Map<String, List<DySettlementInputExtend>> collect = inputExtends.stream().filter(i -> i.getFinancialName() == "补贴退款") .collect(Collectors.groupingBy(DySettlementInputExtend::getFinancialName));

时间: 2024-04-03 08:31:32 浏览: 77
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JDK8通过Stream 对List，Map操作和互转的实现

star5星 · 资源好评率100%
这是一段Java代码，它使用Java 8中的Stream API对一个List进行了过滤和分组操作。具体来说，这段代码首先使用filter方法过滤出所有"补贴退款"的元素，然后使用collect方法对这些元素进行分组，分组的依据是元素的financialName属性。最终得到的是一个Map对象，其中key是"补贴退款"，value是一个List，List中包含所有financialName属性为"补贴退款"的元素。
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List<HashMap<String, Object>> tableData = new ArrayList<>(); List<HashMap<String, Object>> list = tableData.stream() .flatMap(map -> map.values().stream()) .filter(value -> value instanceof JSONArray) .map(value -> (JSONArray) value) .filter(jsonArray -> { for (int i = 0; i < jsonArray.size(); i++) { JSONObject jsonObject = jsonArray.getJSONObject(i); if (jsonObject != null && jsonObject.containsValue("高")) { return true; } } return false; }).collect(Collectors.toList()); 怎么修改使得返回成立

List<JSONArray> list = tableData.stream() .flatMap(map -> map.values().stream()) .filter(value -> value instanceof JSONArray) .map(value -> (JSONArray) value) .filter(jsonArray -> { for (int i = ...

优化以下代码： public Map<String, List<String>> getUniquenessTableFieldList(Long planId, String datasourceName) { Map<String,List<String>> tableColumnTree = new HashMap<>(); // 按规则和字段过滤taskId List<DataQualityPlanRelationEntity> collect = dataQualityPlanRelationService.relationInfoSearch(planId) .stream() // 过滤出唯一性校验的规则 .filter(dataQualityPlanRelationEntity -> dataQualityPlanRelationEntity.getRuleTemplateId().equals(6L)) .collect(Collectors.toList()); for (DataQualityPlanRelationEntity dataQualityPlanRelationEntity : collect) { if(CollectionUtil.isEmpty(tableColumnTree.get(dataQualityPlanRelationEntity.getTableName()))){ List<String> columnList = new ArrayList<>(); columnList.add(dataQualityPlanRelationEntity.getColumnName()); tableColumnTree.put(dataQualityPlanRelationEntity.getTableName(), columnList); } else { List<String> columnList = tableColumnTree.get(dataQualityPlanRelationEntity.getTableName()); if(columnList.contains(dataQualityPlanRelationEntity.getColumnName())){ columnList.add(dataQualityPlanRelationEntity.getColumnName()); } } } return tableColumnTree; }

public Map<String, List<String>> getUniquenessTableFieldList(Long planId, String datasourceName) { List<DataQualityPlanRelationEntity> collect = dataQualityPlanRelationService.relationInfoSearch...

优化这段代码：List<CompletableFuture<Map<String, Object>>> futureList = new ArrayList<>(); for (PersonBasicVo person : personList) { CompletableFuture<Map<String, Object>> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { String personNo = person.getPersonNo(); List<ContactsBasic> contactsList = contactsService.list(Wrappers.lambdaQuery(ContactsBasic.class) .eq(ContactsBasic::getPersonNo, personNo) .ne(ContactsBasic::getRelationshipAccount, "") .isNotNull(ContactsBasic::getPersonNo) .like(StrUtil.isNotBlank(phone), ContactsBasic::getRelationshipAccount, phone)); if (CollUtil.isNotEmpty(contactsList)) { Map<String, Object> contactsMap = new HashMap<>(); contactsMap.put("personNo", personNo); contactsMap.put("contactsList", contactsList); return contactsMap; } else { return null; } }, executor); futureList.add(future); } List<Map<String, Object>> contactsMapList = futureList.stream() .map(CompletableFuture::join) .filter(Objects::nonNull) .collect(Collectors.toList());

List<CompletableFuture<Map<String, Object>>> futureList = personList.stream() .map(person -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> { String personNo = person.getPersonNo(); List<ContactsBasic> ...

