一、基本用法
Stream 中的 groupby 方法可以在一个 Stream 中根据给定的分类器对元素进行分组,以生成一个 Map 。示例代码如下:
Listpeople = Arrays.asList( new Person("John", 23), new Person("Alice", 25), new Person("John", 28) ); Map > peopleByNames = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName)); System.out.println(peopleByNames); // 输出结果:{John=[Person{name='John', age=23}, Person{name='John', age=28}], Alice=[Person{name='Alice', age=25}]}
上面的代码中,我们先定义了一个 Person 类,并创建了一个包含三个 Person 实例的 List 对象。我们接着通过 Stream API 中的 groupingBy 方法,对这个 List 对象进行分组,将相同名字的 Person 实例放在同一个 List 对象中,生成一个 Map 对象。在上面的示例中可以看出,同名的 John 实例被分为了同一组,而 Alice 则独自成组。
二、自定义分组规则
默认情况下,groupby 方法将使用元素对象本身作为 Map 的 key 进行分组,但是有时候可能需要自己定义自己的分组逻辑。可以通过使用 Collectors 中的 groupingBy 方法并传递自己的分类函数来实现这一点。示例代码如下:
Listpeople = Arrays.asList( new Person("John", 23), new Person("Alice", 25), new Person("Paul", 28) ); Map > peopleByAge = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getAge() > 25)); System.out.println(peopleByAge); // 输出结果:{false=[Person{name='John', age=23}, Person{name='Alice', age=25}], true=[Person{name='Paul', age=28}]}
在上面的代码中,我们定义了一个分类函数,根据 Person 实例的 age 属性判断是否大于 25 ,如果大于,则分到 true 分组,否则分到 false 分组。运行后可以看到,分组的结果正确,分组规则也与预期一致。
三、多级分组
groupby 方法不仅可以进行单一的分组,还可以进行多级分组,可以根据传递给 groupingBy 方法的参数数量来进行分组。示例代码如下:
Listpeople = Arrays.asList( new Person("John", 23), new Person("Alice", 25), new Person("Paul", 28), new Person("John", 29), new Person("Alice", 21) ); Map >> peopleByNameAndAge = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.groupingBy(Person::getAge))); System.out.println(peopleByNameAndAge); // 输出结果:{Alice={21=[Person{name='Alice', age=21}], 25=[Person{name='Alice', age=25}]}, John={23=[Person{name='John', age=23}], 29=[Person{name='John', age=29}]}, Paul={28=[Person{name='Paul', age=28}]}}
在上面的代码中,我们对 person 列表进行了两层分组,首先按照名字进行分组,然后在每个名字的分组中再按照年龄进行分组。此时,peopleByNameAndAge 对象的 key 值是名字,value 值则是按照年龄分组的 Map 对象。最终的结果显示为了一个分层的 Map,其中每个元素都是一个二级 Map 对象。
四、将分组结果收集到指定类型的容器
默认情况下,groupby 方法将分组结果收集到一个 Map 中,如果需要将结果收集到特定类型的容器中,比如 Set 对象,可以使用 Collectors 中的 toCollection 方法。示例代码如下:
Listpeople = Arrays.asList( new Person("John", 23), new Person("Alice", 25), new Person("John", 28), new Person("Paul", 28), new Person("Alice", 21) ); Map > peopleSetByName = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.toCollection(TreeSet::new))); System.out.println(peopleSetByName); // 输出结果:{Alice=[Person{name='Alice', age=21}, Person{name='Alice', age=25}], John=[Person{name='John', age=23}, Person{name='John', age=28}], Paul=[Person{name='Paul', age=28}]}
在上面的代码中,我们使用 toCollection 方法将 Set 的实例化由默认的 HashSet 更改为了 TreeSet,以便让收集到的结果按照自然排序的顺序排列。
五、将分组结果按照大小排序
对于分组结果中的集合对象,可以使用 sorted 方法对其进行排序。示例代码如下:
Listpeople = Arrays.asList( new Person("John", 23), new Person("Alice", 25), new Person("John", 28), new Person("Paul", 28), new Person("Alice", 21) ); Map > peopleSortedByAge = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.mapping(Function.identity(), Collectors.toList()))) .entrySet() .stream() .map(e -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(e.getKey(), e.getValue().stream().sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge)).collect(Collectors.toList()))) .collect(Collectors.toMap(AbstractMap.SimpleEntry::getKey, AbstractMap.SimpleEntry::getValue)); System.out.println(peopleSortedByAge); // 输出结果:{Alice=[Person{name='Alice', age=21}, Person{name='Alice', age=25}], John=[Person{name='John', age=23}, Person{name='John', age=28}], Paul=[Person{name='Paul', age=28}]}
在上面的代码中,我们首先对 person 对象进行分组,并且使用 Collectors.mapping 方法将元素转化为自身,然后转化为 List 后再进行排序,最终得到每个姓名对应的已经排好序的 Person 对象的 List 对象。
六、将分组结果转化为值对象
在分组过程中,可能需要将分组结果转化为值对象,以便合并、比较和输出等操作。这可以使用 Stream 中的 map 方法直接在分组后将 Map 中的 value 值映射为另一个值对象。示例代码如下:
Listpeople = Arrays.asList( new Person("John", 23), new Person("Alice", 25), new Person("John", 28), new Person("Paul", 28), new Person("Alice", 21) ); Map peopleGroupByName = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.mapping(Function.identity(), Collectors.toList()))) .entrySet() .stream() .map(e -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(e.getKey(), new Group(e.getValue()))) .collect(Collectors.toMap(AbstractMap.SimpleEntry::getKey, AbstractMap.SimpleEntry::getValue)); System.out.println(peopleGroupByName); // 输出结果:{Alice=Group{people=[Person{name='Alice', age=25}, Person{name='Alice', age=21}]}, John=Group{people=[Person{name='John', age=23}, Person{name='John', age=28}]}, Paul=Group{people=[Person{name='Paul', age=28}]}}
在上面的代码中,我们首先和之前一样对 person 对象进行分组操作,但是这里使用了 map 方法,将分组结果转化为了自定义的 Group 类,输出结果为以名字为 key,以 Group 类型的值对象为 value 的 Map 。