三、Stream流分组操作

Leefs 2021-05-11 PM 1663℃ 0条

# 03.Stream流分组操作

### 前言

`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。

### 一、Stream流-分组操作

+ 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>`

+ groupingBy(Function,Collector)

> 两个参数：一个是分组器，按提供的字段进行分组，一个收集器

+ groupingBy(Function,Supplier,Collector)

> 三个参数：一个分组器，一个最终类型的生产者，一个收集器

### 二、使用示例

> 背景：根据公司职员的姓、所在城市、以及销售额进行统计

**实体类Employee**

```java
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**

```java
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;
}
```

#### 2.1 groupingBy(Function)方法使用

> *要求：先按city分组，每个分组里面是一个员工集合*

```java
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);
    });
}
```

#### 2.2 groupingBy(Function,Collector)方法使用

> *要求：先按city分组 ，再对组里面的成员，统计总销售额*

```java
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)));
    map.forEach((key,val)->{
        System.out.println("城市："+key+" 销售总额："+val);
    });
}
```

> *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*

```java
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);
    });
}
```

> *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*

```java
public void test6(){
    List<Employee> emps = getEmps();

//接受一个函数作为参数，从类型T中提取一个int排序键，并返回一个与该排序键进行比较的Comparator。返回的比较器可以序列化。
    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);
    });
}
```

#### 2.3 groupingBy(Function,Supplier,Collector)方法使用

> *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*

```java
 public void test7(){
        List<Employee> emps = getEmps();
        /**
         * Set:进行去重
         * Collectors.toSet():将结果汇总为Set集合
         */
        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);
        });
    }
```

**mapping收集器接收两个参数：**

第一个参数是lambda表达式，用来进行属性转换。

第二个参数是一个收集器，用来收集汇总第一个参数的lambda表达式的结果。

*附：*

[参考原文链接地址](https://blog.csdn.net/qq_42701294/article/details/107291917)

标签: Stream流

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