【Stream】讲常见数据结构转为map＜String,Long＞

1. 集合 → 转成 Map<String, Long>（最常用）

场景：对象集合 → key = 名称，value = 数量 / ID

// 1. 准备一个实体类
@Data
class Product {
    private String name;  // String 类型 key
    private Long stock;   // Long 类型 value
}

// 2. 构造数据
List<Product> list = List.of(
    new Product("苹果", 100L),
    new Product("香蕉", 200L),
    new Product("橙子", 300L)
);

// 3. Stream 转 Map<String, Long>
Map<String, Long> map = list.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        Product::getName,    // key：String
        Product::getStock,   // value：Long
        (oldVal, newVal) -> oldVal // 重复 key 解决方案
    ));

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2. List<String> → 统计次数 → Map<String, Long>

场景：统计字符串出现次数

List<String> list = List.of("苹果", "苹果", "香蕉", "橙子", "香蕉");

Map<String, Long> countMap = list.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        item -> item,          // key
        Collectors.counting()   // value：Long 类型计数
    ));

结果：{苹果=2, 香蕉=2, 橙子=1}

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3. 数组 / List → 自己指定 key 和 value

java

运行

List<User> list = ...;

Map<String, Long> map = list.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        User::getUsername,    // String key
        User::getId,          // Long value
        (v1, v2) -> v1        // 重复 key 保留旧值
    ));

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4. 按字段分组 → 求和 → Map<String, Long>

场景：按商品名称统计总库存（超级常用）

java

运行

Map<String, Long> stockSumMap = list.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Product::getName,
        Collectors.summingLong(Product::getStock)
    ));

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5. 过滤后再转 Map

java

运行

Map<String, Long> map = list.stream()
    .filter(p -> p.getStock() > 0)
    .collect(Collectors.toMap(
        Product::getName,
        Product::getStock,
        (o, n) -> o
    ));

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6. 解决重复 key 报错（必须掌握）

如果有重复 name，会报错，必须加：

java

运行

(oldVal, newVal) -> oldVal   // 保留旧值
// 或
(oldVal, newVal) -> newVal   // 覆盖旧值

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✔ 3 句万能口诀

1. 对象集合 → toMap (key, value)
2. 统计次数 → groupingBy + counting ()
3. 分组求和 → groupingBy + summingLong ()