解释代码 Map<String, List<ProductSkuPictureEntity>> groupMap = lists.stream().collect(Collectors.groupingBy(s -> s.getSku()))

时间: 2024-03-12 17:28:51 浏览: 45
ZIP

redis-5.0.14.1 windows 64位版本

这行代码的作用是将一个 List<ProductSkuPictureEntity> 对象按照其 getSku() 方法的返回值进行分组，返回一个 Map<String, List<ProductSkuPictureEntity>> 对象，其中键为 getSku() 方法的返回值，值为所有 getSku() 方法返回值相同的 List<ProductSkuPictureEntity> 对象。这样，我们就可以通过 getSku() 方法的返回值来快速地查找和处理每个 sku 对应的所有商品信息。其中 Collectors.groupingBy() 方法是 Java 8 中提供的一个分组函数，可以将 List 中的元素按照指定的条件进行分组。
阅读全文

相关推荐

-

C#泛型List<T>基础用法示例与优化

C#中的泛型列表List<T>是.NET框架提供的一种强大的数据结构，它允许在编译时指定数据类型，从而实现类型安全的操作。以下是关于List<T>的基本用法总结： 1. **命名空间和类声明**： 在C#中，List<T>属于System....
-

Node.js中Redis安装与基础操作教程

redis.set('name', 'xiaoxu', (err, res) => { if (!err) console.log('Value set:', res); }); redis.get('name', (err, res) => { if (!err) console.log('Value retrieved:', res); }); 这只是一个简短的...

详细解释 Map<String, List> groupMap = lists.stream().collect(Collectors.groupingBy(s -> s.getSku()))

这段代码是使用 Java 8 中的 Stream API 对一个 List<ProductSkuPictureEntity> 对象进行操作，其目的是将相同 sku 属性的 ProductSkuPictureEntity 对象分组为一个列表，最终得到一个 Map<String, List...

//获取当前sku的规格 List> pairList = skuList.get(0).getSpecList().stream().map(item -> Pair.of(item.getSpecId(), item.getSpecValueId())).distinct().collect(Collectors.toList()); //过滤sku属性值 List<SpuSpecValueVo> spuSpecList = respVo.getSpuSpecList(); List<SpuSpecValue> spuSpecValues = spuSpecList.stream(). map(SpuSpecValueVo::getSpecValues). flatMap(Collection::stream). filter(spuSpecValueVo -> pairList.contains(Pair.of(spuSpecValueVo.getSpecId(), String.valueOf(spuSpecValueVo.getSpecValueId())))). collect(Collectors.toList()); Map<Long, SpuSpecValue> spuSpecValueMap = spuSpecValues.stream().collect(Collectors.toMap(SpuSpecValue::getSpecId, Function.identity(), (v1, v2) -> v1)); spuSpecList.stream(). peek(spuSpecValueVo -> spuSpecValueVo.setSpecValues(Lists.newArrayList(spuSpecValueMap.get(spuSpecValueVo.getId())))). collect(Collectors.toList());

这段代码是用于获取当前sku的规格信息，并根据规格信息过滤sku属性值。首先，代码从skuList中获取第一个sku的规格列表，然后将规格id和规格值id组成的Pair进行去重，得到pairList。 接下来，代码从respVo中获取...

优化这段代码：List<CompletableFuture<ContactsIntersectionVo>> futureList = intersectionResult.entrySet().stream().map(entry -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> { String account = entry.getKey(); List<String> personNoList = entry.getValue().stream().distinct().collect(Collectors.toList()); if (personNoList.size() >= 2) {// 取两个以上的交集 List<Map<String, Object>> remarkList = Lists.newArrayList(); List personVoList = Lists.newArrayList(); // 获取备注、涉案人 for (String personNo : personNoList) { Map<String, Object> contactsMap = contactsMapList.stream().filter(map -> personNo.equals(map.get("personNo"))).findAny().get(); List<ContactsBasic> contactsList = (List<ContactsBasic>) contactsMap.get("contactsList"); // 获取备注 for (ContactsBasic contacts : contactsList) { if (account.equals(contacts.getRelationshipAccount())) { PersonBasicVo personBasic = personList.stream().filter(person -> personNo.equals(person.getPersonNo())).findAny().get(); Map<String, Object> remarkMap = new HashMap<>(); remarkMap.put("name", personBasic.getName()); remarkMap.put("remark", contacts.getRelationshipName()); remarkList.add(remarkMap); break; } } // 获取涉案人 personVoList.add(personList.stream().filter(person -> personNo.equals(person.getPersonNo())).findAny().get()); } // 共同号码是否属于涉案人 String commonPersonName = getCommonPersonName(personList, account); ContactsIntersectionVo contactsVo = new ContactsIntersectionVo(); contactsVo.setRemarks(remarkList); contactsVo.setPersons(personVoList); contactsVo.setCommonAccount(account); contactsVo.setCommonPersonName(commonPersonName); return contactsVo; } else { return null; } }, executor)).collect(Collectors.toList()); contactisVoList.addAll(futureList.stream().map(CompletableFuture::join) .filter(Objects::nonNull) .collect(Collectors.toList()));

