JavaCollectors.summarizingLong用法详解
2026-01-31 23:59:38
0浏览
收藏
今天golang学习网给大家带来了《Java中使用Collectors.summarizingLong统计Long数据详解》,其中涉及到的知识点包括等等,无论你是小白还是老手,都适合看一看哦~有好的建议也欢迎大家在评论留言,若是看完有所收获,也希望大家能多多点赞支持呀!一起加油学习~
Collectors.summarizingLong用于提取流中元素的long值并生成包含计数、总和、最值和平均值的LongSummaryStatistics对象,适用于需一次性获取多项统计指标的场景。

在Java中,Collectors.summarizingLong 是 java.util.stream.Collectors 类提供的一个归约操作方法,用于对流中的元素提取 long 值并生成一个 LongSummaryStatistics 对象。这个对象包含了统计信息:计数(count)、总和(sum)、最小值(min)、最大值(max)和平均值(average)。
1. 方法基本语法
该方法的定义如下:public static
参数说明:
- mapper:是一个函数式接口
ToLongFunction,用于从流中的每个元素提取一个long值。
2. 返回结果:LongSummaryStatistics
调用summarizingLong 后会返回一个 LongSummaryStatistics 实例,它提供以下方法获取统计值:
- getCount():元素数量
- getSum():所有值的总和
- getMin():最小值(若无元素,默认为 Long.MAX_VALUE)
- getMax():最大值(若无元素,默认为 Long.MIN_VALUE)
- getAverage():平均值(若无元素,默认为 0.0)
3. 使用示例
假设有一个用户列表,每个用户有年龄字段(用 long 表示),我们想统计这些用户的年龄汇总信息:
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
class User {
private String name;
private long age;
public User(String name, long age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
public long getAge() {
return age;
}
// getter 和 setter 省略
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List users = Arrays.asList(
new User("Alice", 30),
new User("Bob", 25),
new User("Charlie", 35),
new User("Diana", 28)
);
LongSummaryStatistics stats = users.stream()
.collect(Collectors.summarizingLong(User::getAge));
System.out.println("总人数: " + stats.getCount());
System.out.println("总年龄: " + stats.getSum());
System.out.println("最小年龄: " + stats.getMin());
System.out.println("最大年龄: " + stats.getMax());
System.out.println("平均年龄: " + stats.getAverage());
}
}
输出结果:
总人数: 4
总年龄: 118
最小年龄: 25
最大年龄: 35
平均年龄: 29.5
4. 注意事项与适用场景
- 适用于需要一次性获取多个统计指标的场景,避免多次遍历流。
- 输入流为空时,
count为 0,sum为 0,min为Long.MAX_VALUE,max为Long.MIN_VALUE,average为 0.0 —— 使用时注意判断是否为空。 - 性能优于分别使用
sum()、max()等单独计算多次。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《JavaCollectors.summarizingLong用法详解》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!
衬衫领子发黄怎么洗?剃须膏去渍妙招
- 上一篇
- 衬衫领子发黄怎么洗?剃须膏去渍妙招
- 下一篇
- Gomodtidy清理无用依赖详解
查看更多
最新文章
-
- 文章 · java教程 | 1天前 | Java · ServiceLoader module-info.java Java模块
- Java 模块服务加载的可选实现与回退路径
- 363浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 1天前 |
- Java VarHandle 内存序选择与可见性验证
- 226浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 1天前 |
- Java JFR 事件流定位短时延迟尖峰
- 213浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 |
- Java Record 序列化兼容字段演进方案
- 483浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 |
- Java ServiceLoader 隔离模块化插件实现
- 414浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 |
- Java Pattern Matching switch 处理密封层级
- 189浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 | Stream · Java教程 · java Stream Collector Collectors.teeing 统计汇总
- Java Collectors.teeing 汇总两条统计管道
- 385浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 |
- Java Foreign Function Memory API 管理本地内存生命周期
- 385浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 |
- Java StampedLock 乐观读校验失败的回退方式
- 165浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 | 异常处理 · 并发编程 · Java教程 · StructuredTaskScope Java Structured Concurrency Joiner allUntil 子任务异常 聚合异常
- Java Structured Concurrency 汇总子任务异常
- 260浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 |
- Java ForkJoinPool asyncMode 调整任务队列顺序
- 121浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
查看更多
AI推荐
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 441次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 513次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 529次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 471次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 299次使用
查看更多
相关文章
-
- Java try-with-resources 多个资源关闭顺序是什么
- 2026-09-10 501浏览
-
- 矩阵主副对角线快速定位技巧
- 2026-05-31 501浏览
-
- Java多态优化流程代码与行为分发改进
- 2026-05-26 501浏览
-
- JVM 类元数据双亲委派链表深度解析
- 2026-05-21 501浏览
-
- 反射异常处理:InvocationTargetException解析与应用
- 2026-05-16 501浏览

