collectors.partitioningby 可将流按布尔条件分为 true/false 两组并返回 map，适用于二元判断；支持下游收集器定制聚合，需注意 null 安全，且结果总含两个 key。

用 Collectors.partitioningBy 可以把流中的元素按布尔条件分成两组（true/false），本质是返回一个 Map<boolean list>></boolean>。它不适用于多分类，但对“满足/不满足某条件”这类二元判断非常简洁高效。

理解 partitioningBy 的基本用法

该收集器接收一个 Predicate，根据其返回值将元素分别放入 true 和 false 对应的列表中。例如筛选偶数和奇数：

List<integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Map<boolean list>> partitioned = numbers.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(n -> n % 2 == 0));
// 结果：{false=[1, 3, 5], true=[2, 4, 6]}</boolean></integer>

结合下游收集器做进一步聚合

partitioningBy 支持第二个参数——下游收集器，可对每组结果做定制化处理，比如只取数量、求和或转成 Set：

• 统计每组个数：partitioningBy(pred, Collectors.counting()) → Map<boolean long></boolean>
• 计算偶数之和：partitioningBy(n -> n % 2 == 0, Collectors.summingInt(Integer::intValue))
• 去重后收集：partitioningBy(pred, Collectors.toSet())

注意 null 安全与逻辑边界

若 Predicate 中可能产生 null，需提前判空，否则会抛 NullPointerException。例如处理字符串长度时：

• 错误写法：s -> s.length() > 5（s 为 null 时崩溃）
• 正确写法：s -> s != null && s.length() > 5

另外，分区结果一定包含 true 和 false 两个 key，即使某组为空，对应 value 是空集合（如 ArrayList），不会缺失 key。

替代 if-else 或两次 filter 的典型场景

当你需要同时获取“符合条件”和“不符合条件”的两份数据时，partitioningBy 比手动两次 filter 更高效（只需遍历一次流），也比用 if-else 累加更函数式：

• 用户分组：激活用户 vs 未激活用户
• 订单分类：已支付 vs 待支付
• 日志分析：成功请求 vs 失败请求

避免为同一数据源反复创建流或多次遍历，这是它最实用的价值。