List<String> personNoList = entry.getValue().stream().distinct().collect(Collectors.toList()); if (personNoList.size() >= 2) {// 取两个以上的交集 List<Map<String, Object>> remarkList = personNoList...

List<String> collect = lists.stream().map(t -> t.getBusinessid()).collect(Collectors.toList());

我们可以通过 Stream API 的 map() 方法将每个元素转换为它的 businessid 属性，最后通过 collect() 方法将所有转换后的值收集到一个新的 List<String> 类型的 collect 变量中。 需要注意的是，这段代码中使用了 ...

优化这段代码：List<CompletableFuture<CallIntersectionVo>> futureList = Lists.newArrayList(); for (Map.Entry<String, List<String>> entry : intersectionResult.entrySet()) { CompletableFuture<CallIntersectionVo> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { String account = entry.getKey(); List<String> personNoList = entry.getValue().stream().distinct().collect(Collectors.toList()); CallIntersectionVo vo = new CallIntersectionVo(); if (personNoList.size() >= 2) { List personVoList = Lists.newArrayList(); int count = 0; for (String personNo : personNoList) { Map<String, Object> callMap = callMapList.stream().filter(map -> personNo.equals(map.get("personNo"))).findAny().get(); List<CallRecord> callList = (List<CallRecord>) callMap.get("callList"); // 统计通话频率 count += callList.stream().filter(x -> account.equals(x.getRelationshipAccount())).count(); // 获取涉案人 personVoList.add(personList.stream().filter(person -> personNo.equals(person.getPersonNo())).findAny().get()); } // 共同号码是否属于涉案人 String commonPersonName = getCommonPersonName(personList, account); if (frequency != null && frequency > 0) { if (count >= frequency) { vo.setPersons(personVoList); vo.setCommonAccount(account); vo.setFrequency(count); vo.setCommonPersonName(commonPersonName); } return vo; } else { vo.setPersons(personVoList); vo.setCommonAccount(account); vo.setFrequency(count); vo.setCommonPersonName(commonPersonName); return vo; } } else { return vo; } }, executor); futureList.add(future); } voList.addAll(futureList.stream().map(CompletableFuture::join) .distinct().sorted(Comparator.comparing(vo -> vo.getPersons().size())) .collect(Collectors.toList()));

List<String> personNoList = entry.getValue().stream().distinct().collect(Collectors.toList()); CallIntersectionVo vo = new CallIntersectionVo(); if (personNoList.size() >= 2) { List<PersonBasicVo>...

@RequestMapping("addMsgList.action") public String addMsgList( String businessid,String msg){ this.front(); if (this.getSession().getAttribute("userid") == null) { return "redirect:/index/preLogin.action"; } String userid = (String) this.getSession().getAttribute("userid"); MyMsgList list=new MyMsgList(); list.setUserid(userid); list.setBusinessid(businessid); List<MyMsgList> lists = msgService.listByUser(userid); if (lists.size()>0){ List<String> collect = lists.stream().map(t -> t.getBusinessid()).collect(Collectors.toList()); if (!collect.contains(businessid)){ //添加链接 msgService.addMsgList(list); } }else { //添加链接 msgService.addMsgList(list); } MyMsgs obj=new MyMsgs(); obj.setMsg(msg); obj.setBusinessid(businessid); obj.setUsersid(userid); return addMsg(obj); }解析上述代码并找出核心代码

List<String> collect = lists.stream().map(t -> t.getBusinessid()).collect(Collectors.toList()); if (!collect.contains(businessid)){ //添加链接 msgService.addMsgList(list); } }else { //添加链接 ...

