java list stream 分组, 对每组中日期最大数据进行赋值

你可以使用Java 8中引入的Stream API来对列表进行分组，并对每个组中的日期最大数据进行赋值。下面是一个示例代码：

import java.time.LocalDate;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 示例数据
        List<Data> dataList = new ArrayList<>();
        dataList.add(new Data("A", LocalDate.of(2021, 1, 1), 10));
        dataList.add(new Data("A", LocalDate.of(2021, 1, 2), 20));
        dataList.add(new Data("A", LocalDate.of(2021, 1, 3), 15));
        dataList.add(new Data("B", LocalDate.of(2021, 1, 1), 5));
        dataList.add(new Data("B", LocalDate.of(2021, 1, 2), 25));

        // 使用Stream进行分组并对每组的日期最大数据进行赋值
        Map<String, Data> resultMap = dataList.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Data::getGroup,
                        Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Data::getDate)),
                                Optional -> Optional.orElse(null))));

        // 打印结果
        resultMap.forEach((group, data) -> System.out.println("Group: " + group + ", Max Data: " + data));
    }

    static class Data {
        private String group;
        private LocalDate date;
        private int value;

        public Data(String group, LocalDate date, int value) {
            this.group = group;
            this.date = date;
            this.value = value;
        }

        public String getGroup() {
            return group;
        }

        public LocalDate getDate() {
            return date;
        }

        public int getValue() {
            return value;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "Data{" +
                    "group='" + group + '\'' +
                    ", date=" + date +
                    ", value=" + value +
                    '}';
        }
    }
}

在这个示例中，我们使用了一个`Data`类来表示列表中的数据项，包含了分组属性`group`、日期属性`date`和数值属性`value`。我们使用Stream的`groupingBy`方法按照分组属性进行分组，并使用`maxBy`方法找到每组中日期最大的数据项。最后，我们将结果存储在一个`Map`中，并打印出来。

注意：这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的调整。