首先,我们定义一个类来表示数据对象,比如Transaction类,它包含category(类别)、product(产品)和amount(金额)等字段。 使用Stream API的collect方法和Collectors.groupingBy进行分组: 使用Stream API对流进行处理,并通过groupingBy收集器根据指定的字段对流中的元素进行分组。 对分组后的结果进行求和操作: 在groupingBy收集器...
Map<String, List<Report>> groupingMap = reportList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getPersonID)); } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 其中的groupingMap ,类型为Map<String, List>,第一个泛型为String即分组字段(本例中为personID字段)的类型,第二个泛型为List及分组结果的类型。 2. ...
groupingBy(String::length, filtering(s -> !s.contains("c"), toList())) 1. List<String> strings = List.of("a", "bb", "cc", "ddd"); Map<Integer, List<String>> result = strings.stream() .collect(groupingBy(String::length, filtering(s -> !s.contains("c"), toList())); Sys...
"beijing",20);User user3=newUser("lisi","shanghai",30);List<User>list=newArrayList<User>();list.add(user1);list.add(user2);list.add(user3);Map<String,Map<String,List<User>>>collect=list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAddress,Collectors.groupingBy(User::getName)));Sys...
我们可以利用stream对数据进行分组并求和。示例如下: 复制 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 List<String> items = Arrays.asList("apple","apple","banana", "apple","orange","banana","papaya"); Map<String, Long> result = items.stream().collect( ...
@Test public void collectGroupingByStream() { Map<String, List<Shoe>> expectedShoes = new H...
Map<Long, Long> cancelAmountMap = list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(OrdersDO::getAppId, Collectors.summingLong(OrdersDO::getTradeAmount)));比如这个表达式,用appid字段分组,累加tradeAmount字段求和,这里只有tradeAmount一个字段求和,如果按照appid字段多个字段求和格式怎么写,试了下在后面接逗号或者分...
BigDecimal prices = list.stream().map(x-> x.getPrice().multiply(newBigDecimal(x.getTotal())).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); 对对象中的多个字段求和时 如果对象中属性非常非常多 还像上边一样写不现实 解决办法“转为map 遍历赋值 下边json处理使用的事hutool 的json处理 /...
Map<String, double[]> mixGroups = Arrays.stream(persons).collect(Collectors.groupingBy(Person::get...
java 流式group by 多个字段求和 java流式写法 在Java1.8之前还没有stream流式算法的时候,我们要是在一个放有多个User对象的list集合中,将每个User对象的主键ID取出,组合成一个新的集合,首先想到的肯定是遍历,如下: List<Long> userIdList = new ArrayList<>();...