代码优化 List<String> stringList = ExcelUtil.excelToShopIdList1(inputStream); if (CollectionUtils.isEmpty(stringStringMap)) { return warn("无数据"); } List<EquDeviceTslProperty> excelResult = new ArrayList<>(); stringList.forEach(ar->{ EquDeviceTslProperty equDeviceTslProperty = JSON.parseObject(ar, EquDeviceTslProperty.class); excelResult.add(equDeviceTslProperty); }); EquDeviceTslProperty deviceTslProperty = new EquDeviceTslProperty(); deviceTslProperty.setDeviceCode(excelResult.get(0).getDeviceCode()); List<EquDeviceTslProperty> equDeviceTslProperties = equDeviceTslPropertyService.selectEquDeviceTslPropertyList(deviceTslProperty); List<EquDeviceTslProperty> saveList = new ArrayList<>(); Map<String, List<EquDeviceTslProperty>> listMap = equDeviceTslProperties.stream().collect(Collectors.groupingBy(EquDeviceTslProperty::getPropertyId)); excelResult.forEach(ar->{ List<EquDeviceTslProperty> equDeviceTslProperties1 = listMap.get(ar.getPropertyId()); if (CollectionUtils.isEmpty(equDeviceTslProperties1)) { saveList.add(ar); return; } equDeviceTslProperties1.get(0).setValueType(ar.getValueType()) .setSortsIndex(ar.getSortsIndex()) .setPropertyName(ar.getPropertyName()); equDeviceTslPropertyService.updateEquDeviceTslProperty(equDeviceTslProperties1.get(0)); }); equDeviceTslPropertyService.batchInsert(saveList);

3. 可以使用 Java8 的 stream() 方法和 map() 方法来将 stringList 转换成 List<EquDeviceTslProperty> 类型，避免使用 forEach() 方法。 4. 可以将 excelResult 和 saveList 合并成一个列表，避免...

帮我优化这段代码 private Map<String, Object> boTOMap(DownloadEpidHfmCaseSevereDeathTableVO tableVO){ this.setSonList(tableVO); List<Map<String, Object>> listMap = CodeToStringUtil.dataObjectProcessing(this.getDataObjectProcessingUtilBO(Arrays.asList(tableVO), true, chinesePattern, kg)); if(CollectionUtils.isNotEmpty(listMap)){ Map<String, Object> objectMap = listMap.get(0); //疫苗 List<EpidHfmCaseSevereDeathTestTableVO> selfTestTableVOS = tableVO.getTestTableVOS().stream().filter(item -> item.getJcdx() == DetectionObjectEnum.SELF).collect(Collectors.toList()); List<EpidHfmCaseSevereDeathTestTableVO> familyMembersTestTableVOS = tableVO.getTestTableVOS().stream().filter(item -> item.getJcdx() == DetectionObjectEnum.FAMILY_MEMBERS).collect(Collectors.toList()); if(CollectionUtils.isNotEmpty(selfTestTableVOS)){ objectMap.put("selfTestTable", this.testTableToMap(selfTestTableVOS)); } if(CollectionUtils.isNotEmpty(familyMembersTestTableVOS)){ objectMap.put("familyMembersTestTable", this.testTableToMap(familyMembersTestTableVOS)); } if(CollectionUtils.isNotEmpty(tableVO.getVaccinateTableVOS())){ objectMap.put("vaccinateTable", this.vaccinateTableToMap(tableVO.getVaccinateTableVOS())); } List<Map<String, Object>> dateList = epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableDateList1(tableVO.getId()); dateList.addAll(epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableDateList2(tableVO.getId(), 7-dateList.size())); if(dateList.size() < 7){ int size = dateList.size(); for (int i = 0; i < (7-size); i++) { Map<String, Object> m = new HashMap<>(); m.put("date", "-"); dateList.add(m); } } objectMap.put("titleList", dateList); if(CollectionUtils.isNotEmpty(tableVO.getComplicationTableVOS())){ List<Map<String, Object>> complicationList = null; Map<ComplicationTypeEnum, List<EpidHfmCaseSevereDeathComplicationTableVO>> listMap1 = tableVO.getComplicationTableVOS().stream().collect(Collectors.groupingBy(EpidHfmCaseSevereDeathComplicationTableVO::getType)); int num = 0; for (int j = 0; j < ComplicationTypeEnum.values().length; j++) { complicationList = new ArrayList<>(); List<Map<String, Object>> bfzmcList = epidHfmCaseSevereDeathComplicationTableDao.getComplicationTableBfzmcList( ComplicationTypeEnum.values()[j], tableVO.getId()); for (Map<String, Object> bfzmc : bfzmcList) { Map<String, Object> complication = new HashMap<>(); complication.put("bfzmc7", bfzmc.get("bfzmc")); for (int i = 0; i < dateList.size(); i++) { num = 0; for (EpidHfmCaseSevereDeathComplicationTableVO complicationTableVO : listMap1.get(ComplicationTypeEnum.values()[j])) { if(complicationTableVO.getDate().equals(dateList.get(i).get("title")) && complicationTableVO.getBfzmc().equals(bfzmc.get("bfzmc"))){ complication.put("bfzmc"+i, StringUtils.isNotBlank(complicationTableVO.getJg()) ? complicationTableVO.getJg() : ""); num = 1; break; } } if(num == 0){ complication.put("bfzmc"+i, ""); } } complicationList.add(complication); } objectMap.put("complicationType"+j, complicationList); } } return objectMap; } return null; }

