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Java stream多字段分组（groupingBy）
2023-09-05 17:51:15基础资料围观489次
这篇文章介绍了Java stream多字段分组（groupingBy），分享给大家做个参考，收藏Java资料网收获更多编程知识
近期的项目里，遇到一个需求：对于含有多个元素的
List<Person>，按照其中的某几个属性进行分组，比如Persion::getAge、Persion::getType、Persion::getGender等字段。下面就让我们讨论一下如何比较优雅的按多字段进行分组groupingBy。
利用Stream进行分组
Stream是Java8的一个新特性，主要用户集合数据的处理，如排序、过滤、去重等等功能，这里我们不展开讲解。本文主要讲解的是利用Stream.collect()来对List进行分组。
Person类Person.java：
public class Person {
/**
* id
*/
private Integer id;
/**
* 年龄
*/
private Integer age;
/**
* 类型
*/
private String type;
/**
* 姓名
*/
private String name;
/**
* 性别
*/
private String gender;
public Integer getId() {
return id;
}
public Person setId(Integer id) {
this.id = id;
return this;
}
public Integer getAge() {
return age;
}
public Person setAge(Integer age) {
this.age = age;
return this;
}
public String getType() {
return type;
}
public Person setType(String type) {
this.type = type;
return this;
}
public String getName() {
return name;
}
public Person setName(String name) {
this.name = name;
return this;
}
public String getGender() {
return gender;
}
public Person setGender(String gender) {
this.gender = gender;
return this;
}
}
1. 利用单个字段进行分组
如上面的Person类，如果对于其中的某一个字段进行分组（如gender），则比较简单，我们可以利用Stream.collect()和Collectors.groupingBy结合，即可进行分组groupingBy，代码如下：
public class TestGroupingBy {
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = Arrays.asList(
new Person().setId(1).setAge(18).setType("student").setName("user - 1").setGender("male"),
new Person().setId(2).setAge(20).setType("student").setName("user - 2").setGender("male"),
new Person().setId(3).setAge(18).setType("student").setName("user - 3").setGender("male"),
new Person().setId(4).setAge(18).setType("student").setName("user - 4").setGender("male"),
new Person().setId(5).setAge(35).setType("teacher").setName("user - 5").setGender("male"),
new Person().setId(6).setAge(35).setType("teacher").setName("user - 6").setGender("male"),
new Person().setId(7).setAge(20).setType("student").setName("user - 7").setGender("male"),
new Person().setId(8).setAge(20).setType("student").setName("user - 8").setGender("female"),
new Person().setId(9).setAge(20).setType("student").setName("user - 9").setGender("female"),
new Person().setId(10).setAge(20).setType("student").setName("user - 10").setGender("female")
);
Map<String, List<Person>> groupingMap = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getGender));
}
其中的groupingMap ，类型为Map<String, List<Person>>，第一个泛型为String即分组字段（本例中为gender字段）的类型，第二个泛型为List<Person>及分组结果的类型。
我们在Debug模式下运行代码，可以看到groupingMap 数据如下：
可以看到personList数据按照gender属性被分成了两组。
2. 利用多个字段进行分组
上面的例子是按单个字段分组，如果需要按照多个字段，如gender、age、type三个字段进行分组，同样也可以可以利用Stream.collect()和Collectors.groupingBy结合的方式进行分组，不过该方式中调用Collectors.groupingBy时需要多次嵌套调用，测试代码如下：
public class TestGroupingBy {
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = Arrays.asList(
new Person().setId(1).setAge(18).setType("student").setName("user - 1").setGender("male"),
new Person().setId(2).setAge(20).setType("student").setName("user - 2").setGender("male"),
new Person().setId(3).setAge(18).setType("student").setName("user - 3").setGender("male"),
new Person().setId(4).setAge(18).setType("student").setName("user - 4").setGender("male"),
new Person().setId(5).setAge(35).setType("teacher").setName("user - 5").setGender("male"),
new Person().setId(6).setAge(35).setType("teacher").setName("user - 6").setGender("male"),
new Person().setId(7).setAge(20).setType("student").setName("user - 7").setGender("male"),
new Person().setId(8).setAge(20).setType("student").setName("user - 8").setGender("female"),
new Person().setId(9).setAge(20).setType("student").setName("user - 9").setGender("female"),
new Person().setId(10).setAge(20).setType("student").setName("user - 10").setGender("female")
);
// 多字段嵌套分组
Map<String, Map<Integer, Map<String, List<Person>>>> groupingMap = personList.stream().collect(
Collectors.groupingBy(Person::getGender,
Collectors.groupingBy(Person::getAge,
Collectors.groupingBy(Person::getType)
)
)
);
}
}
其中groupingMap类型为Map<String, Map<Integer, Map<String, List<Person>>>>，是一个嵌套了三层的Map，对应的泛型String/Integer/String分别为对应分组字段的类型，最后一层Map的value类型为List<Person>为实际分组后的数据集合类型，为方便查看数据，特意按Json格式贴出数据如下：
