JAVA8 stream 多个字段分组求和

最新推荐文章于 2025-03-28 17:27:21 发布
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分类专栏： 分组求和 文章标签： java stream
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本文介绍了一种使用Java Stream API结合Collector进行多字段分组求和的方法，通过具体示例展示了如何根据特定规则对数据进行分组并计算指定字段的总和。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

由于公司规定不让写SQL只能依靠JAVA代码去实现，会遇到很多分组求和的场景再结合网上的例子自己写了一个例子Map<String, Double> invQtyMap = containerInventories.stream().collect(Collectors.groupingBy(k->k.getBinId()+ "-binId_" +k.getItemId()+ "-itemId" ,Collectors.summingDouble(v->Double.valueOf(v.getInvQty().toString()))));
场景就是根据多个字段分组求一个字段的和，根据自己写的规则，在做相应的处理就能得到多字段分组求和。

Java8 Stream 流 多字段求和、汇聚
weixin_42041388的博客
07-28 4840
Stream 分组求和最终形态 最终形态 public static Map<String, Model> streamGroupSum(List<Model> datas){ return datas.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCode(), v -> v, (x, y) -> x.addCount().addAll(y))); } Model @Data class Model{
Java8 stream 中利用 groupingBy 进行多字段分组求和
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Stream 作为 Java 8 的一大亮点，好比一个高级的迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。 Java 8 中的 Streams API 详解 我们可以利用stream对数据进行分组并求和。示例如下： List<String> items = Arrays.asList("apple", "apple", "banana", "apple", "orange",
Java8 stream 中利用 groupingBy 进行多字段分组求和案例
09-07
主要介绍了Java8 stream 中利用 groupingBy 进行多字段分组求和案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Java实现List单字段分组，多字段求和
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【代码】Java实现List单字段分组，多字段求和。
Java Stream 实现根据多字段分组求和
CTRA®王大大技术中心
05-28 1万+
代码块如下： List<AgentCheckoutStockDetail> agentCheckoutStockDetails = agentCheckoutStockDetailRepository.selectByExample(ws); Map<String, Long> countMap = agentCheckoutStockDetails.stream() .collect(Collectors.groupingBy(o -> o.getDel
Java8 stream 中利用 partitioningBy/groupingBy 进行多字段分组求和案例
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Java8的groupingBy实现集合的分组，类似Mysql的group by分组功能，注意得到的是一个map 对集合按照单个属性分组、分组计数、排序 List items = Arrays.asList(“apple”, “apple”, “banana”, “apple”, “orange”, “banana”, “papaya”); // 分组 Map<String, List<String>> result1 = items.stream().collect(
java:Stream流运算多字段(BigDecimal类型)求和
CXY_BOY的博客
08-16 2029
1:map中处理需要运算的字段(作为一个整体数值以便下一步运算)2:reduce处理运算方式。
java8 stream自定义分组求和并排序的实现
08-25
Java8 Stream 自定义分组求和并排序的实现 Java8 Stream 自定义分组求和并排序的实现是 Java8 中一个非常重要的知识点，该知识点的实现可以帮助开发者快速地实现分组求和并排序的操作，从而提高开发效率和代码质量...
后端——Java Stream流多字段分组 业务层实现sql的分组聚合功能
qq_61570366的博客
10-16 613
项目是物联网系统，原本使用MySQL数据库，原本的实时数据和统计数据都在MySQL中，原本的业务功能是将实时数据统计到统计表中。现在改为实时数据存储在Taos数据库，而统计数据存在MySQL数据库，需要从taos统计实时数据然后存入到mysql统计表中，即改造以下sql的业务功能。
java8 Stream多字段分组并对多个字段求和
songkm的博客
03-10 8703
@Test public void test1() { //初始化集合数据 List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>(); Map<String, Object> pareamMap = new HashMap<>(); pareamMap.put("name", "张三"); pareamMap.put("sex", "女"); paream.
java使用stream流进行分组并求和
qq_41180065的博客
11-17 6234
2.使用stream流进行处理（关键代码）
java8 stream统计、汇总、多字段分组、多个列汇总统计
