Java中Lambda配合Stream API分组统计的核心是Collectors.groupingBy()，支持按单字段分组、计数、数值聚合（求和/平均/最值）及多级分组，语法简洁、逻辑清晰。

Java 中 Lambda 表达式配合 Stream API 做分组统计，核心就是 Collectors.groupingBy() —— 它能把一个流按某个属性或规则“切”成若干组，再对每组做计数、求和、平均、聚合等操作。写法简洁，逻辑清晰，比手写 for 循环 + Map + if 判断干净太多。

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按单个字段分组并获取每组列表

最基础的用法：把元素按某属性归类，返回 `Map>` 比如按部门分组员工： ```java Map> byDept = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getDepartment)); ``` 结果形如：`{"IT"=[p1,p3], "HR"=[p2,p4]}` 注意：key 是 `getDepartment()` 返回值（String），value 是该部门所有 Person 对象的 List。

分组后直接统计数量（不用存整个列表）

如果只关心“每组有多少人”，用 `Collectors.counting()` 作为下游收集器： ```java Map deptCount = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getDepartment, Collectors.counting())); ``` 结果是 `{"IT"=2, "HR"=3}` —— 类型是 `Long`，不是 `Integer`，因为 `counting()` 返回的是 `long`。

分组 + 数值聚合（求和、平均、最值）

常见需求：每个部门的年龄总和、平均年龄、最大年龄的人 - 求和： ```java Map sumAge = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getDepartment, Collectors.summingInt(Person::getAge))); ``` - 平均： ```java Map avgAge = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getDepartment, Collectors.averagingDouble(Person::getAge))); ``` - 最大年龄的员工（返回 `Optional`）： ```java Map> maxPerson = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getDepartment, Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge)))); ``` 取值时记得判空：`maxPerson.get("IT").orElse(null)`。

多级分组（先按A，再按B）

比如先按性别分，再在每个性别里按年龄段分： ```java Map>> grouped = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Person::getGender, Collectors.groupingBy(p -> p.getAge() 不复杂但容易忽略