本教程详细讲解如何利用Java Stream API，将扁平化的数据列表（如数据库查询结果）通过groupingBy和mapping等收集器，高效地转换为按指定字段分组的、包含嵌套子列表的JSON友好结构。文章将通过具体代码示例，展示从原始数据到目标结构的完整转换过程，并提供实现细节和注意事项。
在现代数据处理中，将扁平化的数据结构转换为更具层次感的嵌套结构是常见的需求，尤其是在为前端界面或api提供数据时。本教程将以一个具体的场景为例，演示如何利用java 8及更高版本提供的stream api，优雅且高效地完成这一转换。
1. 问题描述与目标结构
假设我们有一个数据库查询结果，它返回一个包含多个Response对象的列表。每个Response对象都包含一个ID以及两段相关数据sData和sName。
原始数据结构（Response接口）
public interface Response { Long getId(); String getSData(); String getSName();}
示例输入数据（转换为JSON格式）
[ {"id":1,"sData":"UK,FR","sName":"X"}, {"id":2,"sData":"UK,FR","sName":"Y"}, {"id":4,"sData":"EU","sName":"X"}, {"id":4,"sData":"Others","sName":"O"}]
我们的目标是根据id字段对这些Response对象进行分组，并将每个组内的sData和sName信息聚合到一个嵌套的子列表中。最终输出的结构将是一个NewResponse对象的列表，每个NewResponse包含一个id和一个subDataList，其中subDataList是SubData对象的列表。需要注意的是，在最终输出的SubData中，原始Response的sName将映射到SubData的sData字段，而原始Response的sData将映射到SubData的sName字段。
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期望的输出结构（NewResponse和SubData类）
// 子数据结构public class SubData { private String sData; // 对应原始Response的sName private String sName; // 对应原始Response的sData public SubData(String sData, String sName) { this.sData = sData; this.sName = sName; } // Getters public String getSData() { return sData; } public String getSName() { return sName; } // (可添加setter, equals, hashCode, toString方法)}// 最终输出结构public class NewResponse { private Long id; private List subDataList; public NewResponse(Long id, List subDataList) { this.id = id; this.subDataList = subDataList; } // Getters public Long getId() { return id; } public List getSubDataList() { return subDataList; } // (可添加setter, equals, hashCode, toString方法)}
期望的输出示例（id=4的情况）
{ "subDataList" : [ { "sData": "X", // 对应原始Response的sName "sName": "EU" // 对应原始Response的sData }, { "sData": "O", "sName": "Others" } ]}
2. 核心概念：Java Stream API
Java Stream API 提供了一种声明式处理数据集合的方式，它支持函数式编程范式，使得数据处理逻辑更加简洁和高效。在本教程中，我们将主要使用以下Stream操作：
stream(): 将集合转换为流。collect(): 终止操作，将流中的元素收集到结果容器中。Collectors.groupingBy(): 一个强大的收集器，用于根据某个分类函数对流中的元素进行分组，结果是一个Map。Collectors.mapping(): groupingBy的下游收集器，用于在分组后对每个组内的元素进行进一步的转换（映射）。Collectors.toList(): mapping的下游收集器，将映射后的元素收集到List中。map(): 中间操作，对流中的每个元素应用一个函数，将其转换为另一种类型。entrySet(): Map的方法，返回一个包含Map中所有键值对的Set视图，每个键值对都是一个Map.Entry对象。
3. 实现步骤与代码示例
我们将分两阶段完成数据转换：首先，将原始Response列表分组并映射到Map<Long, List>；然后，将这个Map转换为List。
3.1 定义辅助类
首先，确保Response接口有一个具体的实现，以便于演示。在实际项目中，这通常是ORM框架生成的实体类。
// Response接口的具体实现，仅用于演示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 + ''' + '}'; }}
SubData和NewResponse类如前文所示。
3.2 第一阶段：分组与子数据映射
使用groupingBy将Response列表按id分组，同时使用mapping将每个组内的Response对象转换为SubData对象，并收集到列表中。
import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.stream.Collectors;import static java.util.stream.Collectors.*; // 方便静态导入收集器方法// ... (Response, SubData, NewResponse, ResponseImpl 类定义)public class DataTransformer { public static void main(String[] args) { // 模拟原始数据 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") ); // 阶段一：分组并映射子数据 // 结果：Map<Long, List> Map<Long, List> groupedMap = responses.stream() .collect(groupingBy(Response::getId, // 根据id分组 mapping(r -> new SubData(r.getSName(), r.getSData()), // 映射为SubData，注意字段顺序 toList()))); // 将映射后的SubData收集到List中 System.out.println("分组后的中间结果 (Map<Long, List>):"); groupedMap.forEach((id, subDataList) -> System.out.println("ID: " + id + ", SubDataList: " + subDataList) ); }}
解释：
groupingBy(Response::getId)：这是主收集器，它根据Response对象的id属性进行分组。mapping(r -> new SubData(r.getSName(), r.getSData()), toList())：这是groupingBy的下游收集器。对于每个分组，它会执行以下操作：r -> new SubData(r.getSName(), r.getSData())：将每个Response对象r转换为一个新的SubData对象。根据目标结构，我们将Response的sName作为SubData的第一个参数（即SubData.sData），将Response的sData作为SubData的第二个参数（即SubData.sName）。toList()：将所有转换后的SubData对象收集到一个List中。
3.3 第二阶段：转换为目标对象列表
groupedMap现在包含了我们所需的所有分组信息。接下来，我们将遍历这个Map的entrySet()，将每个键值对（id和List）转换为一个NewResponse对象。
// ... (接上文代码) // 阶段二：将Map转换为List List finalResult = groupedMap.entrySet() .stream() // 将Map的entrySet转换为流 .map(entry -> new NewResponse(entry.getKey(), entry.getValue())) // 将每个Entry映射为NewResponse对象 .collect(toList()); // 收集到List中 System.out.println("n最终结果 (List):"); finalResult.forEach(System.out::println); // 也可以将上述两个阶段的操作链式调用，代码更紧凑 List chainedResult = responses.stream() .collect(groupingBy(Response::getId, mapping(r -> new SubData(r.getSName(), r.getSData()), toList()))) .entrySet() .stream() .map(entry -> new NewResponse(entry.getKey(), entry.getValue())) .collect(toList()); System.out.println("n链式调用结果 (List):"); chainedResult.forEach(System.out::println); }}
完整代码示例（包含所有辅助类）
import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Objects;import java.util.stream.Collectors;import static java.util.stream.Collectors.*;// 原始数据接口interface Response { Long getId(); String getSData(); String getSName();}// Response接口的具体实现，用于演示class ResponseImpl implements Response { private Long id; private String sData; private String sName; public ResponseImpl
以上就是Java Stream实现数据分组与嵌套结构转换教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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