@RequestMapping("addMsgList.action") public String addMsgList( String businessid,String msg){ this.front(); if (this.getSession().getAttribute("userid") == null) { return "redirect:/index/preLogin.action"; } String userid = (String) this.getSession().getAttribute("userid"); MyMsgList list=new MyMsgList(); list.setUserid(userid); list.setBusinessid(businessid); List<MyMsgList> lists = msgService.listByUser(userid); if (lists.size()>0){ List<String> collect = lists.stream().map(t -> t.getBusinessid()).collect(Collectors.toList()); if (!collect.contains(businessid)){ //添加链接 msgService.addMsgList(list); } }else { //添加链接 msgService.addMsgList(list); } MyMsgs obj=new MyMsgs(); obj.setMsg(msg); obj.setBusinessid(businessid); obj.setUsersid(userid); return addMsg(obj); }详细解析该段代码

List<String> collect = lists.stream().map(t -> t.getBusinessid()).collect(Collectors.toList())：将所有的消息列表中的业务ID取出来，保存到一个列表（List）中。 if (!collect.contains(businessid))：如果...

优化代码 Map<String, Map<String, List<Object[]>>> binMap = Maps.newHashMap(); // 行索引信息：0-table_name 1-col_name 2-bin_start 3-bin_end for (Object[] row : query) { String table = row[0].toString(); String column = row[1].toString(); Object binStart = row[2]; Object binEnd = row[3]; binMap.putIfAbsent(table, Maps.newHashMap()); binMap.get(table).putIfAbsent(column, Lists.newArrayList()); binMap.get(table).get(column).add(new Object[]{binStart, binEnd}); } ctx.setBinMap(binMap);

Map<String, Map<String, List<Object[]>>> binMap = query.stream() .collect(Collectors.groupingBy(row -> row[0].toString(), Collectors.groupingBy(row -> row[1].toString(), Collectors.mapping(row -> ...

lists.stream().collect(Collectors.toMap(ProductPoolAttributeEntity::getAttributeName, s -> s, (key1, key2) -> key1))

这段代码使用Java 8中的流(Stream)和函数式编程风格，将一个列表(List)中的元素映射为一个一个的键值对(Map.Entry)，其中键是元素的一个属性(attribute)，值是该元素本身。如果有多个元素具有相同的属性时，将它们...

优化代码 private List<SimulationTableDto> distinct(List<SimulationTableDto> list) { // 去重 List<String> distinctList = Lists.newArrayList(); List<SimulationTableDto> distinctedColumnList = Lists.newArrayList(); for (SimulationTableDto simulationTableDto : list) { String key = simulationTableDto.getTableName() + PqlConst.VARIANT_DELIMETER + simulationTableDto.getColumn().getTitle(); if (!distinctList.contains(key)) { distinctedColumnList.add(simulationTableDto); distinctList.add(key); } } return distinctedColumnList;

这段代码可以进一步优化，可以将List<String> distinctList改为Set<String> distinctSet，这样可以提高查找key是否存在的效率，因为Set是基于哈希表实现的，查找时间复杂度是O(1)，而List查找时间复杂度是O(n)。...

优化代码 List<String> distinctList = Lists.newArrayList(); List<SimulationTableDto> distinctedColumnList = Lists.newArrayList(); for (SimulationTableDto simulationTableDto : list) { String key = simulationTableDto.getTableName() + PqlConst.VARIANT_DELIMETER + simulationTableDto.getColumn().getTitle(); if (!distinctList.contains(key)) { distinctedColumnList.add(simulationTableDto); distinctList.add(key); } } return distinctedColumnList;

List<SimulationTableDto> distinctedColumnList = list.stream() .collect(Collectors.groupingBy( dto -> dto.getTableName() + PqlConst.VARIANT_DELIMETER + dto.getColumn().getTitle())) .values().stream...

Java中 将List<Map<String，Object>>转换成List<实体类型> 可以通过哪些简单的方法实现

在Java中，将List<Map<String, Object>>转换为List<实体类型>可以通过以下几种方法实现： 1. 使用Java 8及以上版本的Stream API： 可以利用Stream API中的map方法来遍历List<Map<String, Object>>，并将其...

ArrayList<String> arrayList = Lists.newArrayList("330000000000", "330522000000"); 怎么把arrayList中元素包含的0去掉

你可以使用 Java 8 的 Stream API 和 Lambda 表达式来处理这个问题，示例代码如下： arrayList = arrayList.stream() .map(str -> str.replaceAll("0", "")) .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::...

Java Required type: Map Provided: List <java.util.Map<java.lang.String,java.lang.Object>>怎么用lambda转换

Function<List<Map<String, Object>>, List<Map<String, String>>> mapConverter = lists -> { return lists.stream() .map(map -> { // 对每个map应用转换规则，这里假设我们只保留String键的值 Map<String, ...

List<Object>类型是List<String>的父类吗?

