Java list是BigDecimal类型用Stream求和

可以使用Java 8的Stream API来对BigDecimal类型的List进行求和，具体实现如下：

List<BigDecimal> list = Arrays.asList(BigDecimal.valueOf(1.1), BigDecimal.valueOf(2.2), BigDecimal.valueOf(3.3));
BigDecimal sum = list.stream().reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
System.out.println(sum);

上述代码中，首先创建一个包含BigDecimal类型元素的List对象，并使用Stream的reduce()方法将所有元素累加求和。reduce()方法的第一个参数是初始值，这里设置为BigDecimal.ZERO，第二个参数是BinaryOperator类型的函数接口，使用BigDecimal::add表示将两个BigDecimal对象相加。

运行上述代码将输出6.6，即3个BigDecimal类型元素的和。

相关问题

java BigDecimal类型stream分组求和

在Java中，如果你有一个包含`BigDecimal`类型的`Stream`，并且想要按照某些属性进行分组，并计算每个分组的数值总和，可以使用`Stream` API提供的`groupingBy`和`reducing`方法。以下是一个示例：

import java.math.BigDecimal;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

List<BigDecimal> bigDecimalList = ... // 假设这是一个BigDecimal列表

// 使用groupingBy按某个属性分组
Map<String, Stream<BigDecimal>> groupedStream = bigDecimalList.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(item -> item.getSomeProperty()));

// 对每个分组求和
Map<String, BigDecimal> sumsPerGroup = groupedStream.entrySet().stream() // 遍历每个分组
    .map(entry -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(entry.getKey(), entry.getValue().reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add))) // 求和操作
    .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue)); // 将结果映射回一个新的Map

这里的`getSomeProperty()`应替换为你实际想用的属性名，比如`getAmount()`如果每个BigDecimal对象有金额属性。上述代码会创建一个新的Map，其中键是分组依据，值是对应分组内BigDecimal的总和。

java17 list集合 BigDecimal 字段值的求和

### Java 17 中通过 Stream API 对 List 集合内的 BigDecimal 字段进行求和

在 Java 17 的环境中，可以通过 `Stream` API 结合 `Collectors.reducing()` 方法来实现对 `List` 集合中 `BigDecimal` 类型字段的求和操作。以下是具体方法及其代码示例：

#### 使用 `reducing` 进行求和
`Collectors.reducing()` 提供了一种灵活的方式来聚合流中的元素。对于 `BigDecimal` 类型的数据，可以指定初始值（通常是 `BigDecimal.ZERO`），并定义累加逻辑。

import java.math.BigDecimal;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class BigDecimalSumExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<TestStreamEntity> data = List.of(
            new TestStreamEntity("A", "Group A", new BigDecimal("10.5")),
            new TestStreamEntity("B", "Group B", new BigDecimal("20.3")),
            new TestStreamEntity("C", "Group C", new BigDecimal("30.2"))
        );

        // 计算总和
        BigDecimal totalSum = data.stream()
                .map(TestStreamEntity::getAmt)
                .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

        System.out.println("Total Sum: " + totalSum);
    }
}

上述代码展示了如何利用 `Stream` 将 `TestStreamEntity` 对象中的 `amt` 属性提取出来，并通过 `reduce` 方法将其累加得到最终的结果[^1]。

#### 使用 `groupingBy` 和 `reducing` 组合计数与求和
如果需要按照某个字段分组并对每组的 `BigDecimal` 数据进行求和，则可以结合 `Collectors.groupingBy()` 和 `Collectors.reducing()` 来完成此任务。

import java.math.BigDecimal;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class GroupAndSumExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<TestStreamEntity> data = List.of(
            new TestStreamEntity("A", "Group A", new BigDecimal("10.5")),
            new TestStreamEntity("A", "Group A", new BigDecimal("5.3")),
            new TestStreamEntity("B", "Group B", new BigDecimal("20.2")),
            new TestStreamEntity("B", "Group B", new BigDecimal("10.1"))
        );

        Map<String, BigDecimal> result = data.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(
                        TestStreamEntity::getGroupName,
                        Collectors.reducing(
                                BigDecimal.ZERO,
                                TestStreamEntity::getAmt,
                                BigDecimal::add
                        )
                ));

        result.forEach((key, value) -> System.out.println(key + ": " + value));
    }
}

在此代码片段中，先按 `groupName` 分组，再对每一组的 `amt` 值应用 `reducing` 函数以计算其总和[^5]。

#### 性能优化建议
当处理大量数据时，应考虑线程安全性和性能问题。例如，在多核处理器上运行时，可启用并行流 (`parallelStream`) 加速运算过程；然而需要注意的是，并行化可能会引入额外开销，因此需权衡利弊后再决定是否采用[^4]。

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