首先，这段代码缺少注释，不容易理解代码的... Map<ComplicationTypeEnum, List<EpidHfmCaseSevereDeathComplicationTableVO>> listMap1 = tableVO.getComplicationTableVOS().stream().collect(Collectors.groupingBy...

List<String> list= new ArrayList<>(); List<String> leaderId = departs.stream().filter(depart -> StringUtils.isNotBlank(depart.getFdLeaderId())).map(Depart::getFdLeaderId).collect(Collectors.toList()); List<String> etxLeaderId = departs.stream().filter(depart -> StringUtils.isNotBlank(depart.getFdLeaderExtId())).map(Depart::getFdLeaderExtId).collect(Collectors.toList()); list = account.stream().filter(departAccountVo -> StringUtils.isNotBlank(departAccountVo.getFdAccountId())).map(DepartAccountVo::getFdAccountId).collect(Collectors.toList()); list.addAll(leaderId); list.addAll(etxLeaderId); list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); 优化这段代码

List<String> list = departs.stream() .flatMap(depart -> Stream.of(depart.getFdLeaderId(), depart.getFdLeaderExtId())) .filter(StringUtils::isNotBlank) .distinct() .collect(Collectors.toList()); ...

Map<String, List<ZeekrFriend>> zeekrFriendsMap = zeekrFriendList.stream().collect(Collectors.groupingBy(ZeekrFriend::getOpenId)); divideLogs.forEach(item->{ if(!item.getDivideTo().equals(ShareConstants.DIVIDE_TO_ALL)){ List<ZeekrFriend> flattenedList = Arrays.stream(item.getDivideTo().split("\\|")) .flatMap(key -> zeekrFriendsMap.getOrDefault(key, Collections.emptyList()).stream()) .collect(Collectors.toList()); item.setFriends(flattenedList); } });优化这段代码

List<ZeekrFriend> flattenedList = Arrays.stream(item.getDivideTo().split("\\|")) .flatMap(key -> zeekrFriendsMap.getOrDefault(key, Collections.emptyList()).stream()) .collect(Collectors.toList()); ...

//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());

然后，通过flatMap将每个规格的规格值列表展开为一个流，再通过filter过滤掉不符合pairList中规格id和规格值id的规格值。最后，将过滤后的规格值列表收集为一个新的列表spuSpecValues。 接着，代码将spuSpecValues...