List<Object>类型不是List<String>的父类。尽管String是Object的子类，但是Java中的泛型并不支持向上转型。List<String>和List<Object>是两个不同的类型，它们之间没有继承关系。这是因为泛型在编译期间会进行类型...
-

Redis 3.2.100及*.*.*.***桌面管理工具的使用介绍

Redis支持多种类型的数据结构，如字符串（strings）、散列（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等，这些数据结构的高性能操作使得Redis非常适合需要快速读写和高并发访问的场景。...
-

U-Boot-2020.01引导加载程序中文翻译及概述

U-Boot是一款广泛应用的开放源代码引导加载程序，主要针对PowerPC、ARM、MIPS等处理器架构的嵌入式系统。它设计用于在启动时初始化硬件，执行基本测试，并加载操作系统或应用程序代码。U-Boot的开发与Linux紧密相连...

最新推荐

recommend-type

matplotlib-3.6.3-cp39-cp39-linux_armv7l.whl

matplotlib-3.6.3-cp39-cp39-linux_armv7l.whl
recommend-type

numpy-2.0.1-cp39-cp39-linux_armv7l.whl

numpy-2.0.1-cp39-cp39-linux_armv7l.whl
recommend-type

基于Python和Opencv的车牌识别系统实现

资源摘要信息:"车牌识别项目系统基于python设计" 1. 车牌识别系统概述 车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术、图像处理技术和模式识别技术自动识别车牌信息的系统。它广泛应用于交通管理、停车场管理、高速公路收费等多个领域。该系统的核心功能包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。 2. Python在车牌识别中的应用 Python作为一种高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，非常适合进行车牌识别系统的开发。Python在图像处理和机器学习领域有丰富的第三方库，如OpenCV、PIL等，这些库提供了大量的图像处理和模式识别的函数和类，能够大大提高车牌识别系统的开发效率和准确性。 3. OpenCV库及其在车牌识别中的应用 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的图像处理和模式识别的接口。在车牌识别系统中，可以使用OpenCV进行图像预处理、边缘检测、颜色识别、特征提取以及字符分割等任务。同时，OpenCV中的机器学习模块提供了支持向量机（SVM）等分类器，可用于车牌字符的识别。 4. SVM（支持向量机）在字符识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM算法的核心思想是找到一个分类超平面，使得不同类别的样本被正确分类，且距离超平面最近的样本之间的间隔（即“间隔”）最大。在车牌识别中，SVM用于字符的分类和识别，能够有效地处理手写字符和印刷字符的识别问题。 5. EasyPR在车牌识别中的应用 EasyPR是一个开源的车牌识别库，它的c++版本被广泛使用在车牌识别项目中。在Python版本的车牌识别项目中，虽然项目描述中提到了使用EasyPR的c++版本的训练样本，但实际上OpenCV的SVM在Python中被用作车牌字符识别的核心算法。 6. 版本信息 在项目中使用的软件环境信息如下： - Python版本：Python 3.7.3 - OpenCV版本：opencv*.*.*.** - Numpy版本：numpy1.16.2 - GUI库：tkinter和PIL（Pillow）5.4.1 以上版本信息对于搭建运行环境和解决可能出现的兼容性问题十分重要。 7. 毕业设计的意义 该项目对于计算机视觉和模式识别领域的初学者来说，是一个很好的实践案例。它不仅能够让学习者在实践中了解车牌识别的整个流程，而且能够锻炼学习者利用Python和OpenCV等工具解决问题的能力。此外，该项目还提供了一定量的车牌标注图片，这在数据不足的情况下尤其宝贵。 8. 文件信息 本项目是一个包含源代码的Python项目，项目代码文件位于一个名为"Python_VLPR-master"的压缩包子文件中。该文件中包含了项目的所有源代码文件，代码经过详细的注释，便于理解和学习。 9. 注意事项 尽管该项目为初学者提供了便利，但识别率受限于训练样本的数量和质量，因此在实际应用中可能存在一定的误差，特别是在处理复杂背景或模糊图片时。此外，对于中文字符的识别，第一个字符的识别误差概率较大，这也是未来可以改进和优化的方向。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

网络隔离与防火墙策略：防御网络威胁的终极指南

![网络隔离](https://www.cisco.com/c/dam/en/us/td/i/200001-300000/270001-280000/277001-278000/277760.tif/_jcr_content/renditions/277760.jpg) # 1. 网络隔离与防火墙策略概述 ## 网络隔离与防火墙的基本概念 网络隔离与防火墙是网络安全中的两个基本概念，它们都用于保护网络不受恶意攻击和非法入侵。网络隔离是通过物理或逻辑方式，将网络划分为几个互不干扰的部分，以防止攻击的蔓延和数据的泄露。防火墙则是设置在网络边界上的安全系统，它可以根据预定义的安全规则，对进出网络
recommend-type

