stream 分组合计

stream 分组合计是通过Java8的stream API中的groupingBy方法实现的。该方法允许根据某个属性对流中的元素进行分组，并且可以对每个分组进行聚合操作，例如求和。

具体操作步骤如下：
1. 使用groupingBy方法，传入一个Function参数，用于指定根据哪个属性进行分组。
2. 使用summingInt等聚合函数作为groupingBy方法的第二个参数，用于指定对每个分组进行的聚合操作。

示例代码如下：
Map<String, Integer> sumByGroup = list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(element -> element.getProperty(),
Collectors.summingInt(element -> element.getQuantity())));

其中，list是一个包含了需要进行分组和聚合的元素的集合，getProperty()是获取要分组的属性，getQuantity()是获取要聚合的属性。

相关问题

stream分组函数

stream分组函数是一种用于数据处理的函数，它将一个数据流（或者说是一系列的数据）按照某种规则进行分组。在编程中，常见的使用场景是对数据进行聚合、统计或者分析。

具体来说，stream分组函数可以根据指定的条件将数据流中的元素分成多个不同的组。这个条件可以是一个特定的属性、一个函数或者任何能够区分不同元素的判断方式。一旦数据流中的元素被分组，我们就可以对每个组进行操作，如计数、求和、求平均值等。

在不同的编程语言和框架中，stream分组函数的名称和用法可能会有所不同。例如，在Python中，可以使用`groupby`函数来对数据流进行分组。在Java 8及以上版本的Stream API中，可以使用`collect`方法结合`groupingBy`来进行分组操作。

总而言之，stream分组函数是一种方便而强大的工具，能够帮助我们对数据进行灵活的分组和处理。

stream 分组统计

stream 分组统计是一种常用的数据处理方法，它可以将数据按照指定的条件进行分组，并对每个分组进行统计分析。在编程中，可以使用流式处理（stream）来实现这种功能。

在Java中，可以使用Stream API来进行分组统计操作。Stream API提供了一系列的方法，如groupingBy、summingInt、averagingDouble等，可以方便地对数据进行分组和统计。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Stream API进行分组统计：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamGroupingExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 假设有一个包含学生信息的列表
        List<Student> students = Arrays.asList(
                new Student("Alice", "Math", 80),
                new Student("Bob", "Math", 90),
                new Student("Alice", "English", 85),
                new Student("Bob", "English", 95),
                new Student("Alice", "Science", 75),
                new Student("Bob", "Science", 85)
        );

        // 按照学科进行分组，并计算每个学科的平均分
        Map<String, Double> averageScoresBySubject = students.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Student::getSubject, Collectors.averagingDouble(Student::getScore)));

        // 输出结果
        averageScoresBySubject.forEach((subject, averageScore) ->
                System.out.println("Subject: " + subject + ", Average Score: " + averageScore));
    }

    static class Student {
        private String name;
        private String subject;
        private int score;

        public Student(String name, String subject, int score) {
            this.name = name;
            this.subject = subject;
            this.score = score;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public String getSubject() {
            return subject;
        }

        public int getScore() {
            return score;
        }
    }
}

上述代码中，我们首先定义了一个Student类，表示学生的信息。然后创建了一个包含学生信息的列表。接下来，使用Stream API的groupingBy方法按照学科进行分组，并使用averagingDouble方法计算每个学科的平均分。最后，通过forEach方法遍历结果并输出。