在sql里，一些聚合操作max，count,或者只是進行一些分組，這些我們都很熟悉，在Stream API中，我們也可以做一些聚合操作.
我們定義一個類Group，里面有班級號，分數和學生的名字
package JDK.StreamAndLambda.groupToMap;/** * Created by panqian on 2017/2/28. */public class Group { String classes; String num; String name; public Group() { } public Group(String classes, String num, String name) { this.classes = classes; this.num = num; this.name = name; } public String getClasses() { return classes; } public void setClasses(String classes) { this.classes = classes; } public String getNum() { return num; } public void setNum(String num) { this.num = num; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; }}然后創建一個ArrayList集合，分別添加四個學生，他們可能是同班同學。
ArrayList<Group> groups = new ArrayList<>();groups.add(new Group("1321813", "88", "panqian01"));groups.add(new Group("1321813", "100", "panqian02"));groups.add(new Group("1321814", "99", "panqian03"));groups.add(new Group("1321815", "70", "panqian04"));//所有人按班級分組Map<String, List<Group>> collect = groups.stream().collect(Collectors.groupingBy(Group::getClasses));Set<String> strings = collect.keySet();for (String s : strings) { System.out.PRintln(s + ":"); collect.get(s).forEach(x -> System.out.println(x.getName()));}程序執行后，我們可以看到如下結果。它往collect方法里面傳了一個groupingBy（班級）靜態方法，跟sql 的 group by 很像，得到了是一個map結果，我們可以知道每個班里面有哪些人：
1321813:panqian01panqian021321814:panqian031321815:panqian04如果我們想把學生的名字用”，”連接，程序可以稍作修改，groupingBy方法的第二個參數可以對每個結果進行map處理。
//所有人按班級分組（名字用,連接） Map<String, String> collect4 = groups.stream().collect(Collectors.groupingBy(Group::getClasses, Collectors.mapping(Group::getName, Collectors.joining(",")))); Set<String> strings4 = collect4.keySet(); for (String s : strings4) { System.out.println(s + ":"); System.out.println(collect4.get(s)); }得出結果如下：
1321813:panqian01,panqian021321814:panqian031321815:panqian04第三個需求是我們以90分為界限，分別找出90以上的人和90分以下的人，partitioningBy靜態方法返回的是帶布爾值的Collector,可以對元素處理之后返回的true或false為依據進行分組。
//按成績90分為界限 進行分組Map<Boolean, List<Group>> collect1 = groups.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> Integer.valueOf(x.getNum()) > 90));Set<Boolean> strings1 = collect1.keySet();for (Boolean s : strings1) { System.out.println(s + ":"); collect1.get(s).forEach(x -> System.out.println(x.getName()));}//90分以下的人false:panqian01panqian04//90分以上的人true:panqian02panqian03第四個需求，計算每個班的班級人數，先用groupingBy靜態方法進行班級分組，然后第二個參數傳入counting靜態方法進行聚合操作，從而對每個組計算總人數
//計算每個班的班級人數Map<String, Long> collect2 = groups.stream().collect(Collectors.groupingBy(Group::getClasses, Collectors.counting()));Set<String> strings2 = collect2.keySet();for (String s : strings2) { System.out.println(s + ":"); System.out.println(collect2.get(s));}1321813:21321814:11321815:1最后一個需求，計算每個班的最高分，在groupingBy的第二個參數，我們可以傳入maxBy方法，求最大值，在maxBy方法里，需要我們傳入自定義的Comparator比較器，從而對分數進行排序，最后得出每個班得分最高的人
//計算每個班的最高分Map<String, Optional<Group>> collect3 = groups.stream().collect(Collectors.groupingBy(Group::getClasses, Collectors.maxBy(new Comparator<Group>() { @Override public int compare(Group o1, Group o2) { if (Integer.valueOf(o1.getNum()) > Integer.valueOf(o2.getNum())) return 1; return -1; }})));Set<String> strings3 = collect3.keySet();for (String s : strings3) { System.out.println(s + ":"); Optional<Group> group = collect3.get(s); group.ifPresent(x -> System.out.println(x.getName()));}1321813:panqian021321814:panqian031321815:panqian04新聞熱點
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