如何用Java Stream groupingBy将订单列表转为商品名称集合映射？

需求概述 #

基于给定的Order和Item实体类，将订单列表转换为Map<String, Set<String>>：

• 键：客户名称（Order.customerName）
• 值：该客户所有商品的名称集合（自动去重）

给定代码定义 #

实体类 #

@Getter
@AllArgsConstructor
@ToString
public class Order {
    String customerName;
    List<Item> items;
}

@Getter
@AllArgsConstructor
@ToString
@EqualsAndHashCode
public class Item {
    long id;
    String name;
}

输入示例 #

List<Order> orders = List.of(
        new Order("John", List.of(new Item(1, "A"), new Item(2, "B"), new Item(3, "C"))),
        new Order("Alex", List.of(new Item(1, "A"), new Item(8, "H"), new Item(11, "K"))),
        new Order("John", List.of(new Item(1, "A"), new Item(6, "F"), new Item(7, "G"))),
        new Order("Alex", List.of(new Item(1, "A"), new Item(8, "H"), new Item(12, "L"))),
        new Order("Dave", List.of(new Item(24,"X"), new Item(25,"Y"), new Item(26, "Z"))));

期望输出 #

{Alex=[A, H, K, L], John=[A, B, C, F, G], Dave=[X, Y, Z]}

问题场景 #

尝试以下代码时出现编译错误：

Map<String, Set<String>> itemsByCustomerName =
    orders.stream().collect(groupingBy(
            Order::getCustomerName,
            mapping(order -> order.getItems().stream().map(Item::getName), toSet())));

错误信息 #

Required type:
Map<String, Set<String>>
Provided:
Map<String, Set<Object>>

no instance(s) of type variable(s) R exist so that Stream<R> conforms to String inference variable T 
has incompatible bounds: equality constraints: String lower bounds: Stream<R81591>

目前已实现按客户分组订单的Map<String, List<Order>>：

Map<String, List<Order>> ordersByName =
    orders.stream().collect(groupingBy(Order::getCustomerName));

需要实现：将上述分组结果转换为Map<String, Set<Item>>，或直接得到Map<String, Set<String>>。

解决方案 #

错误原因 #

代码错误在于：mapping操作返回的是每个订单对应的商品名称流（Stream<String>），toSet()会直接把这些流对象收集到Set中，导致类型变为Set<Object>，与目标Set<String>不兼容，触发编译错误。

方法1：从已有的订单分组Map转换 #

基于已实现的ordersByName，通过二次流处理转换：

转换为Map<String, Set<Item>>

Map<String, Set<Item>> itemsByCustomer = ordersByName.entrySet().stream()
        .collect(Collectors.toMap(
                Map.Entry::getKey,
                entry -> entry.getValue().stream()
                        .flatMap(order -> order.getItems().stream())
                        .collect(Collectors.toSet())
        ));

转换为Map<String, Set<String>>

Map<String, Set<String>> itemNamesByCustomer = ordersByName.entrySet().stream()
        .collect(Collectors.toMap(
                Map.Entry::getKey,
                entry -> entry.getValue().stream()
                        .flatMap(order -> order.getItems().stream())
                        .map(Item::getName)
                        .collect(Collectors.toSet())
        ));

方法2：一步到位直接收集（推荐） #

无需先分组订单，直接通过流操作完成目标转换：

Java 9+：使用flatMapping

flatMapping可以直接将嵌套的流扁平化，是最简洁的写法：

Map<String, Set<String>> itemsByCustomerName = orders.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
                Order::getCustomerName,
                Collectors.flatMapping(
                        order -> order.getItems().stream().map(Item::getName),
                        Collectors.toSet()
                )
        ));

Java 8兼容写法

Java 8没有flatMapping，可以通过collectingAndThen或拆分键值对实现：

方式A：结合collectingAndThen

Map<String, Set<String>> itemsByCustomerName = orders.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
                Order::getCustomerName,
                Collectors.collectingAndThen(
                        Collectors.mapping(Order::getItems, Collectors.toList()),
                        itemLists -> itemLists.stream()
                                .flatMap(List::stream)
                                .map(Item::getName)
                                .collect(Collectors.toSet())
                )
        ));

方式B：拆分键值对后分组

先将所有订单拆分为「客户名-商品名」的键值对，再分组收集：

Map<String, Set<String>> itemsByCustomerName = orders.stream()
        .flatMap(order -> order.getItems().stream()
                .map(item -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(order.getCustomerName(), item.getName())))
        .collect(Collectors.groupingBy(
                Map.Entry::getKey,
                Collectors.mapping(Map.Entry::getValue, Collectors.toSet())
        ));

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wannaBeDev