.collect(Collectors.groupingBy

collect(Collectors.groupingBy) 是 Java 8 中的一个非常实用的集合操作，可以根据某个特定的条件对集合中的元素进行分组。它接收一个 Function 类型的参数，该参数表示用于分组的条件，并将元素分组为一个 Map，其中 Map 的 key 是分组条件，value 是符合该分组条件的元素列表。例如，我们可以使用该方法将一个人员列表按照年龄分组：

Map<Integer, List<Person>> personByAge = personList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));

其中，Person 是一个自定义的类，getAge 方法返回 Person 对象的年龄。

相关问题

.stream .collect(Collectors.groupingBy丢失数据

使用.stream().collect(Collectors.groupingBy())方法时，有可能会导致数据丢失。这是因为groupingBy()方法会根据指定的属性对元素进行分组，并将具有相同属性值的元素放入同一个组中。如果指定的属性值在某些元素中存在重复或为空，则可能会导致数据丢失。例如，如果指定的属性值为空，那么这些元素将被分为同一个组，且无法区分它们。

为了避免数据丢失，你可以考虑使用其他的分组方法，如groupingByConcurrent()或groupingByWithDefault()。这些方法在处理重复或空属性值时会有不同的行为。

.stream().collect(Collectors.groupingBy

引用中提到，对于分组操作，可以使用Stream的collect()方法和Collectors的groupingBy()方法进行处理。引用和引用是两个Java代码示例，展示了如何使用Java 8的Stream和Collectors来进行分组操作。

具体来说，.stream().collect(Collectors.groupingBy()的作用是将集合中的元素按照指定的条件进行分组，并返回一个Map对象，其中键是分组的条件，值是分组后的元素数量。

引用中的示例展示了如何将一个字符串列表按照元素进行分组，并统计每个元素出现的次数。代码中使用了Function.identity()作为分组条件，即按照元素本身进行分组。最后将分组结果打印出来。

引用中的示例在引用的基础上，增加了对分组结果的排序。代码首先使用sorted()方法对分组结果进行排序，排序规则是按照值的大小进行降序排序。然后使用forEachOrdered()方法将排序后的结果添加到一个LinkedHashMap中，最后将排序后的分组结果打印出来。

综上所述，stream().collect(Collectors.groupingBy()的作用是将集合中的元素按照指定的条件进行分组，并返回一个Map对象。可以根据需要对分组结果进行进一步处理，例如统计数量或排序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Java stream多字段分组（groupingBy）](https://blog.csdn.net/m0_58016522/article/details/131082125)[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* *3* [Stream Collectors groupingBy 使用实例](https://blog.csdn.net/gerald2008/article/details/106589244)[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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