在密码学中，对称加密和非对称加密有哪些关键区别，它们各自适用于哪些场景？

在密码学中，对称加密和非对称加密是两种主要的加密方法，它们在密钥管理、计算效率、安全性以及应用场景上有显著的不同。 参考资源链接：[数缘社区：密码学基础资源分享平台](https://wenku.csdn.net/doc/7qos28k05m?spm=1055.2569.3001.10343) 对称加密使用相同的密钥进行数据的加密和解密。这种方法的优点在于加密速度快，计算效率高，适合大量数据的实时加密。但由于加密和解密使用同一密钥，密钥的安全传输和管理就变得十分关键。常见的对称加密算法包括AES（高级加密标准）、DES（数据加密标准）、3DES（三重数据加密算法）等。它们通常适用于那些需要
recommend-type

我的代码小部件库：统计、MySQL操作与树结构功能

资源摘要信息:"leetcode用例构造-my-widgets是作者为练习、娱乐或实现某些项目功能而自行开发的一个代码小部件集合。这个集合中包含了作者使用Python语言编写的几个实用的小工具模块，每个模块都具有特定的功能和用途。以下是具体的小工具模块及其知识点的详细说明： 1. statistics_from_scratch.py 这个模块包含了一些基础的统计函数实现，包括但不限于均值、中位数、众数以及四分位距等。此外，它还实现了二项分布、正态分布和泊松分布的概率计算。作者强调了使用Python标准库（如math和collections模块）来实现这些功能，这不仅有助于巩固对统计学的理解，同时也锻炼了Python编程能力。这些统计函数的实现可能涉及到了算法设计和数学建模的知识。 2. mysql_io.py 这个模块是一个Python与MySQL数据库交互的接口，它能够自动化执行数据的导入导出任务。作者原本的目的是为了将Leetcode平台上的SQL测试用例以字典格式自动化地导入到本地MySQL数据库中，从而方便在本地测试SQL代码。这个模块中的MysqlIO类支持将MySQL表导出为pandas.DataFrame对象，也能够将pandas.DataFrame对象导入为MySQL表。这个工具的应用场景可能包括数据库管理和数据处理，其内部可能涉及到对数据库API的调用、pandas库的使用、以及数据格式的转换等编程知识点。 3. tree.py 这个模块包含了与树结构相关的一系列功能。它目前实现了二叉树节点BinaryTreeNode的构建，并且提供了从列表构建二叉树的功能。这可能涉及到数据结构和算法中的树形结构、节点遍历、树的构建和操作等。利用这些功能，开发者可以在实际项目中实现更高效的数据存储和检索机制。 以上三个模块构成了my-widgets库的核心内容，它们都以Python语言编写，并且都旨在帮助开发者在特定的编程场景中更加高效地完成任务。这些工具的开发和应用都凸显了作者通过实践提升编程技能的意图，并且强调了开源精神，即将这些工具共享给更广泛的开发者群体，以便他们也能够从中受益。 通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法

![网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法](https://www.endace.com/assets/images/learn/packet-capture/Packet-Capture-diagram%203.png) # 1. 网络测试与性能评估基础 网络测试与性能评估是确保网络系统稳定运行的关键环节。本章节将为读者提供网络测试和性能评估的基础知识，涵盖网络性能评估的基本概念、目的以及重要性。我们将探讨为什么对网络进行性能评估是至关重要的，以及如何根据不同的业务需求和网络环境制定评估策略。 ## 1.1 网络测试与性能评估的重要性 网络性能的好坏直接影响用户体验和业务连续
recommend-type

在永磁同步电机中，如何利用有限元仿真技术模拟失磁故障对电机性能的影响？

要了解永磁同步电机（PMSM）失磁故障对性能的具体影响，有限元分析（FEA）是一种强有力的工具。通过FEA，我们可以模拟磁场变化，评估由于永磁材料部分或完全失去磁性所引起的电机性能下降。在《永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究》这份资料中，您将找到构建电机模型和进行仿真分析的详细步骤。 参考资源链接：[永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究](https://wenku.csdn.net/doc/7f9bri0z49?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，创建一个精确的电机模型至关重要。这包括电机的几何结构、材料属性以及边界条件。在这个模型中，永磁材料的退磁特性需要特别注意，