本教程详细介绍了如何使用Java Stream API高效地将列表中的实体对象按共享的组号（GroupNum）进行聚合。通过Collectors.groupingBy实现分组，然后对每个组提取其最早的开始日期（Start Date）和最晚的结束日期（Stop Date），最终生成一个汇总后的实体列表，极大地简化了数据处理逻辑。
1. 场景描述与需求分析
在数据处理中，我们经常遇到需要对具有共同属性的对象进行聚合的场景。例如，给定一个entities列表，其中每个实体都包含一个开始日期（start_dt）、一个结束日期（stop_dt）和一个组号（groupnum）。如果多个实体拥有相同的groupnum，则它们属于同一个逻辑组。我们的目标是聚合这些实体，对于每个组，提取该组中所有实体的最早start_dt和最晚stop_dt，并保留其groupnum，生成一个新的汇总实体列表。
考虑以下原始数据示例：
2018-11-132019-01-1312019-01-142019-03-0612019-03-072019-11-1812020-08-232020-08-2322021-11-192022-12-232
期望的聚合结果应为：
2018-11-132019-11-1812020-08-232022-12-232
可以看到，对于GroupNum=1的实体，其最早的start_dt是2018-11-13，最晚的stop_dt是2019-11-18。对于GroupNum=2的实体，其最早的start_dt是2020-08-23，最晚的stop_dt是2022-12-23。
2. 实体类定义
首先，我们需要定义Entities类。为了更好地处理日期，推荐使用Java 8引入的java.time包中的LocalDate类，它提供了更强大和易用的日期操作功能。
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import java.time.LocalDate;import java.time.format.DateTimeFormatter;import java.util.Objects;public class Entities { private final LocalDate start_dt; private final LocalDate stop_dt; private int groupNum; // 日期格式化器，用于从字符串解析日期 private static final DateTimeFormatter FORMATTER = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"); public Entities(String start_dt_str, String stop_dt_str, int groupNum) { this.start_dt = LocalDate.parse(start_dt_str, FORMATTER); this.stop_dt = LocalDate.parse(stop_dt_str, FORMATTER); this.groupNum = groupNum; } public Entities(LocalDate start_dt, LocalDate stop_dt, int groupNum) { this.start_dt = start_dt; this.stop_dt = stop_dt; this.groupNum = groupNum; } // Getters public LocalDate getStart_dt() { return start_dt; } public LocalDate getStop_dt() { return stop_dt; } public int getGroupNum() { return groupNum; } // toString 方法方便打印输出 @Override public String toString() { return "Entities [start_dt=" + start_dt.format(FORMATTER) + ", stop_dt=" + stop_dt.format(FORMATTER) + ", groupNum=" + groupNum + "]"; } // hashCode 和 equals 方法，如果需要将Entities对象作为Map的键，或者进行集合比较 @Override public boolean equals(Object o) { if (this == o) return true; if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false; Entities entities = (Entities) o; return groupNum == entities.groupNum && Objects.equals(start_dt, entities.start_dt) && Objects.equals(stop_dt, entities.stop_dt); } @Override public int hashCode() { return Objects.hash(start_dt, stop_dt, groupNum); }}
3. 使用Java Stream API进行聚合
Java 8的Stream API为这类数据转换提供了强大而简洁的解决方案。我们将利用Collectors.groupingBy将实体按groupNum分组，然后对每个组进行映射，提取所需的首尾日期。
import java.time.LocalDate;import java.time.format.DateTimeParseException;import java.util.ArrayList;import java.util.Comparator;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.stream.Collectors;public class EntityAggregator { public static void main(String[] args) { // 准备原始数据 List baseList = new ArrayList(); try { baseList.add(new Entities("2018-11-13", "2019-01-13", 1)); baseList.add(new Entities("2019-01-14", "2019-03-06", 1)); baseList.add(new Entities("2019-03-07", "2019-11-18", 1)); baseList.add(new Entities("2020-08-23", "2020-08-23", 2)); baseList.add(new Entities("2021-11-19", "2022-12-23", 2)); } catch (DateTimeParseException e) { System.err.println("日期解析错误: " + e.getMessage()); return; } // 执行聚合操作 List result = aggregateEntitiesByGroup(baseList); // 打印结果 result.forEach(System.out::println); } /** * 根据groupNum聚合实体，提取每个组的最早开始日期和最晚结束日期。 * * @param entitiesList 原始实体列表 * @return 聚合后的实体列表 */ public static List aggregateEntitiesByGroup(List entitiesList) { if (entitiesList == null || entitiesList.isEmpty()) { return new ArrayList(); } return entitiesList.stream() // 1. 按 groupNum 分组，得到 Map<Integer, List> .collect(Collectors.groupingBy(Entities::getGroupNum)) // 2. 将 Map 的 EntrySet 转换为 Stream .entrySet().stream() // 3. 对每个 Entry (即每个组) 进行映射，生成一个新的 Entities 对象 .map(entry -> { Integer groupNum = entry.getKey(); // 获取组号 List groupEntities = entry.getValue(); // 获取该组的所有实体 // 确保组内实体不为空，虽然 groupingBy 保证了这一点 if (groupEntities.isEmpty()) { return null; // 或者抛出异常，取决于业务需求 } // 找到组内最早的 start_dt LocalDate firstStartDate = groupEntities.stream() .map(Entities::getStart_dt) .min(LocalDate::compareTo) .orElse(null); // 如果列表为空，则返回null // 找到组内最晚的 stop_dt LocalDate lastStopDate = groupEntities.stream() .map(Entities::getStop_dt) .max(LocalDate::compareTo) .orElse(null); // 如果列表为空，则返回null // 创建并返回新的聚合实体 return new Entities(firstStartDate, lastStopDate, groupNum); }) // 4. 过滤掉可能产生的null值（如果上述逻辑中返回了null） .filter(Objects::nonNull) // 5. 将结果收集为 List .collect(Collectors.toList()); }}
3.1 代码解析
entitiesList.stream(): 将原始List转换为一个流，以便进行链式操作。.collect(Collectors.groupingBy(Entities::getGroupNum)): 这是核心步骤。它根据Entities对象的groupNum属性对流中的元素进行分组。结果是一个Map<Integer, List>，其中键是groupNum，值是属于该groupNum的所有Entities对象的列表。.entrySet().stream(): 获取上一步生成的Map的EntrySet，并将其转换为一个新的流。现在流中的每个元素都是一个Map.Entry<Integer, List>，代表一个独立的组。.map(entry -> { … }): 对流中的每个Map.Entry（即每个组）应用一个映射函数。在这个函数内部：我们提取groupNum（entry.getKey()）和该组的Entities列表（entry.getValue()）。groupEntities.stream().map(Entities::getStart_dt).min(LocalDate::compareTo).orElse(null): 这是一个子流操作，用于查找组内最早的start_dt。groupEntities.stream(): 将当前组的实体列表转换为流。map(Entities::getStart_dt): 将实体流转换为LocalDate流，只包含start_dt。min(LocalDate::compareTo): 查找此LocalDate流中的最小值（即最早日期）。orElse(null): 如果流为空（理论上不会发生，因为groupingBy会保证组内有元素），则返回null。groupEntities.stream().map(Entities::getStop_dt).max(LocalDate::compareTo).orElse(null): 类似地，用于查找组内最晚的stop_dt。max(LocalDate::compareTo): 查找此LocalDate流中的最大值（即最晚日期）。最后，使用找到的最早start_dt、最晚stop_dt和组号创建一个新的Entities对象并返回。.filter(Objects::nonNull): 如果在map操作中因为某些异常情况（例如orElse返回了null）导致生成了null实体，此步骤会将其过滤掉。.collect(Collectors.toList()): 将所有新生成的聚合实体收集到一个新的List中，作为最终结果。
4. 运行结果
执行上述main方法，将得到以下输出：
Entities [start_dt=2018-11-13, stop_dt=2019-11-18, groupNum=1]Entities [start_dt=2020-08-23, stop_dt=2022-12-23, groupNum=2]
这与我们预期的聚合结果完全一致。
5. 注意事项与最佳实践
日期类型选择: 在Java 8及更高版本中，强烈推荐使用java.time包下的日期时间API（如LocalDate, LocalDateTime, ZonedDateTime）而非传统的java.util.Date和java.util.Calendar。java.time API是线程安全的、不可变的，并提供了更直观和功能丰富的日期时间操作。空列表处理: 在aggregateEntitiesByGroup方法中，我们添加了对输入entitiesList为空或null的检查，以避免NullPointerException并返回一个空的列表。性能考量: 对于非常大的数据集，Stream API通常表现良好，因为它能够利用多核处理器进行并行处理（通过.parallelStream()）。然而，对于极端情况，或者如果聚合逻辑非常复杂，可能需要进行性能基准测试。错误处理: 在main方法中，我们添加了try-catch块来捕获DateTimeParseException，以防日期字符串格式不正确。在实际应用中，应根据业务需求进行更完善的错误处理。可读性: 尽管Stream API非常强大，但过度复杂的链式操作可能会降低代码的可读性。对于非常复杂的聚合逻辑，可以考虑将其分解为多个辅助方法，或者在某些情况下，传统的循环可能更易于理解和调试。
6. 总结
本教程展示了如何利用Java Stream API的Collectors.groupingBy结合map操作，优雅且高效地解决基于共享属性聚合对象并提取特定字段的需求。通过将复杂的数据转换逻辑表达为一系列清晰的、声明性的操作，Stream API不仅提高了代码的简洁性，也增强了其可读性和可维护性。掌握这种模式对于现代Java开发中处理集合数据至关重要。
以上就是Java中基于共享值聚合对象并提取首尾日期教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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