toMap, joining e summarizing
Converta fluxos em mapas, concatene strings com joining e calcule estatísticas com summarizingInt.
toMap, joining e summarizing é uma aula grátis de Java Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Java Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Java Academy inclui 4 aulas no total.
Noções básicas de Collectors.toMap
Collectors.toMap(keyMapper, valueMapper) converte um fluxo em um Map. Cada elemento fornece um par de chave e valor.
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
record Country(String code, String name) {}
List<Country> countries = List.of(
new Country("US","United States"),
new Country("DE","Germany"),
new Country("JP","Japan")
);
Map<String, String> codeToName =
countries.stream().collect(
Collectors.toMap(Country::code, Country::name)
);
System.out.println(codeToName.get("DE")); // GermanyTratando chaves duplicadas
toMap lança IllegalStateException quando encontra chaves duplicadas. Forneça uma função de combinação como terceiro argumento para resolver conflitos:
List<String> words = List.of("apple","ant","banana","bat","cherry");
Map<Character, String> firstByLetter =
words.stream().collect(
Collectors.toMap(
w -> w.charAt(0),
w -> w,
(existing, replacement) -> existing // keep first
)
);
System.out.println(firstByLetter); // {a=apple, b=banana, c=cherry}toMap com transformação de valores
O mapeador de valores pode ser qualquer função — transforme o elemento antes de armazená-lo:
record User(String login, String email) {}
List<User> users = List.of(
new User("alice","alice@example.com"),
new User("bob","bob@example.com")
);
Map<String, String> loginToEmail =
users.stream().collect(
Collectors.toMap(User::login, u -> u.email().toUpperCase())
);
System.out.println(loginToEmail.get("alice")); // ALICE@EXAMPLE.COMtoUnmodifiableMap
Use Collectors.toUnmodifiableMap() para produzir um mapa imutável — equivalente a envolvê-lo com Collections.unmodifiableMap(), mas de forma mais simples:
Map<String, Integer> wordLengths =
Stream.of("Java","Stream","API")
.collect(Collectors.toUnmodifiableMap(w -> w, String::length));
// wordLengths.put("test",4); // throws UnsupportedOperationExceptionCollectors.joining
Collectors.joining() concatena elementos de texto. Ele aceita, opcionalmente, um delimitador, um prefixo e um sufixo:
List<String> names = List.of("Alice","Bob","Carol");
System.out.println(names.stream().collect(Collectors.joining()));
// AliceBobCarol
System.out.println(names.stream().collect(Collectors.joining(", ")));
// Alice, Bob, Carol
System.out.println(names.stream().collect(Collectors.joining(", ", "[", "]")));
// [Alice, Bob, Carol]joining para saída CSV
Crie linhas CSV ou cláusulas SQL IN com joining:
List<Integer> ids = List.of(1,2,3,4,5);
String inClause = ids.stream()
.map(Object::toString)
.collect(Collectors.joining(",", "(", ")"));
System.out.println("WHERE id IN " + inClause);
// WHERE id IN (1,2,3,4,5)summarizingInt / Long / Double
Collectors.summarizingInt() calcula todas as estatísticas em uma única passagem e retorna um IntSummaryStatistics:
record Product(String name, int price) {}
List<Product> products = List.of(
new Product("A",100), new Product("B",200), new Product("C",150)
);
IntSummaryStatistics stats =
products.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Product::price));
System.out.println("Count: " + stats.getCount()); // 3
System.out.println("Sum: " + stats.getSum()); // 450
System.out.println("Min: " + stats.getMin()); // 100
System.out.println("Max: " + stats.getMax()); // 200
System.out.println("Avg: " + stats.getAverage()); // 150.0summingInt e averagingInt
Para casos mais simples, nos quais você precisa de apenas uma estatística:
int total = products.stream().collect(Collectors.summingInt(Product::price));
System.out.println("Total: " + total); // 450
double avg = products.stream().collect(Collectors.averagingInt(Product::price));
System.out.println("Average: " + avg); // 150.0groupingBy com summarizingInt
Combine o resumo estatístico por grupo:
record Sale(String region, int amount) {}
List<Sale> sales = List.of(
new Sale("North",100), new Sale("South",200),
new Sale("North",150), new Sale("South",300)
);
Map<String, IntSummaryStatistics> statsByRegion =
sales.stream().collect(
Collectors.groupingBy(Sale::region,
Collectors.summarizingInt(Sale::amount))
);
statsByRegion.forEach((r,s) ->
System.out.printf("%s: sum=%d avg=%.1f%n", r, s.getSum(), s.getAverage()));Coletando em LinkedHashMap
Por padrão, toMap produz um HashMap, sem ordem definida. Use a sobrecarga de quatro argumentos para especificar um LinkedHashMap e preservar a ordem de inserção:
Map<String, Integer> ordered =
Stream.of("banana","apple","cherry")
.collect(Collectors.toMap(
w -> w,
String::length,
(a,b) -> a,
LinkedHashMap::new
));
System.out.println(ordered.keySet()); // [banana, apple, cherry]Prática: analisador de configuração
Analise linhas no formato chave=valor e coloque-as em um mapa com toMap:
List<String> lines = List.of("host=localhost","port=5432","db=myapp");
Map<String, String> config =
lines.stream()
.map(l -> l.split("=", 2))
.collect(Collectors.toMap(a -> a[0], a -> a[1]));
System.out.println(config.get("port")); // 5432Verificação rápida
Você usa Collectors.toMap(k, v) em um fluxo que contém dois elementos com a mesma chave. O que acontece?
Recapitulação: toMap, joining e summarizing
Principais pontos:
- toMap(keyMapper, valueMapper) — lança uma exceção para chaves duplicadas quando não há uma função de combinação
- joining(delimiter, prefix, suffix) — concatena cadeias de caracteres de forma elegante
- summarizingInt fornece contagem, soma, mínimo, máximo e média em uma única passagem
- Use summingInt/averagingInt quando precisar de uma única estatística
- Use toMap com quatro argumentos e LinkedHashMap::new para obter resultados ordenados
Perguntas Frequentes
A aula “toMap, joining e summarizing” é grátis?
Sim — o texto completo de “toMap, joining e summarizing” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Java Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Java Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “toMap, joining e summarizing”?
Converta fluxos em mapas, concatene strings com joining e calcule estatísticas com summarizingInt. Você pratica Java Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Java Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Java Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “toMap, joining e summarizing”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Java Academy?
Sim. Cada aula de Java Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- groupingBy: Classificação de Elementos
- partitioningBy e Contagem
- toMap, joining e summarizing
- Construção de um Collector Personalizado