Collectors.toMap 自定义k怎样写
时间: 2023-11-04 12:58:32 浏览: 153
在使用 Collectors.toMap() 方法时,可以通过 lambda 表达式自定义 key(k)的生成方式。lambda 表达式的参数是待收集的元素对象,返回值是生成的 key。下面是一个示例:
```java
Map<String, Integer> map = list.stream()
.collect(Collectors.toMap(
element -> generateKey(element), // 自定义生成 key 的 lambda 表达式
element -> element.getValue() // value 的获取方法,这里以 element.getValue() 为例
));
```
在上面的示例中,generateKey() 方法是自定义的生成 key 的方法,你可以根据实际需求进行修改。
相关问题
Collectors.toMap value不能为null
### 解决Java中`Collectors.toMap`值不能为null的问题
当使用 `Collectors.toMap()` 方法时,如果遇到键对应的值可能为空的情况,则会抛出异常。为了处理这种情况,可以采用多种方法来确保映射中的值不会为 `null`。
一种常见的方式是在收集到 map 前对流中的元素进行过滤,移除那些会产生 `null` 的条目:
```java
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
List<MyClass> list = ...;
// 过滤掉可能导致value为null的entry
Map<K, V> result = list.stream()
.filter(item -> item.getValue() != null) // 确保只保留非空值的对象
.collect(Collectors.toMap(MyClass::getKey, MyClass::getValue));
```
另一种解决方案是提供默认值给那些原本可能是 `null` 的位置。这可以通过自定义合并函数实现,在该函数内部指定当发生冲突或检测到 `null` 时应采取的行为[^1]:
```java
Map<K, V> resultWithDefaultValues = list.stream().collect(
Collectors.toMap(
MyClass::getKey,
obj -> Objects.requireNonNullElse(obj.getValue(), defaultValue), // 使用defaultValue替换任何null值
(existing, replacement) -> existing // 处理key重复情况下的逻辑
)
);
```
对于更复杂的场景,还可以考虑创建一个辅助类或者记录类型作为容器,用于封装原始数据及其潜在缺失的部分,并通过这种方式间接支持可选字段的存在性验证和安全访问模式。
Collectors.groupingBy 分组之后排序
### Java Stream Collectors GroupingBy 结果排序
当使用 `Collectors.groupingBy` 对数据进行分组后,可以通过多种方式对结果进行排序。一种常见的方式是在收集器链中加入额外的操作来实现这一点。
对于按照特定键值分组后的映射表(通常是 `Map<K,V>`),如果希望按键排序,则可以在创建流之前先对源列表进行预处理;而如果是想要基于某些计算出来的汇总值排序,则可在最终收集阶段指定自定义比较逻辑。
#### 按照键顺序排序的例子:
```java
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
class Employee {
private String name;
private int salary;
private String department;
// Constructor, getters and setters...
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("Alice", 70_000, "HR"),
new Employee("Bob", 80_000, "Engineering"),
new Employee("Charlie", 90_000, "Marketing")
);
TreeMap<String, Long> sortedGroupedByDepartment =
employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
() -> new TreeMap<>(),
Collectors.counting()));
System.out.println(sortedGroupedByDepartment);
}
}
```
这段代码展示了如何通过提供一个有序的集合工厂方法给定初始容量为零的新实例作为第二个参数传递给 `groupingBy()` 来获得自然排序的结果[^1]。
#### 基于聚合函数返回值排序的方法:
另一种情况是当我们不仅关心分组依据本身还关注每组内部的数据特征时——比如总和、平均数等统计量。此时可以利用复合型收集器完成更复杂的任务,并且在最后一步应用 `toMap()` 或者其他形式的终端操作来自定义输出格式及其排列规则。
下面是一个例子说明怎样根据部门内员工薪资总额降序展示各个团队的信息:
```java
employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment))
.entrySet().stream()
.sorted(Map.Entry.<String, List<Employee>>comparingByKey())
.map(entry -> entry.getKey() +
": Total Salary=" +
entry.getValue().stream()
.mapToInt(Employee::getSalary).sum())
.forEach(System.out::println);
```
这里先是进行了简单的分组,接着转换成条目集以便能够对其进行进一步加工,再调用 `sorted()` 方法并传入合适的比较器以决定元素间的相对位置关系,最后经过一系列中间运算得出所需信息并打印出来[^2]。
为了简化上述过程中的部分步骤以及提高可读性和灵活性,在实际开发过程中还可以考虑采用如下所示的一次性解决方案:
```java
employees.stream()
.collect(Collectors.toMap(
Employee::getDepartment,
e -> Collections.singletonList(e),
(e1, e2) -> {
ArrayList<Employee> combined = new ArrayList<>(e1);
combined.addAll(e2);
return combined; },
LinkedHashMap::new)) // Keep insertion order or use another supplier like TreeMap for natural ordering.
.entrySet().stream()
.sorted((a,b)->Long.compare(b.getValue().stream().mapToInt(Employee::getSalary).sum(),
a.getValue().stream().mapToInt(Employee::getSalary).sum()))
.forEachOrdered(entry->System.out.printf("%s : %d\n",
entry.getKey(),
entry.getValue().stream().mapToInt(Employee::getSalary).sum()));
```
此片段实现了相同的功能但是更加紧凑直观一些[^3]。
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