groupingBy$45(Collectors.java:907)

`groupingBy$45(Collectors.java:907)` 这个表达式看起来像Java代码的一部分，但实际并不是标准的Java API或者方法。这可能是在分析Java代码时遇到的一个内部类名和行号的组合。在Java中，`Collectors`类是`Stream` API的一部分，它提供了一系列用于收集流（stream）数据到集合（如List，Set，Map等）的便捷方法。

当我们使用`Collectors.groupingBy()`时，我们是在使用一个收集器（Collector），它根据某个分类函数对元素进行分组，并且通常会以Map作为结果返回。这个分类函数定义了如何将流中的元素分组，通常是返回一个分类的键。

例如，如果你想要将一组字符串按照它们的首字母进行分组，你可以使用如下代码：

Map<Character, List<String>> result = list.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0)));

这里的`s -> s.charAt(0)`就是一个分类函数，它会取出字符串的第一个字符并用作分组的键。

由于`groupingBy$45(Collectors.java:907)`并不是实际代码的一部分，我无法提供一个准确的描述。如果你是在查看源代码或错误信息时遇到了这样的表达式，那么它可能是特定于某个Java版本或者IDE工具的内部表示，建议查阅相应的Java API文档或者开发环境的帮助文档来获得准确的信息。

相关问题

Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException: element cannot be mapped to a null key at java.util.Objects.requireNonNull(Objects.java:228) at java.util.stream.Collectors.lambda$groupingBy$45(Collectors.java:907) at java.util.stream.ReduceOps$3ReducingSink.accept(ReduceOps.java:169) at java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(ArrayList.java:1382) at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:481) at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:471) at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(ReduceOps.java:708) at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:234) at java.util.stream.ReferencePipeline.collect(ReferencePipeline.java:499) at com.cd.test.Test1.exportNodeToExcel(Test1.java:71) at com.cd.test.Test1.main(Test1.java:49)

这个错误提示表明代码中出现了空指针异常，即对一个空对象进行了操作。具体而言，是在使用 `Collectors.groupingBy()` 方法时，传入了一个 null 的键值，导致出现了空指针异常。

在 Java 中，`Collectors.groupingBy()` 方法可以用来按照某个属性对集合进行分组，返回一个 `Map` 对象，其中键是属性值，值是对应的元素列表。如果集合中有元素的属性值为 null，则会抛出空指针异常。

要解决这个问题，需要在使用 `Collectors.groupingBy()` 方法之前，确保集合中的元素属性值不为 null。可以使用 `Objects.requireNonNull()` 方法对属性值进行校验，如果为 null 则抛出异常。例如：

Map<String, List<Node>> groupByProperty = nodeList.stream()
        .filter(node -> Objects.requireNonNull(node.getProperty()) != null)
        .collect(Collectors.groupingBy(Node::getProperty));

在这个例子中，使用 `Objects.requireNonNull()` 方法对 `node.getProperty()` 进行校验，确保其不为 null。如果为 null，则会抛出 `NullPointerException` 异常。这样可以避免出现空指针异常。

collect(Collectors.groupingBy(FormReportVO.Position::getSubmitProvince, Collectors.summingInt(FormReportVO.Position::getCount)));

这段代码是使用 Java 8 中的 `Collectors` 类的 `groupingBy()` 和 `summingInt()` 方法对数据进行分组统计的操作。具体来说，这里的操作是：

Collectors.groupingBy(FormReportVO.Position::getSubmitProvince, Collectors.summingInt(FormReportVO.Position::getCount))

这个操作的含义是，对于一个数据流中的元素，按照 `FormReportVO.Position` 对象的 `submitProvince` 字段进行分组，然后对每个组中的元素的 `count` 字段进行求和，最终得到一个 `Map<String, Integer>` 类型的结果，其中 `String` 表示省份，`Integer` 表示该省份对应的表单数量。

具体来说，这个操作的实现过程如下：

1. 使用 `Collectors.groupingBy()` 方法按照 `FormReportVO.Position` 对象的 `submitProvince` 字段进行分组，得到一个 `Map<String, List<FormReportVO.Position>>` 类型的结果，其中 `String` 表示省份，`List<FormReportVO.Position>` 表示该省份对应的所有表单数据。

2. 对于每个组，使用 `Collectors.summingInt()` 方法对其所有元素的 `count` 字段进行求和，得到该省份对应的表单数量。

3. 最终得到一个 `Map<String, Integer>` 类型的结果，其中 `String` 表示省份，`Integer` 表示该省份对应的表单数量。

因此，这段代码可以将数据按照省份进行分组，并统计每个省份提交表单的数量，最终返回一个包含各个省份提交表单数量的 Map。