Stream流-分组操作
2024-06-03 04:22:29
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* @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@Overridepublic 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*/@Testpublic 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*/@Testpublic 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*/@Testpublic 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*/@Testpublic 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*/@Testpublic 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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