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>...

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...

优化这段代码 Map<String, List> resultMap ; List<String> allRows = this.getHBaseRows(); if (CollectionUtils.isEmpty(allRows)) { return success(new HashMap<>(1)); } // 数据转换 List allInfos = allRows.stream() .map(ar -> JSONObject.parseObject(ar, PositionInfo.class)) .filter(ar -> ar.getTimestamp() > DateUtils.addHours(new Date(), -1).getTime()) .collect(Collectors.toList()); // 获取每个用户最近一次的记录 List result = new ArrayList<>(allInfos.stream() .collect(Collectors.toMap(PositionInfo::getUserId, Function.identity(), BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparing(PositionInfo::getTimestamp)))) .values()); switch (homeQueryCondition.getCityIndex()) { case 0: resultMap = result.stream().collect(Collectors.groupingBy(PositionInfo::getProvince)); break; case 1: resultMap = result.stream().filter(ar -> homeQueryCondition.getProvince().equals(ar.getProvince())) .collect(Collectors.groupingBy(PositionInfo::getCity)); break; case 2: resultMap = result.stream().filter(ar -> homeQueryCondition.getCity().equals(ar.getCity())) .collect(Collectors.groupingBy(PositionInfo::getCounty)); break; default: resultMap = new HashMap<>(1); }

Map<String, List<PositionInfo>> allInfosMap = allRows.parallelStream() .map(ar -> JSONObject.parseObject(ar, PositionInfo.class)) .filter(ar -> ar.getTimestamp() > DateUtils.addHours(new Date(), -1)...

List<QuestPersonnelAlteration> quList = questPersonnelAlterationMapper.selectQuestPersonnelAlterationList(qu); //数据库人员id集合 List<String> oldList = quList.stream() .filter(x -> 1== x.getType()) .map(x -> x.getPersonnel()) .collect(Collectors.toList()); 如果quList为空，oldList会是什么结果

如果quList为空，即数据库查询结果为空，那么在使用stream()方法之后对其进行过滤、映射和收集的操作时，最终的结果将是一个空的oldList列表。这是因为在空的quList上进行操作时，不会有任何元素满足过滤...

List<String> collect = Arrays.stream(item.getDivideTo().split("\\|")) .collect(Collectors.toList()); List<ZeekrFriend> flattenedList = zeekrFriendsMap.entrySet().stream() .filter(entry -> collect.contains(entry.getKey())) .flatMap(entry -> entry.getValue().stream()) .collect(Collectors.toList()); item.setFriends(flattenedList);优化这段代码

List<ZeekrFriend> flattenedList = Arrays.stream(item.getDivideTo().split("\\|")) .flatMap(key -> zeekrFriendsMap.getOrDefault(key, Collections.emptyList()).stream()) .collect(Collectors.toList()); ...

public Map<String, List<String>> pastfree(List<FreezeAuthorityOut> data,Map<String, List<String>> map){ for (FreezeAuthorityOut authority : data) { List<String> list = new ArrayList<>(); for (FreezeAuthorityOut offlineLockAuthority : data) { if (authority.getLockUid().equals(offlineLockAuthority.getLockUid()) && map != null) { List<String> key = map.get(authority.getLockUid()); if (key == null) { list.add(authority.getCardNumber()); } } } if (map != null) { List<String> key = map.get(authority.getLockUid()); if (key == null) { //去重 list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); map.put(authority.getLockUid(), list); } } } return map; } 如何优化

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![【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界](https://static.wixstatic.com/media/cf17e0_d4fa36bf83c7490aa749eee5bd6a5073~mv2.png/v1/fit/w_1000%2Ch_563%2Cal_c/file.png) # 1. R语言机器学习概述 在当今大数据驱动的时代，机器学习已经成为分析和处理复杂数据的强大工具。R语言作为一种广泛使用的统计编程语言，它在数据科学领域尤其是在机器学习应用中占据了不可忽视的地位。R语言提供了一系列丰富的库和工具，使得研究人员和数据分析师能够轻松构建和测试各种机器学