Java Stream API的groupingBy配合counting()可简洁实现单层及多级分组计数，支持前置filter筛选、结果排序等扩展操作。
Java Stream API 的 groupingBy 是处理集合分组计数最常用也最直观的工具，它能一行代码替代传统循环+Map手动累加的繁琐逻辑，写法清晰、语义明确。
基础分组计数：用 counting() 最简实现
当只需统计每组元素数量时，Collectors.counting() 是首选。它不关心具体元素内容，只返回 Long 类型的计数值。
- 按字符串长度分组并计数：
Map<Integer, Long> countByLength = strings.stream()<br> .collect(Collectors.groupingBy(String::length, Collectors.counting()));
- 按员工部门统计人数：
Map<String, Long> empCountByDept = employees.stream()<br> .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, Collectors.counting()));
多级嵌套分组：两层甚至三层结构轻松构建
真实业务常需“先按A分、再按B分”，比如部门→薪资区间、城市→区县、类别→品牌。这时可嵌套使用 groupingBy 作为下游收集器。
- 按部门分组，再在每个部门内按薪资区间（低于5000/5000–10000/高于10000）计数：
Map<String, Map<String, Long>> nested = employees.stream()<br> .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,<br> Collectors.groupingBy(e -> {<br> if (e.getSalary() < 5000) return "低于5000";<br> else if (e.getSalary() <= 10000) return "5000-10000";<br> else return "高于10000";<br> }, Collectors.counting()))); - 结果类型为
Map<String, Map<String, Long>>，可直接双层遍历或转成树形结构 DTO。
分组后带条件过滤再计数
不是所有数据都参与统计，常需先筛选再分组。把 filter 放在 stream() 链开头即可，不影响 groupingBy 逻辑。
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- 只统计在职员工的部门人数：
Map<String, Long> activeCountByDept = employees.stream()<br> .filter(Employee::isOnboard)<br> .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, Collectors.counting()));
- 注意：不能把 filter 写在 collect 之后——Stream 只能消费一次，后续无法再调用 stream()。
按计数值排序输出：避免先 collect 再重排的低效写法
groupingBy 默认返回 HashMap，无序。若需按计数从高到低排列，应在 collect 后立即用 entrySet 流式排序，并重建有序 Map。
- 按出现频次降序，频次相同时按键升序（如字母顺序）：
Map<String, Long> sorted = counts.entrySet().stream()<br> .sorted(Map.Entry.<String, Long>comparingByValue().reversed()<br> .thenComparing(Map.Entry::getKey))<br> .collect(Collectors.toMap(<br> Map.Entry::getKey,<br> Map.Entry::getValue,<br> (e1, e2) -> e1,<br> LinkedHashMap::new));
- 关键点：最后一个参数
LinkedHashMap::new确保插入顺序保留，否则默认是 HashMap，排序无效。
