java stream api 实现分组统计的核心做法是调用 collectors.groupingby() 结合下游收集器。对于简单的计数，使用 collectors.counting()；对于聚合计算（如求和、平均值），则需配合 collectors.summingint() 或 collectors.averagingdouble() 等。这些方法会将流中的元素按指定键分类，并在每个组内执行相应的统计逻辑，最终返回一个 map 对象。
groupingBy() 如何生成基础分组 Map
当仅使用 groupingBy() 时，它会将流中所有具有相同键的元素放入同一个列表中，生成的值是 List<t></t>。这是最基础的分组形式，适用于需要保留原始数据以便后续处理的场景。
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class GroupingDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> items = Arrays.asList("Apple", "Banana", "Apple", "Orange", "Banana", "Apple");
// 基础分组：按字符串长度分组
Map<Integer, List<String>> grouped = items.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(String::length));
System.out.println(grouped);
// 输出: {5=[Apple, Banana, Orange], 6=[Banana]}
}
}如何使用下游收集器进行计数与聚合
在 groupingBy() 的第二个参数位置传入具体的下游收集器，即可改变值的类型。例如，传入 Collectors.counting() 可将值变为 Long 类型的计数；传入 Collectors.summingInt() 可将值变为 Integer 类型的总和。这种组合能直接得到统计结果，无需二次遍历。
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import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
class Item {
String name;
int price;
Item(String n, int p) { name = n; price = p; }
}
public class AggregationDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Item> items = Arrays.asList(
new Item("A", 10), new Item("B", 20),
new Item("A", 30), new Item("C", 10)
);
// 按名称分组并求和价格
Map<String, Integer> totalPrices = items.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
Item::getName,
Collectors.summingInt(Item::getPrice)
));
System.out.println(totalPrices);
// 输出: {A=40, B=20, C=10}
}
}分组统计中如何处理空值或默认行为
在使用 groupingBy() 时，如果分组键为 null，默认情况下该元素会被归入 key 为 null 的组中。若希望过滤掉 null 键或将其映射到特定键，可以在上游使用 filter() 或在 groupingBy() 中使用自定义的 classifier 函数。此外，toMap() 在处理重复键时会抛出异常，而 groupingBy() 天然支持多对一映射，不会因键冲突报错。
