java stream的tomap收集器遇重复键默认抛illegalstateexception，可通过三参数形式collectors.tomap(keymapper, valuemapper, mergefunction)指定合并逻辑，如保留首值、末值、累加或取优等。
Java Stream 的 toMap 收集器在遇到重复键时默认会抛出 IllegalStateException，但你可以通过第三个参数——合并函数（merge function）来优雅处理冲突。
用三参数 toMap 指定键冲突时的合并逻辑
标准的三参数 toMap 签名为：Collectors.toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction)
其中 mergeFunction 是一个 (oldValue, newValue) -> result 的二元函数，用于决定当同一个键出现多次时保留哪个值、如何计算新值。
- 若想保留第一个值（遇到重复键时忽略后续），写成
(a, b) -> a - 若想保留最后一个值（覆盖前值），写成
(a, b) -> b - 若需合并（如数值累加），可写
(sum, item) -> sum + item - 若要拼接字符串，可用
(s1, s2) -> s1 + ", " + s2
常见场景：按分类汇总或去重取优
比如将员工列表按部门分组并统计总薪资，或按姓名去重但保留薪资更高的那个：
List<employee> employees = ...;
// 按部门名 → 总薪资（重复部门键自动累加）
Map<string integer> deptSum = employees.stream()
.collect(Collectors.toMap(
Employee::getDept,
Employee::getSalary,
Integer::sum // 冲突时相加
));
// 按姓名 → 最高薪资员工（保留 salary 更大的那个对象）
Map<string employee> nameToBest = employees.stream()
.collect(Collectors.toMap(
Employee::getName,
Function.identity(),
(e1, e2) -> e1.getSalary() >= e2.getSalary() ? e1 : e2
));</string></string></employee>
注意：keyMapper 不能返回 null，否则直接 NPE
toMap 要求 keyMapper 的结果非 null。如果源数据中可能有 null 键，必须提前过滤或映射为有效键：
- 用
filter(e -> e.getName() != null)预先排除 - 或把 null 映射为占位符，如
e -> Optional.ofNullable(e.getName()).orElse("UNKNOWN") - valueMapper 同样不能返回 null（除非你用
toMap(..., HashMap::new)并配合允许 null 值的 Map 实现，但不推荐）
替代方案：用 groupingBy + reducing 更清晰处理复杂合并
当合并逻辑较复杂（比如需要维护集合、计算平均值、找极值等），groupingBy 配合 reducing 或 collectingAndThen 往往更易读：
- 收集为 List：
groupingBy(Employee::getDept, mapping(Function.identity(), toList())) - 求平均薪资：
groupingBy(Employee::getDept, averagingInt(Employee::getSalary)) - 取最高薪员工：
groupingBy(Employee::getDept, collectingAndThen(maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)), Optional::get))
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