stream根据字段分组求和

在给定的代码中，使用了Java 8的Stream API来根据字段进行分组并求和。首先，通过使用`keySet().stream()`方法，将Map的键转换为Stream。然后，使用`map()`方法对每个键进行处理，将其拆分为多个字段，并创建一个新的对象。在这个例子中，使用`split("_")`方法将键拆分为三个字段：`deliveryAgentId1`、`productSku`和`checkOutTime`。接下来，使用这些字段创建一个新的`AgentCheckoutStockDetail`对象，并将对应的值设置为`countMap`中对应键的值。最后，使用`collect()`方法将处理后的对象收集到一个List中。

在求和的过程中，使用了`Collectors.summingLong()`方法，该方法接收一个函数作为参数，用于指定要对哪个字段进行求和。在这个例子中，使用了`AgentCheckoutStockDetail::getActualCount`方法引用，表示对`actualCount`字段进行求和。

综上所述，给定的代码使用Stream API根据字段进行分组，并对指定字段进行求和。

相关问题

java分组求和_Java8stream中利用groupingBy进行多字段分组求和

在Java8中，可以使用Stream API中的groupingBy方法进行多字段分组求和。下面是一个示例代码：

假设有一个包含以下数据的List：

List<Record> records = Arrays.asList(
        new Record("A", "X", 10),
        new Record("A", "Y", 20),
        new Record("B", "X", 30),
        new Record("B", "Y", 40)
);

其中Record为以下类：

class Record {
    private String group1;
    private String group2;
    private int value;

    public Record(String group1, String group2, int value) {
        this.group1 = group1;
        this.group2 = group2;
        this.value = value;
    }

    public String getGroup1() {
        return group1;
    }

    public String getGroup2() {
        return group2;
    }

    public int getValue() {
        return value;
    }
}

如果要按group1和group2字段进行分组，并对value字段求和，可以使用以下代码：

Map<String, Map<String, Integer>> result = records.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Record::getGroup1,
                Collectors.groupingBy(Record::getGroup2,
                        Collectors.summingInt(Record::getValue))));

这将返回一个Map，其中第一层Map的键为group1字段的值，第二层Map的键为group2字段的值，值为对应的value字段求和的结果。例如，上面的示例代码将返回以下Map：

{
    "A": {
        "X": 10,
        "Y": 20
    },
    "B": {
        "X": 30,
        "Y": 40
    }
}

在以上示例中，我们使用了两个groupingBy方法进行多字段分组，第一个groupingBy方法根据group1字段进行分组，第二个groupingBy方法根据group2字段进行分组，并在最后一个参数中使用summingInt方法对value字段求和。

stream流根据字段求和

根据提供的引用内容，可以使用Java的Stream流来根据字段求和。首先，我们需要使用groupingBy方法对字段进行分组，然后使用reduce方法对每个组的值进行求和。以下是一个示例：

List<User> userList = new ArrayList<>(Arrays.asList(
    new User(1, new BigDecimal("10")),
    new User(2, new BigDecimal("100")),
    new User(3, new BigDecimal("50"))
));

Map<Integer, BigDecimal> sumByUserId = userList.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(User::getId,
        Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO, User::getMoney, BigDecimal::add)));

在这个示例中，我们首先将用户列表转换为Stream流。然后，使用groupingBy方法将用户按照ID进行分组。在reducing方法中，我们将初始值设置为BigDecimal.ZERO，将User对象的money字段作为累加器的操作，并使用BigDecimal的add方法将每个用户的money值相加。最后，我们将结果存储在一个Map中，其中键是用户的ID，值是对应用户的money求和结果。

请注意，这只是一个示例，你可以根据实际需求修改代码来适应不同的场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [java中各种类型用Stream流求和](https://blog.csdn.net/weixin_43296313/article/details/122600324)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Java8 stream 中利用 groupingBy 进行多字段分组求和案例](https://download.csdn.net/download/weixin_38692928/12821045)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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