{
"female": {
"20": {
"student": [
{
"id": 8,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 8",
"gender": "female"
},
{
"id": 9,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 9",
"gender": "female"
},
{
"id": 10,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 10",
"gender": "female"
}
]
}
},
"male": {
"18": {
"student": [
{
"id": 1,
"age": 18,
"type": "student",
"name": "user - 1",
"gender": "male"
},
{
"id": 3,
"age": 18,
"type": "student",
"name": "user - 3",
"gender": "male"
},
{
"id": 4,
"age": 18,
"type": "student",
"name": "user - 4",
"gender": "male"
}
]
},
"20": {
"student": [
{
"id": 2,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 2",
"gender": "male"
},
{
"id": 7,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 7",
"gender": "male"
}
]
},
"35": {
"teacher": [
{
"id": 5,
"age": 35,
"type": "teacher",
"name": "user - 5",
"gender": "male"
},
{
"id": 6,
"age": 35,
"type": "teacher",
"name": "user - 6",
"gender": "male"
}
]
}
}
}
可以看到，原先的List数据，按照gender/age/type三个属性，分成了三层的Map，对于这种多层的Map代码上处理起来会有一些不方便。并且如果分组字段更多的话，所嵌套的Collectors.groupingBy也会更加多，代码书写起来也不太优雅。
下面将介绍另外一种按多字段分组的方法。
3. 利用Collectors.groupingBy与Function结合进行多字段分组
查看Collectors.groupingByAPI会发现，其中一种用法是第一个参数为Function，如下：
简单翻译一下就是：一种将输入元素映射到键的分类函数。即需要定义一个函数Function，该函数将元素对象映射到一个键的集合里。代码示例如下：
public class TestGroupingBy {
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = Arrays.asList(
new Person().setId(1).setAge(18).setType("student").setName("user - 1").setGender("male"),
new Person().setId(2).setAge(20).setType("student").setName("user - 2").setGender("male"),
new Person().setId(3).setAge(18).setType("student").setName("user - 3").setGender("male"),
new Person().setId(4).setAge(18).setType("student").setName("user - 4").setGender("male"),
new Person().setId(5).setAge(35).setType("teacher").setName("user - 5").setGender("male"),
new Person().setId(6).setAge(35).setType("teacher").setName("user - 6").setGender("male"),
new Person().setId(7).setAge(20).setType("student").setName("user - 7").setGender("male"),
new Person().setId(8).setAge(20).setType("student").setName("user - 8").setGender("female"),
new Person().setId(9).setAge(20).setType("student").setName("user - 9").setGender("female"),
new Person().setId(10).setAge(20).setType("student").setName("user - 10").setGender("female")
);
// 定义一个函数Function，该函数将元素对象映射到一个键的集合里
Function<Person, List<Object>> compositeKey = person ->
Arrays.asList(person.getGender(), person.getAge(), person.getType());
// 分组
Map<List<Object>, List<Person>> groupingMap =
personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(compositeKey, Collectors.toList()));
}
}
通过在Debug模式下运行代码，可以看到groupingMap的数据结构如下：
groupingMap数据仅仅只有一层，但是其键值Key却是一个List，里面包含了分组字段的值，如上图中的male、35、teacher是集合中属性gender/age/type分别是male、35、teacher的元素集合。数据按Json格式贴出如下：
{
"[male, 35, teacher]": [
{
"id": 5,
"age": 35,
"type": "teacher",
"name": "user - 5",
"gender": "male"
},
{
"id": 6,
"age": 35,
"type": "teacher",
"name": "user - 6",
"gender": "male"
}
],
"[female, 20, student]": [
{
"id": 8,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 8",
"gender": "female"
},
{
"id": 9,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 9",
"gender": "female"
},
{
"id": 10,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 10",
"gender": "female"
}
],
"[male, 20, student]": [
{
"id": 2,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 2",
"gender": "male"
},
{
"id": 7,
"age": 20,
"type": "student",
"name": "user - 7",
"gender": "male"
}
],
"[male, 18, student]": [
{
"id": 1,
"age": 18,
"type": "student",
"name": "user - 1",
"gender": "male"
},
{
"id": 3,
"age": 18,
"type": "student",
"name": "user - 3",
"gender": "male"
},
{
"id": 4,
"age": 18,
"type": "student",
"name": "user - 4",
"gender": "male"
}
]
}
由于Map只有一层，用该方式分组的结果，对于我们业务也是比较友好，代码里对数据处理起来也是比较方便的。可以看到，从代码书写角度以及分组处理后得到的结果，该方法都是最优雅的。
写在最后
可以看到，如果分组字段只有一个，我们可以用比较简单的利用Stream.collect()和Collectors.groupingBy进行处理，但对于多个字段的分组操作，建议还是用Collectors.groupingBy和Function进行处理。
文章来源:https://blog.csdn.net/m0_58016522/article/details/131082125
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