在现代数据处理中，将扁平化的数据结构（例如，从数据库查询获得的列表）转换为更具层次感的聚合形式是一种常见需求。这在构建复杂的api响应、生成报表或处理业务逻辑时尤为重要。java 8引入的stream api提供了一套强大而简洁的工具，能够高效地完成此类数据转换任务。本教程将详细阐述如何利用stream api实现按指定字段分组，并将相关数据聚合成嵌套列表的场景。
1. 定义数据模型
为了清晰地表示原始数据和目标聚合数据，我们需要定义相应的Java类。
原始响应接口 (Response): 代表从数据源（如SQL查询）获取的每一条记录。
public interface Response {
Long getId();
String getSData();
String getSName();
}为了方便演示和代码运行，我们可以创建一个实现类：
// Response接口的实现类，用于模拟数据
public class ResponseImpl implements Response {
private Long id;
private String sData;
private String sName;
public ResponseImpl(Long id, String sData, String sName) {
this.id = id;
this.sData = sData;
this.sName = sName;
}
@Override
public Long getId() { return id; }
@Override
public String getSData() { return sData; }
@Override
public String getSName() { return sName; }
@Override
public String toString() {
return "ResponseImpl{" +
"id=" + id +
", sData='" + sData + '\'' +
", sName='" + sName + '\'' +
'}';
}
}子数据类 (SubData): 代表分组后每个ID下的子列表中的元素。它包含了sData和sName字段。
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public class SubData {
private String sData;
private String sName;
public SubData(String sData, String sName) {
this.sData = sData;
this.sName = sName;
}
public String getSData() { return sData; }
public String getSName() { return sName; }
@Override
public String toString() {
return "SubData{" +
"sData='" + sData + '\'' +
", sName='" + sName + '\'' +
'}';
}
}新响应类 (NewResponse): 代表最终聚合后的结构，包含一个分组ID和其对应的SubData对象列表。
import java.util.List;
public class NewResponse {
private Long id;
private List subDataList;
public NewResponse(Long id, List subDataList) {
this.id = id;
this.subDataList = subDataList;
}
public Long getId() { return id; }
public List getSubDataList() { return subDataList; }
@Override
public String toString() {
return "NewResponse{" +
"id=" + id +
", subDataList=" + subDataList +
'}';
}
} 2. 实现数据分组与转换逻辑
我们将利用Java Stream API中的Collectors.groupingBy()和Collectors.mapping()这两个强大的收集器来完成数据转换。
步骤一：将原始数据分组到中间Map
首先，将原始的Response对象列表按照id字段进行分组，并将每个组内的Response对象转换为SubData对象列表。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
public class DataAggregator {
public static void main(String[] args) {
// 模拟原始数据列表
List responses = Arrays.asList(
new ResponseImpl(1L, "UK,FR", "X"),
new ResponseImpl(2L, "UK,FR", "Y"),
new ResponseImpl(4L, "EU", "X"),
new ResponseImpl(4L, "Others", "O")
);
// 步骤一：使用groupingBy和mapping进行分组和映射
Map> groupedDataMap = responses.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
Response::getId, // 分组键：根据Response对象的ID
Collectors.mapping(
r -> new SubData(r.getSData(), r.getSName()), // 下游收集器：将每个Response映射为SubData
Collectors.toList() // 将映射后的SubData对象收集成一个列表
)
));
System.out.println("--- 步骤一：分组后的Map ---");
groupedDataMap.forEach((id, subDataList) ->
System.out.println("ID: " + id + ", SubData List: " + subDataList)
);
// 预期输出示例:
// ID: 1, SubData List: [SubData{sData='UK,FR', sName='X'}]
// ID: 2, SubData List: [SubData{sData='UK,FR', sName='Y'}]
// ID: 4, SubData List: [SubData{sData='EU', sName='X'}, SubData{sData='Others', sName='O'}]
}
} - Collectors.groupingBy(Response::getId): 这是核心的分组操作，它以Response对象的id作为键来组织数据。
- Collectors.mapping(r -> new SubData(r.getSData(), r.getSName()), Collectors.toList()): 这是groupingBy的下游收集器。对于每个分组，它会进一步处理该组内的Response对象：首先通过mapping操作将每个Response实例转换为一个SubData实例，然后使用Collectors.toList()将这些SubData实例收集成一个列表。
步骤二：将中间Map转换为最终的NewResponse列表
上一步我们得到了一个Map
// ... (接续上面的DataAggregator类)
// 步骤二 
