在Java 8及更高版本中,Stream API为集合处理带来了革命性的改变。本文将深入解析如何运用Stream对List进行高效的操作,包括筛选(Filter)、排序(Sort)、分组(GroupBy)、求平均值(Average)和求和(Sum)。通过实例代码演示以及功能差异对比,我们将揭示这些操作在不同应用场景下的最佳实践。 1. Fil
importjava.util.*;importjava.util.stream.*;publicclassSales{Stringcategory;doubleamount;// 构造函数和 getters}publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){List<Sales>salesList=Arrays.asList(newSales("Electronics",200),newSales("Clothes",150),newSales("Electronics",300),newSales("Grocery",1...
int[][] m = {{1,2,3,1},{1,3},{3,4,2}}; int sum = 0; for(int i = 0;i < m.length;i++){ //循环第一维下标 sum += m[i].length; //第二维的长度相加 } 1. 2. 3. 4. 5. 在该代码中,m.length 代表m 数组第一维的长度,内部的m[i]指每个一维数组元素,m[i].length...
@文心快码java stream group by sum 文心快码 当然,以下是如何在Java中使用Stream API对数据进行分组求和的详细步骤,包括代码示例: 创建一个数据集合用于演示: 假设我们有一个包含学生及其成绩的列表。 java import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream....
.stream().collect(Collectors.groupingBy(WebRecord::getFiveMinuteWindow,Collectors.groupingBy(WebRecord::getCdn,Collectors.groupingBy(WebRecord::getIsp,Collectors.groupingBy(WebRecord::getResultCode,Collectors.groupingBy(WebRecord::getTxnTime,Collectors.reducing(0,WebRecord::getReqBytes(),Integer::sum))); ...
.stream().collect(Collectors.groupingBy(WebRecord::getFiveMinuteWindow,Collectors.groupingBy(WebRecord::getCdn,Collectors.groupingBy(WebRecord::getIsp,Collectors.groupingBy(WebRecord::getResultCode,Collectors.groupingBy(WebRecord::getTxnTime,Collectors.reducing(0,WebRecord::getReqBytes(),Integer::sum))); ...
Integer sum =sales.stream().mapToInt(Sale::getOrderNum).sum(); Long sum=sales.stream().mapToLong(Sale::getOrderNum).sum(); Double sum=sales.stream().mapToDouble(Sale::getOrderNum).sum(); BigDecimal sum=sales.stream().map(Sale::getAppleSale).reduce(BigDecimal.ZERO, ...
sum 和 average sould 看起来像这样:真1234假 1234 Map<Boolean, Integer> sum = customer.stream() .map(c -> c.getIsActive()) .collect(Collectors.groupingBy(c -> c, Collectors.summingInt(Customer::getBillingCount)));Map<Boolean, Integer> average = customer.stream() .map(c -> c.getIs...
以下是实现“Java Stream 实现 group by sum”的简要步骤: 步骤详解 1. 定义数据模型 我们首先需要创建一个简单的数据模型,例如一个Product类,包含产品的名称和价格。 // 定义产品类publicclassProduct{privateStringcategory;// 产品类别privatedoubleprice;// 产品价格publicProduct(Stringcategory,doubleprice){this....
sum 和 average sould 看起来像这样:真1234假 1234 Map<Boolean, Integer> sum = customer.stream() .map(c -> c.getIsActive()) .collect(Collectors.groupingBy(c -> c, Collectors.summingInt(Customer::getBillingCount)));Map<Boolean, Integer> average = customer.stream() .map(c -> c.getIs...