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Stream流-分组操作
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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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