JavagroupingBy分组用法及实战教程
目前golang学习网上已经有很多关于文章的文章了,自己在初次阅读这些文章中,也见识到了很多学习思路;那么本文《Java中groupingBy分组作用及使用方法详解》,也希望能帮助到大家,如果阅读完后真的对你学习文章有帮助,欢迎动动手指,评论留言并分享~
Java中的groupingBy方法用于将流中的元素按指定规则分组并返回Map,其核心是通过Function定义分组规则。1. 最基本形式为传入一个Function确定分组key,如按Person的age属性分组;2. 可搭配下游Collector实现更复杂操作,如用Collectors.counting()统计每组数量,或用Collectors.mapping()映射元素生成新列表;3. groupingBy支持多级分组,例如先按省份再按城市分组,通过嵌套使用groupingBy完成;4. key可以为null,此时所有对应元素归为一组,但需注意性能和下游Collector对null的支持;5. groupingBy还可结合如toSet、summingInt、maxBy等多种Collector以满足不同数据处理需求。
Java中的groupingBy
方法,简单来说,就是把一个流(Stream)里的元素按照你指定的规则分成不同的组,最后返回一个Map,这个Map的key就是分组的规则,value就是属于这个组的元素列表。它能让你更方便地处理集合数据,不用自己写循环和条件判断。

流元素分组的实现方法主要依赖于Collectors.groupingBy()
这个静态方法。它有多种重载形式,可以满足不同的分组需求。最基本的形式是传入一个Function
,这个Function定义了分组的规则。

解决方案

groupingBy
的核心在于定义分组的“规则”。这个规则通过Function
接口来实现,这个Function接收流中的每个元素作为输入,返回一个值,这个值就是该元素所属的组的key。
例如,假设我们有一个List
,Person类包含name和age两个属性,我们想按照年龄分组:
List<Person> people = Arrays.asList( new Person("Alice", 25), new Person("Bob", 30), new Person("Charlie", 25), new Person("David", 30), new Person("Eve", 35) ); Map<Integer, List<Person>> peopleByAge = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge)); System.out.println(peopleByAge); // 输出:{25=[Person{name='Alice', age=25}, Person{name='Charlie', age=25}], 30=[Person{name='Bob', age=30}, Person{name='David', age=30}], 35=[Person{name='Eve', age=35}]}
这里,Person::getAge
就是一个Function
,它接收一个Person
对象,返回这个人的年龄。groupingBy
方法会根据这个年龄把所有的人分成不同的组。
除了最简单的形式,groupingBy
还支持更复杂的分组方式。例如,你可以指定一个下游的Collector
,用于对每个组的元素进行进一步的处理。
比如,我们想按照年龄分组,但是只统计每个年龄段的人数,而不是把所有的人都放到一个List里:
Map<Integer, Long> countByAge = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.counting())); System.out.println(countByAge); // 输出:{25=2, 30=2, 35=1}
这里,我们使用了Collectors.counting()
作为下游的Collector
,它会统计每个组的元素个数。
再比如,我们想按照年龄分组,但是只保留每个年龄段的人的名字列表:
Map<Integer, List<String>> namesByAge = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.mapping(Person::getName, Collectors.toList()))); System.out.println(namesByAge); // 输出:{25=[Alice, Charlie], 30=[Bob, David], 35=[Eve]}
这里,我们使用了Collectors.mapping()
作为下游的Collector
,它会把每个Person
对象映射成一个名字,然后把所有的名字放到一个List里。
总之,groupingBy
是一个非常强大的方法,它可以让你以各种方式对流中的元素进行分组。
groupingBy的key可以是null吗?如果key是null会发生什么?
groupingBy
的key是可以为null
的。如果key是null
,那么所有key为null
的元素会被分到同一个组。但是,你需要注意,如果你的数据中有大量的null
key,可能会导致某个组的元素非常多,影响性能。此外,如果你的下游Collector
不支持null
值,可能会抛出NullPointerException
。
例如:
List<String> names = Arrays.asList("Alice", null, "Bob", null, "Charlie"); Map<String, List<String>> groupedNames = names.stream() .collect(Collectors.groupingBy(name -> name)); System.out.println(groupedNames); // 输出:{null=[null, null], Alice=[Alice], Bob=[Bob], Charlie=[Charlie]}
在这个例子中,null
被当作一个有效的key,所有为null
的元素都被分到了同一个组。
如何使用groupingBy进行多级分组?例如先按省份分组,再按城市分组
groupingBy
支持多级分组,只需要在下游的Collector
中再次使用groupingBy
即可。
例如,假设我们有一个List
,Address类包含province和city两个属性,我们想先按照省份分组,再按照城市分组:
List<Address> addresses = Arrays.asList( new Address("Guangdong", "Guangzhou"), new Address("Guangdong", "Shenzhen"), new Address("Guangxi", "Nanning"), new Address("Guangxi", "Guilin") ); Map<String, Map<String, List<Address>>> addressesByProvinceAndCity = addresses.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Address::getProvince, Collectors.groupingBy(Address::getCity))); System.out.println(addressesByProvinceAndCity); // 输出:{Guangdong={Guangzhou=[Address{province='Guangdong', city='Guangzhou'}], Shenzhen=[Address{province='Guangdong', city='Shenzhen'}]}, Guangxi={Nanning=[Address{province='Guangxi', city='Nanning'}], Guilin=[Address{province='Guangxi', city='Guilin'}]}}
在这个例子中,我们首先按照省份分组,然后对每个省份的地址列表,再次按照城市分组。最终得到一个Map
,外层的key是省份,内层的key是城市,value是属于这个省份和城市的地址列表。
除了toList()和counting(),groupingBy还能搭配哪些其他的Collector使用?
groupingBy
可以搭配很多其他的Collector
使用,常用的包括:
Collectors.toSet()
: 将每个组的元素收集到一个Set中,可以去重。Collectors.toMap(keyMapper, valueMapper)
: 将每个组的元素收集到一个Map中,需要指定key和value的映射规则。Collectors.averagingInt(ToIntFunction)
/averagingLong(ToLongFunction)
/averagingDouble(ToDoubleFunction)
: 计算每个组的平均值。Collectors.summingInt(ToIntFunction)
/summingLong(ToLongFunction)
/summingDouble(ToDoubleFunction)
: 计算每个组的总和。Collectors.maxBy(Comparator)
/minBy(Comparator)
: 找出每个组的最大值/最小值。Collectors.reducing(identity, op)
: 对每个组的元素进行归约操作。Collectors.collectingAndThen(downstream, finisher)
: 对下游的Collector
的结果进行进一步的处理。
例如,我们想按照年龄分组,然后找出每个年龄段年龄最大的人:
Map<Integer, Optional<Person>> oldestByAge = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Person::getAge)))); System.out.println(oldestByAge); // 输出:{25=Optional[Person{name='Charlie', age=25}], 30=Optional[Person{name='David', age=30}], 35=Optional[Person{name='Eve', age=35}]}
在这个例子中,我们使用了Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Person::getAge))
作为下游的Collector
,它会找出每个年龄段年龄最大的人。注意,由于可能某个年龄段没有人,所以返回的是Optional
。
总之,groupingBy
的灵活性在于可以搭配各种不同的Collector
,根据不同的需求对分组后的数据进行各种各样的处理。
以上就是《JavagroupingBy分组用法及实战教程》的详细内容,更多关于java的资料请关注golang学习网公众号!

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