Stream中的GroupingBy

​ 今天在工作中写了类似下面这段代码，代码被同事看到说存在问题，今天来学习一下Stream中的groupingBy。

Map<Integer, List<String>> integerListMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length));

​ 这段代码本身从语法和功能上来看是正确的，它将list中的字符串元素按照长度进行分组，并将结果存储在integerListMap这个Map<Integer, List>类型的变量中。其中，键（Integer）表示字符串的长度，值（List）则是具有相同长度的所有字符串组成的列表。但是确实存在问题.

1. 检查list是否为空或为null

   ​ 在执行流操作之前，尽量先检查list是否为null或是否为空，以避免不必要的计算或抛出NullPointerException。

   if (list != null && !list.isEmpty()) {
       Map<Integer, List<String>> integerListMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length));
   }

2. 应该使用parallelStream()并行流提高性能

   ​ 如果list非常大，可以使用并行流来提高处理速度。但是要注意，对于大型数据集，这可能需要更多的CPU核心才能看到性能提升。同时，如果integerListMap会被多个线程访问，应该使用线程安全的集合。

   Map<Integer, List<String>> integerListMap = list.parallelStream()
                                                   .collect(Collectors.groupingByConcurrent(String::length));

3. 如果需要顺序输出需要使用LinkedHashMap保持插入顺序

   Map<Integer, List<String>> integerListMap = list.stream()
                                                   .collect(Collectors.groupingBy(String::length,
                                                                                   LinkedHashMap::new,
                                                                                   Collectors.toList()));

4. 避免不必要的分组

   ​ 如果list中的字符串长度分布非常不均，可能会导致某些长度的字符串非常多，而其他长度则几乎没有。在这种情况下，考虑是否真的需要对所有长度都进行分组，或者是否有更高效的数据结构或算法可以使用。

代码已改正√