stream groupingBy BigDecimal

stream的groupingBy方法可以用来在Java 8中对BigDecimal类型进行分组操作。使用该方法，可以根据指定的条件将BigDecimal对象分组到一个Map中。

例如，我们可以使用groupingBy方法来根据id对一个包含Student对象的列表进行分组。代码如下所示：

Map<Integer, List<Student>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getId));

在这个例子中，我们将学生列表按照id进行分组，得到一个以id为键，对应学生列表为值的Map对象。

如果需要保证在多线程环境下分组操作的线程安全性，可以使用groupingByConcurrent方法。该方法返回一个ConcurrentMap，能够保证多线程情况下的分组操作的线程安全性。

综上所述，使用stream的groupingBy方法可以对BigDecimal类型进行分组，而groupingByConcurrent方法可以保证在多线程环境下的线程安全性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

stream分组求和bigDecimal

Stream API是Java 8引入的一种强大的处理数据流的方式，它可以在不存储所有数据在内存中的情况下进行操作。如果你想在BigDecimal类型的流（stream）中分组并计算每个组的总和，你可以按照以下步骤操作：

1. 使用`Collectors.groupingBy()`方法对流进行分组，可以根据某个键值字段将BigDecimal对象分成不同的组。例如，如果你想要根据某个属性如日期或类别来进行分组，你可以这样写：

   Map<YourKey, Stream<BigDecimal>> groupedStream = yourBigDecimalList.stream()
       .collect(Collectors.groupingBy(yourObject -> yourObject.getKey()));

2. 对于每个组，使用`Collectors.reducing()`方法来累积求和，这个方法接受一个初始值（通常为0或一个BigDecimal.ZERO），然后对每个元素执行加法操作：

   Map<YourKey, BigDecimal> sumPerGroup = groupedStream.entrySet().stream()
       .map(entry -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(entry.getKey(), entry.getValue().reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add)))
       .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));

这将返回一个`Map`，其中键是你指定的分组键，值是对应的BigDecimal总和。

stream分组求和bigdecimal

Stream API在Java 8及更高版本中引入，提供了一种处理集合数据的强大工具。如果你想对BigDecimal类型的元素进行分组并计算每组的总和，你可以这样做：

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

List<BigDecimal> numbers = // 你的BigDecimal列表

// 使用stream API进行分组求和
Map<String, BigDecimal> result = numbers.stream() // 开始流
    .collect(Collectors.groupingBy(BigDecimal::divideToIntegralValue, // 按照数字整数部分分组
        Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add))) // 对每个组内的元素累加求和
    .entrySet(); // 获取结果集（键值对形式）

// 现在result是一个Map，其中key是整数值，value对应该整数值所有出现的BigDecimal之和

在这个例子中，`divideToIntegralValue()`方法用于将每个BigDecimal转换为其整数值，然后使用`Collectors.reducing()`函数将每个组内元素相加。