c;技术水平显著提升、产业体系日趋完善、企业竞争力大幅增强&#xff0c;呈现市场规模、发展质量“双提升”的良好局面。同时&#xff0c;通过国家多年来…
阅读更多...
C#与halcon联合 缩放移动自适应图像

C#与halcon联合 缩放移动自适应图像

读取图片 //获取文件路径下的图片public HObject GetImgFromPath(string imgPath){HObject L_Img;HOperatorSet.GenEmptyObj(out L_Img);//清空图片L_Img.Dispose();//释放HOperatorSet.ReadImage(out L_Img, imgPath);//读取图片存入到l_imgreturn L_Img;}拉伸显示 //图片拉…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023