Atitit 集合分组聚合操作sum count avg java版本groovy版本目录 1. //按性别统计用户数 1 7. //按性别获取用户名称 1 16. //按性别求年龄的总和 1 2

Atitit 集合分组聚合操作sum count avg java版本groovy版本

1. //按性别统计用户数 1

7. //按性别获取用户名称 1

16. //按性别求年龄的总和 1

23. //按性别求年龄的平均值 2

3. //获取所有用户的平均年龄 2

12. //获取所有用户的年龄总和 2

1. Groovy sum 3

2. Groupby 原理。。 4

2.1. Step1 groupby returns Map<grpbyKey, List> 4

2.2. Step2 transform List into Map,key is grpbyKey,value is sumAvgListMapProp 4

2.3. collect 4

3. ref 4

//按性别统计用户数
Map<User.Sex, Integer> map = users.parallelStream().collect(
Collectors.groupingBy(User::getGender,
Collectors.summingInt(p -> 1)));
System.out.println(map);
//按性别获取用户名称
Map<User.Sex, List<String>> map2 = users.stream()
.collect(
Collectors.groupingBy(
User::getGender,
Collectors.mapping(User::getName,
Collectors.toList())));
System.out.println(map2);
//按性别求年龄的总和
Map<User.Sex, Integer> map3 = users.stream().collect(
Collectors.groupingBy(User::getGender,
Collectors.reducing(0, User::getAge, Integer::sum)));
System.out.println(map3);
//按性别求年龄的平均值
Map<User.Sex, Double> map4 = users.stream().collect(
Collectors.groupingBy(User::getGender,
Collectors.averagingInt(User::getAge)));
System.out.println(map4);

// 注意，reduce操作每处理一个元素总是创建一个新值，
// Stream.reduce适用于返回单个结果值的情况
//获取所有用户的平均年龄
private static void reduceAvg() {
// mapToInt的pipeline后面可以是average,max,min,count,sum
double avg = users.parallelStream().mapToInt(User::getAge)
.average().getAsDouble();
System.out.println("reduceAvg User Age: " + avg);
}
//获取所有用户的年龄总和
private static void reduceSum() {
double sum = users.parallelStream().mapToInt(User::getAge)
.reduce(0, (x, y) -> x + y); // 可以简写为.sum()
System.out.println("reduceSum User Age: " + sum);
}

Groovy sum

def errorCodeList = [

[code: "code1", language: 2, content: "aaa"],

[code: "code1", language: 4, content: "bbbb"],

[code: "code2", language: 3, content: "ccc"],

]

// first groupBy, which returns Map<grpbyKey, List>

def b = errorCodeList.groupBy {

it.code

}.collect {

//Entries

// ...and transform List into Map

code, List value ->

def line=[(code): value.sum { e->e.language }]

return line

//return a map

}

//[code1:6, code2:3]

println b

Groupby 原理。。
1. Step1 groupby returns Map<grpbyKey, List>
2. Step2 transform List into Map,key is grpbyKey,value is sumAvgListMapProp
3. collect
ref

JDK1.8聚合操作.mhtml

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