stream的分组_java快速对list分组

stream的分组_java快速对list分组Stream流-分组操作文章目录Stream流-分组操作方法1,`groupingBy(Function)`方法2,`groupingBy(Function,Collector)`方法3:`groupingBy(Function,Supplier,Collector)`Collectors.groupingBy()3个方法的使用示例/**员工*@authorYang*@create2020-07-0919:57*/publicclassEmployee{

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Stream流-分组操作

Collectors.groupingBy()3个方法的使用示例

/**员工 * @author Yang * @create 2020-07-09 19:57 */
public class Employee { 
   
    
    private String name;   // 姓
    private String city;   // 城市
    private Integer sales;  // 销售额

    public Employee(String name, String city, Integer sales) { 
   
        this.name = name;
        this.city = city;
        this.sales = sales;
    }

    public Employee(String city, Integer sales) { 
   
        this.city = city;
        this.sales = sales;
    }

    public Employee() { 
   
    }

    // getter(),setter() ....略
    
    @Override
    public String toString() { 
   
        return "Employee{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", city='" + city + '\'' +
                ", sales=" + sales +
                '}';
    }
}
    //-------------------生成测试数据---------------------
    private List<Employee> getEmps(){ 
   
        List<Employee> list = new ArrayList<>();
        Random rd = new Random();
        String[] citys = { 
   "北京","上海","广州","杭州","深圳"};
        String[] firstName = { 
   "张","李","杨","宁","刘","王","高","葛"};
        Integer[] sales = { 
   100,50,30,20};

        for (int i = 0; i < 10; i++) { 
   
            String city = citys[rd.nextInt(5)];
            Integer sale = sales[rd.nextInt(4)];
            String fname = firstName[rd.nextInt(firstName.length)];

            list.add(new Employee(fname,city,sale));
        }

        return list;
    }

方法1– groupingBy(Function)

一个参数:一个分组器,使用提供的字段对集合元素进行分组,返回一个Map<字段,相同字段值的元素集>

    /** * groupBy方法1,groupingBy(Function) * * 要求:先按city分组,每个分组里面是一个员工集合 */
    @Test
    public void test5(){ 
   
        List<Employee> emps = getEmps();

        Map<String, List<Employee>> map = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity));

        map.forEach((key,val)->{ 
   
            System.out.println("城市:"+key+" ---员工集: "+val);
        });
    }
    /** * 城市:广州 ---员工集: [Employee{name='1', city='广州', sales=100}, Employee{name='5', city='广州', sales=20}, Employee{name='6', city='广州', sales=30}, Employee{name='8', city='广州', sales=30}] * 城市:上海 ---员工集: [Employee{name='0', city='上海', sales=30}] * 城市:杭州 ---员工集: [Employee{name='2', city='杭州', sales=50}, Employee{name='7', city='杭州', sales=30}] * 城市:北京 ---员工集: [Employee{name='3', city='北京', sales=30}, Employee{name='4', city='北京', sales=50}, Employee{name='9', city='北京', sales=30}] */

方法2– groupingBy(Function,Collector)

2个参数:一个是分组器,按提供的字段进行分组。一个收集器,下面举例了3种用途

    /** * groupBy方法2,groupingBy(Function,Collector) * * 要求:先按city分组 ,再对组里面的成员,统计总销售额 */
    @Test
    public void test3(){ 
   
        List<Employee> emps = getEmps();
        for (Employee emp : emps) { 
   
            System.out.println(emp);
        }

        Map<String, Integer> map = emps.stream().
                collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.summingInt(Employee::getSales)));
        // 先按city分组 再对组里面的成员,统计总销售额
        map.forEach((key,val)->{ 
   
            System.out.println("城市:"+key+" 销售总额:"+val);
        });
    }
    /** * Employee{name='0', city='上海', sales=50} * Employee{name='1', city='广州', sales=20} * Employee{name='2', city='广州', sales=30} * Employee{name='3', city='广州', sales=20} * Employee{name='4', city='杭州', sales=30} * Employee{name='5', city='杭州', sales=50} * Employee{name='6', city='北京', sales=50} * Employee{name='7', city='广州', sales=20} * Employee{name='8', city='杭州', sales=100} * Employee{name='9', city='广州', sales=30} * 城市:广州 销售总额:120 * 城市:上海 销售总额:50 * 城市:杭州 销售总额:180 * 城市:北京 销售总额:50 */
    /** * groupBy方法2,groupingBy(Function,Collector) * * 即:获取每个城市的姓氏集 * 先按城市分组,再对每个组里面的员工姓名放入Set,得到每个城市的姓氏集 */
    @Test
    public void test4(){ 
   
        List<Employee> emps = getEmps();
        Map<String, Set<String>> map = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, Collectors.mapping(Employee::getName, Collectors.toSet())));
        map.forEach((key,val)->{ 
   
            System.out.println(""+key+" ---人员姓名: "+val);
        });
    }
    /** * 上海 ---人员姓名: [葛] * 广州 ---人员姓名: [张, 刘, 王] * 杭州 ---人员姓名: [杨, 刘, 葛] */
    /** * groupBy方法2,groupingBy(Function,Collector) * 要求:每个城市中销售额最大的员工 * 先按城市分组,在求分组里面销售额最大的员工 */
    @Test
    public void test6(){ 
   
        List<Employee> emps = getEmps();
        
        Map<String, Employee> map = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity,
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Employee::getSales)), Optional::get)));

        map.forEach((key,val)->{ 
   
            System.out.println("城市:"+key+" 销售额最大员工:"+val);
        });
    }
   /** * Employee{name='杨', city='北京', sales=100} * Employee{name='杨', city='杭州', sales=20} * Employee{name='葛', city='深圳', sales=30} * Employee{name='张', city='上海', sales=50} * Employee{name='杨', city='广州', sales=50} * Employee{name='张', city='上海', sales=20} * Employee{name='张', city='上海', sales=50} * Employee{name='刘', city='北京', sales=50} * Employee{name='高', city='深圳', sales=100} * Employee{name='葛', city='深圳', sales=30} * 城市:广州 销售额最大员工:Employee{name='杨', city='广州', sales=50} * 城市:上海 销售额最大员工:Employee{name='张', city='上海', sales=50} * 城市:杭州 销售额最大员工:Employee{name='杨', city='杭州', sales=20} * 城市:深圳 销售额最大员工:Employee{name='高', city='深圳', sales=100} * 城市:北京 销售额最大员工:Employee{name='杨', city='北京', sales=100} */

方法3– groupingBy(Function,Supplier,Collector)

参数:一个分组器,一个最终类型的生产者,一个收集器

下面的示例:先按城市分组,然后收集每个城市的姓氏集,然后放入一个TreeMap,得到最终结果。(按城市名称排了序

   /** * 3个参数的方法:groupingBy(Function,Supplier,Collector) * 要求:要计算每个城市中人的姓氏集,并对城市名称进行排序 * 先按城市分组,在对每个城市 */
    @Test
    public void test7(){ 
   
        List<Employee> emps = getEmps();
        TreeMap<String, Set<String>> map = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCity, TreeMap::new, Collectors.mapping(Employee::getName, Collectors.toSet())));
        map.forEach((key,val)->{ 
   
            System.out.println("城市:"+key+" 姓氏集:"+val);
        });
    }
    /** * 城市:上海 姓氏集:[刘] * 城市:北京 姓氏集:[宁, 李] * 城市:广州 姓氏集:[张, 高, 葛] * 城市:杭州 姓氏集:[张, 高, 葛] */
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