前言

本文将展示groupingBy收集器的多个示例，阅读本文需要先准备Java Stream和Java收集器Collector的知识。

一、GroupingBy收集器

Java8的Stream API允许我们以声明的方式来处理数据集合。

静态工厂方法：Collectors.groupingBy()，以及Collectors.groupingByConcunrrent()，给我们提供了类似SQL语句中的"GROUP BY"的功能。这两个方法将数据按某些属性分组，并存储在Map中返回。

作为collect方法的参数，Collector是一个接口，它是一个可变的汇聚操作，将输入元素累计到一个可变的结果容器中；它会在所有元素都处理完毕后，将累积的结果转换为一个最终的表示(这是一个可选操作)；

Collectors本身提供了关于Collector的常见汇聚实现，Collectors的内部类CollectorImpl实现了Collector接口，Collectors本身实际上是一个工厂。

Collector 类方法：

public interface Collector {

Supplier supplier();

BiConsumer accumulator();

BinaryOperator combiner();

Function finisher();

Set characteristics();

}

Collector主要定义了容器的类型，添加元素的方法，容器合并的方法还有输出的结果。

supplier就是生成容器

accumulator是添加元素

combiner是合并容器

finisher是输出的结果

characteristics是定义容器的三个属性(三个枚举值)，包括是否有明确的finisher，是否需要同步，是否有序。

CONCURRENT(集合的操作需要同步)：表示中间结果只有一个，即使在并行流的情况下。所以只有在并行流且收集器不具备CONCURRENT特性时，combiner方法返回的lambda表达式才会执行(中间结果容器只有一个就无需合并)

UNORDER(集合是无序的)：表示流中的元素无序。

IDENTITY_FINISH(不用finisher)：表示中间结果容器类型与最终结果类型一致，此时finiser方法不会被调用

其中这里的泛型所表示的含义是：

T：表示流中每个元素的类型。

A：表示中间结果容器的类型。

R：表示最终返回的结果类型。

下面是几个重载的groupnigBy方法：

参数 ：分类函数

static Collector>>

groupingBy(Function super T,? extends K> classifier)

参数：分类函数，第二个收集器

static Collector>

groupingBy(Function super T,? extends K> classifier,

Collector super T,A,D> downstream)

参数：分类函数，供应者方法(提供作为返回值的Map的实现)，第二个收集器

static > Collector

groupingBy(Function super T,? extends K> classifier,

Supplier mapFactory, Collector super T,A,D> downstream)

二、使用示例

2.1 准备

先定义一个BlogPost类：

class BlogPost {

String title;

String author;

BlogPostType type;

int likes;

}

BlogPostType：

enum BlogPostType {

NEWS,

REVIEW,

GUIDE

}

public class Tuple {

String author;

BlogPostType type;

public String getAuthor() {

return author;

}

public void setAuthor(String author) {

this.author = author;

}

public BlogPostType getType() {

return type;

}

public void setType(BlogPostType type) {

this.type = type;

}

}

BlogPost列表：

List posts = Arrays.asList( ... );

2.2 根据单一字段分组

最简单的groupingBy方法，只有一个分类函数做参数。分类函数作用于strema里面的每个元素。分类函数处理后返回的每个元素作为返回Map的key。

根据博客文章类型来分组：

Map> postsPerType = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType));

groupingBy(BlogPost::getType) 默认返回的是toList。

2.3 根据Map的key的类型分组

分类函数并没有限制返回字符串或标量值。返回map的key可以是任何对象。只要实现了其equals和hashcode方法。

下面示例根据type和author组合而成的BlogPost实例来分组：

Map> postsPerTypeAndAuthor = posts.stream()

.collect(groupingBy(post -> new BlogPost()));

2.4 修改返回Map的value的类型

groupingBy的第二个重载方法有一个额外的collector参数(downstream)，此参数作用于第一个collector产生的结果。

如果只用一个分类函数做参数，那么默认会使用toList()这个collector来转换结果。

下面的代码显示地使用了toSet()这个collector传递给downstream这个参数，因此会得到一个博客文章的Set。

Map> postsPerType = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType, toSet()));

