Java Stream API的Collectors是可组合、嵌套、定制的统计中枢，支持分组聚合、多级分组、空值处理及百分比计算等高级功能。
Java Stream API 的 Collectors 是数据聚合的“核心引擎”，不是简单收尾工具，而是能组合、嵌套、定制的统计中枢。用对了，一行代码就能替代十几行循环+Map手动维护。
基础统计：不止是 count() 和 toList()
count() 方法直接返回 long，适合单次计数；但 Collectors.counting() 是收集器，可嵌入 groupingBy 等复合操作中——这才是它不可替代的价值。
- 统计每类数量：用 groupingBy(key, counting())，返回 Map
- 汇总数值字段：如总分、总价，用 summingInt(User::getScore) 或 summingDouble(Order::getAmount)
- 获取完整统计摘要：用 summarizingInt(User::getAge)，一次性返回 count、min、max、sum、average
分组+聚合：避免手写 for 循环
单纯分组（groupingBy）只返回 Map
- 按地区分组并统计人数：groupingBy(User::getRegion, counting())
- 按部门分组并求平均薪资：groupingBy(Person::getDept, averagingDouble(Person::getSalary))
- 按状态分组并取最高订单额：groupingBy(Order::getStatus, maxBy(Comparator.comparingDouble(Order::getTotal)))
- 保留原始对象列表同时支持后续处理：groupingBy(User::getRegion) → 得到 Map
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比例计算：频次转百分比的两种写法
分组计数后想算占比？关键在“总数”和“映射转换”的时机。
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- 先手动算总数再遍历：用 stream.count() 得 total，再对 groupingBy(..., counting()) 结果做 entry.getValue() * 100.0 / total
- 更函数式写法：用 collectingAndThen(groupingBy(..., counting()), map -> { ... }) 把转换逻辑封装进收集器，流式链路不断开
多级分组与自定义聚合
真实业务常需“先按A分、再按B细分”，或一次聚合多个指标（如：每月订单数 + 总金额）。
- 两级分组：如 groupingBy(User::getRegion, groupingBy(User::getLevel)) → Map
>> - 同级多指标：用 reducing 或自定义 Collector，例如封装 DTO 包含 count 和 sum 字段
- 空值安全：分组键可能为 null？加判空逻辑或用 groupingBy(user -> user.getRegion() != null ? user.getRegion() : "UNKNOWN")
