stream双groupby怎么写
时间: 2023-11-12 16:39:37 浏览: 38
可以使用如下代码实现:
stream.groupBy(x -> x.getProperty1())
.map(g -> g.groupBy(y -> y.getProperty2()))
.forEach(h -> h.forEach((k, v) -> process(key, v)));
其中,stream是待处理的数据流,getProperty1和getProperty2是流中元素的属性。第一个groupBy将流按照getProperty1分组,第二个groupBy将每个分组再按照getProperty2进行分组,最后对每个分组进行处理。具体的处理逻辑需要根据具体情况进行实现。
相关问题
stream的groupby
stream的groupby是Java 8中Stream API提供的一个方法,用于按照指定的条件对流中的元素进行分组。具体来说,它接收一个Function类型的参数,该参数用于将流中的元素映射为分组的依据,返回一个Map类型的结果,其中键为分组依据,值为对应的元素列表。
例如,假设有一个List<String>类型的列表,我们可以按照字符串长度进行分组:
```
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "pear", "grape");
Map<Integer, List<String>> result = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length));
```
这样就会得到一个Map<Integer, List<String>>类型的结果,其中键为字符串长度,值为对应长度的字符串列表。
stream group by
回答: 在使用Stream进行group by操作时,可以通过多个字段进行分组。例如,可以使用groupingBy方法并在其中添加多个字段来进行分组。比如,可以使用以下代码进行分组:Map<String, List<Order>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(ord -> ord.getOrderId + ";" + ord.getOrderGoodsId)); \[2\] 这样可以将列表按照订单ID和订单商品ID进行分组。如果需要在分组之前进行过滤,可以在stream中添加filter操作。例如,可以使用以下代码进行过滤和分组:Map<String, List<Order>> map = list.stream().filter(ord -> ord.getOrderId != null).collect(Collectors.groupingBy(h -> h.getOrderId)); \[3\] 这样可以在分组之前过滤掉订单ID为空的数据,并按照订单ID进行分组。根据引用\[1\]的Benchmark结果,多字段group by的执行效率要高于多层嵌套group by和group by后遍历再group by的方式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用JDK8的Stream进行不同多层嵌套GroupBy及其性能对比](https://blog.csdn.net/kaoya156/article/details/126819789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [对List进行分组(java8的Stream 分组的groupBy 的使用)](https://blog.csdn.net/weixin_43103583/article/details/108885273)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![png](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083516.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)