内容简介：groupingBy()是Stream API中最强大的收集器Collector之一，提供与SQL的GROUP BY子句类似的功能。使用形式如下：需要指定一个属性才能使用，通过该属性执行分组。我们通过提供功能接口的实现来实现这一点 - 通常通过传递lambda表达式。
groupingBy()是Stream API中最强大的收集器Collector之一，提供与 SQL 的GROUP BY子句类似的功能。
使用形式如下：
.collect(groupingBy(...));
需要指定一个属性才能使用，通过该属性执行分组。我们通过提供功能接口的实现来实现这一点 - 通常通过传递lambda表达式。
例如，如果我们想按长度对字符串进行分组，我们可以通过将String :: length传递给groupingBy（）来实现：
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, List<String>> result = strings.stream()
.collect(groupingBy(String::length));
System.out.println(result); // {1=[a], 2=[bb, cc], 3=[ddd]}
分组到自定义Map实现
如果需要提供自定义Map实现，可以使用提供的groupingBy（）重载来实现：
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
TreeMap<Integer, List<String>> result = strings.stream()
.collect(groupingBy(String::length, TreeMap::new, toList()));
System.out.println(result); // {1=[a], 2=[bb, cc], 3=[ddd]}
提供自定义的下一个Collection
如果需要将分组元素存储在自定义集合中，可以使用toCollection（）收集器来实现。
例如，如果要在TreeSet实例中对元素进行分组，然后输出到一个新的Collection，则可以这样简单：
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, TreeSet<String>> result = strings.stream()
.collect(groupingBy(String::length, toCollection(TreeSet::new)));
System.out.println(result); // {1=[a], 2=[bb, cc], 3=[ddd]}
分组计数
如果您只想知道分组元素的数量，提供自定义counting()j就可以：
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, Long> result = strings.stream()
.collect(groupingBy(String::length, counting()));
System.out.println(result); // {1=1, 2=2, 3=1}
将每个组转为字符串
如果需要对元素进行分组并为每个组创建单个String表示，可以使用join（）来实现：
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, String> result = strings.stream()
.collect(groupingBy(String::length, joining(",", "[", "]")));
System.out.println(result); // {1=[a], 2=[bb,cc], 3=[ddd]}
分组和过滤条目
从分组结果中排除某些条目。这可以使用filtering（）收集器来实现：
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, List<String>> result = strings.stream()
.collect(groupingBy(String::length, filtering(s -> !s.contains("c"), toList())));
System.out.println(result); // {1=[a], 2=[bb], 3=[ddd]}
分组和计算每组平均值
如果需要派生每组条目的平均属性，那么有一些方便的收集器：
averagingInt（）
averagingLong（）
averagingDouble（）
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, Double> result = strings.stream()
.collect(groupingBy(String::length, averagingInt(String::hashCode)));
System.out.println(result); // {1=97.0, 2=3152.0, 3=99300.0}
分组和计算每组的总和
如果要对分组条目进行累计总和：
summingInt（）
summingLong（）
summingDouble（）
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, Integer> result = strings.stream()
.collect(groupingBy(String::length, summingInt(String::hashCode)));
System.out.println(result); // {1=97, 2=6304, 3=99300}
reducing缩减操作
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, List<Character>> result = strings.stream()
.map(toStringList())
.collect(groupingBy(List::size, reducing(List.of(), (l1, l2) -> Stream.concat(l1.stream(), l2.stream())
.collect(Collectors.toList()))));
System.out.println(result); // {1=[a], 2=[b, b, c, c], 3=[d, d, d]}
计算最大最小值
List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, Optional<String>> result = strings.stream()
.collect(groupingBy(String::length, Collectors.maxBy(Comparator.comparing(String::toUpperCase))));
System.out.println(result); // {1=Optional[a], 2=Optional[cc], 3=Optional[ddd]}
组合Collector
示例＃1
假设我们有一个字符串列表，并希望获得与长度大于1的大写字符串相关联的字符串长度的映射，并将它们收集到TreeSet实例中。
var result = strings.stream()
.collect(
groupingBy(String::length,
mapping(String::toUpperCase,
filtering(s -> s.length() > 1,
toCollection(TreeSet::new)))));
//result
{1=[], 2=[BB, CC], 3=[DDD]}
例＃2
指定字符串列表，按匹配长度对它们进行分组，转换为字符列表，展平获取的列表，仅保留具有非零长度的不同元素，并最终通过应用字符串连接来减少它们。
var result = strings.stream()
.collect(
groupingBy(String::length,
mapping(toStringList(),
flatMapping(s -> s.stream().distinct(),
filtering(s -> s.length() > 0,
mapping(String::toUpperCase,
reducing("", (s, s2) -> s + s2)))))
));
//result
{1=A, 2=BC, 3=D}
以上所述就是小编给大家介绍的《Java Stream API groupingBy()介绍》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
猜你喜欢:
- ASP.NET Core模块化前后端分离快速开发框架介绍之3、数据访问模块介绍
- 简编漫画介绍WebAssembly
- CGroup 介绍
- CGroup 介绍
- vue初步介绍
- Microbit MicroPython 介绍
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
计算机组成：结构化方法
坦嫩鲍姆 / 刘卫东 / 人民邮电出版社 / 2006-1 / 65.00元
本书采用结构化方法来介绍计算机系统，书的内容完全建立在“计算机是由层次结构组成的，每层完成规定的功能”这一概念之上。作者对本版进行了彻底的更新，以反映当今最重要的计算机技术以及计算机组成和体系结构方面的最新进展。书中详细讨论了数字逻辑层、微体系结构层、指令系统层、操作系统层和汇编语言层，并涵盖了并行体系结构的内容，而且每一章结尾都配有丰富的习题。 本书适合作为计算机专业本科生计算机组......一起来看看 《计算机组成：结构化方法》 这本书的介绍吧!
