//User对象
class User{    
    private Integer id;
    //用户名
    private String username;
    //真实姓名
    private String realName;
    //用户密码
    private String password;
    //性别：1 女  0 男
    private Integer gender;
    //生日
    private Date birthday;
    //1管理员  2经理  3普通用户
    private Integer userType;
}

1.过滤掉密码为空的，姓名也是空的用户

List<User> user1 = users.stream().filter(x -> {
    return (x.getPassword() != null && !x.getPassword().isEmpty()) && (x.getUsername() != null && !x.getUsername().isEmpty());
}).collect(Collectors.toList());
//执行结果见下图

                                                           图-1

由图-1可知，用户名字为空，或者密码为空，或者二者都为空的User对象都过滤掉了

2.根据用户密码进行分组，(要求:如果key相同，则更新value)

Map<String, String> groupMap = user1.stream().collect(Collectors.toMap(User::getPassword, User::getUsername,(key1,key2)->key2));
//结果见下图

                                                                   图-2

由 图-2，再结合 图-1 可以看出密码为 123456的name保留了最后一个User的名字

3.最后完成对User进行复杂的排序

        // 先用户名字不为空，而且用户密码也不为空过滤, 再按用户信用分数进行降序,再按照用户日期进行排序,再按照用户名字进行排序
        Comparator<User> totalComparator =
                 Comparator.comparing(User::getScore).reversed()
                .thenComparing(User::getBirthday)
                .thenComparing(User::getRealName);

         List<User> user11 = users.stream()
                .filter(x -> ((!x.getUsername().isEmpty() && x.getUsername() != null) && (!x.getPassword().isEmpty() && x.getPassword() != null)))
                .sorted(totalComparator).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("排序前 : ");
        users.forEach(x -> System.out.println(x.toString()));
        System.out.println("End");

        System.out.println("先用户名字不为空，而且用户密码也不为空过滤, 再按用户信用分数进行降序,再按照用户日期进行升序,再按照用户名字进行升序");
        System.out.println("排序后(reversed表示降序，默认升序) : ");
        user11.forEach(x -> System.out.println(x.toString()));
        System.out.println("End");
//结果见下图

                                                                                                                              图-3

图3 展示了先用户名字不为空，而且用户密码也不为空过滤, 再按用户信用分数进行降序,再按照用户日期进行排序,再按照用户名字进行排序