weixin_45623983的博客
12-21 8779
java8 stream统计、汇总、多字段分组、多个列汇总统计
Java8 Stream根据某字段分组、多字段求和
qq_32321111的博客
07-16 1万+
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list 分组_java8 stream自定义分组求和并排序
weixin_39643189的博客
12-02 3122
public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList<>(); GroupDetailDTO dto1 = new GroupDetailDTO(); dto1.setHeadsetId(1); dto1.setTime("2020-01-03...
Java8实现分组求和
Acelin的博客
08-26 1954
由于的美国的制裁，加速了国内很多公司产品构成去美化进程，而在软件行业的数据库层面，越来越多的公司进行去Oracle化。本人所在公司有自研内存数据库，聚合函数的支持初期没那么完善，有时一部分逻辑要从数据库转化到java实现，今天举一个java实现分组求和来代替数据库聚合函数sum()+group by的栗子 分组求和 举一个生产过程的引用例子，代码如下： /** * @Description //TODO 根据客户列表查欠费信息 * @Date: 2021/7/15 **/ public Lis.
java 8 stream 分组groupingBy，并求和分组之后的某一字段。groupingBy()，reducing()同时使用
service_wzc的博客
09-26 2023
groupingBy()，reducing()同时使用 public class Person { private String name; // 姓名 private int salary; // 薪资 private int age; // 年龄 private String sex; //性别 private String area; // 地区 private BigDecimal big; } Map<Integer, B.
java stream 多个字段分别求和
01-25
### 使用 Java Stream 对多个字段分别求和 在处理复杂的数据集时，可能需要针对对象的不同属性执行独立的聚合操作。通过 `Collectors.summingInt`、`Collectors.summingLong` 或者 `Collectors.summingDouble` 可以方便地实现这一点。 对于包含多种数值类型的实体类来说，可以通过创建流并应用相应的收集器来计算各个字段的总和： ```java import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; class Widget { private Color color; private int weight; private double price; public enum Color {RED, BLUE} // Getters and setters omitted for brevity } public class SumExample { List<Widget> widgets = Arrays.asList( new Widget(Widget.Color.RED, 10, 29.9), new Widget(Widget.Color.BLUE, 20, 39.9), new Widget(Widget.Color.RED, 15, 49.9) ); Map<String, Object> result = widgets.stream() .collect(Collectors.toMap( k -> "total_" + (k.getColor() == Widget.Color.RED ? "red" : "blue"), v -> new AbstractMap.SimpleEntry<>("weight", v.getWeight()), (e1, e2) -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(null, ((Integer)e1.getValue() + (Integer)e2.getValue())), () -> new LinkedHashMap<>()) ) .entrySet().stream() .flatMap(entry -> entry.getValue() instanceof Integer ? Stream.of(Map.entry(entry.getKey(), entry.getValue())) : (((AbstractMap.SimpleEntry<?, ?>)entry.getValue()).getValue() != null ? Stream.of(Map.entry(entry.getKey(), ((AbstractMap.SimpleEntry<?, ?>)entry.getValue()).getValue())) : Stream.empty())) .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue)); System.out.println(result); } ``` 上述代码片段展示了如何基于颜色对重量进行分类汇总[^2]。然而为了简化逻辑并且更清晰地表达意图，在实际开发过程中通常会采用如下方式直接对不同字段求和而不涉及复杂的映射转换: ```java // 假设有一个名为 'widgets' 的列表存储着 Widget 类型的对象实例 int totalWeightRedWidgets = widgets.stream() .filter(w -> w.getColor() == Widget.Color.RED) .mapToInt(Widget::getWeight) .sum(); double totalPriceBlueWidgets = widgets.stream() .filter(w -> w.getColor() == Widget.Color.BLUE) .mapToDouble(Widget::getPrice) .sum(); ``` 这段代码实现了按照特定条件筛选元素之后再对其指定属性做累加运算的功能。当面对更多样化的业务需求时，则可考虑引入更加灵活高效的解决方案如使用自定义收集器或是第三方库的支持。
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