2.5 修改返回自定义类型

mapping函数：mapper：返回参数对象，downstream收集的集合值。

Collector mapping(Function super T, ? extends U> mapper,

Collector super U, A, R> downstream)

示例代码：

Map>> postsPerType = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType, mapping(n->getBlogPost(n), toList())));

privatestatic Map getBlogPost(BlogPost blogPost) {

Map map = new HashMap<>();

map.put("title", blogPost.getTitle());

return map;

}

mapping() 收集器，自定义返回。

2.6 根据多个字段分组

downstream参数的另外一个用处就是基于分组结果，做第二次分组。

下面代码，首先根据author分组，然后再根据type分组：

Map> map = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getAuthor, groupingBy(BlogPost::getType)));

2.7 得到分组结果的平均值

通过使用downstream，我们可以把集合函数应用到第一次分组的结果上。比如，获取到每种类型博客的被喜欢次数(likes)的平均值：

Map averageLikesPerType = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType, averagingInt(BlogPost::getLikes)));

2.8 得到分组结果的总计

计算每种类型被喜欢次数的总数：

Map likesPerType = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType, summingInt(BlogPost::getLikes)));

2.9 得到分组结果中的最大或最小值

我们还可以得到每种类型博客被喜欢次数最多的是多少：

Map> maxLikesPerPostType = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType,

maxBy(comparingInt(BlogPost::getLikes))));

类似的，可以用minxBy得到每种类型博客中被喜欢次数最少的次数是多少。

注意：maxBy和minBy都考虑了当第一次分组得到的结果是空的场景，因此其返回结果(Map的value)是Optional。

2.10 得到分组结果中某个属性的统计

Collectors API提供了一个统计collector，可以用来同时计算数量、总计、最小值、最大值、平均值等。

下面来统计一下不同类型博客的被喜欢(likes)这个属性：

Map likeStatisticsPerType = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType,

summarizingInt(BlogPost::getLikes)));

返回Map中的value，IntSummaryStatistics对象，包括了每个BlogPostType的文章次数、被喜欢总计、平均值、最大值、最小值。

2.11 把分组结果映射为另外的类型

更复杂的聚合操作可以通过应用一个映射downstream收集器到分类函数结果上来实现。

下面代码讲每类博客类型的标题连接起来了。

Map postsPerType = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType,

mapping(BlogPost::getTitle, joining(", ", "Post titles: [", "]"))));

上面的代码，讲每个BlogPost实例映射为了其对应的标题，然后把博客标题的stream连接成了成了字符串，形如“Post titles:[标题1,标题2,标题3]”。

2.12 修改返回Map的类型

使用groupingBy的时候，如果我们要指定返回Map的具体类型，可以用第三个重载方法。通过传入一个Map供应者函数。

下面代码传入了一个EnumMap供应者函数，得到返回Map为EnumMap类型。

EnumMap> postsPerType = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType,

() -> new EnumMap<>(BlogPostType.class), toList()));

2.13 collectingAndThen包裹一个收集器，对其结果应用转换函数

public static Collector collectingAndThen(Collector downstream,

Function finisher)

示例代码

//对分组进行转换，对分组内元素进行计算

Map> postsPerTypeList = posts.stream()

.collect(groupingBy(BlogPost::getType, collectingAndThen(toList(), m->{

Map map = new HashMap<>();

map.put("count", m.stream().count());

//对分组的list求和

map.put("money", m.stream().mapToDouble(BlogPost::getLikes).sum());

return map;

})));

3 并发的分组Collector

类似groupingBy，存在一个groupingByConcurrent收集器，可以利用到多核架构的能力。groupingByConcurrent也有3个重载的方法，与groupingBy类似。

但返回值必须是ConconcurrentHashMap或其子类。

要并发操作分组，那么stream也必须是并行的：

ConcurrentMap> postsPerType = posts.parallelStream()

.collect(groupingByConcurrent(BlogPost::getType));

注意：如果要提供一个Map供应者函数，必须保证函数返回的是ConconcurrentHashMap或其子类。

总结

本文讨论了Java 8 Collectors API中的groupingBy收集器的几个例子。

讨论了goupingBy如何对stream中的元素基于某个属性进行分组，以及如何返回结果。

本文地址：https://blog.csdn.net/xp_lx1/article/details/109624697

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