Map<Long, List<AmzProductPublishSkuAttributeDTO>> skuAttrMap = skuAttributeVOS.stream() .collect(Collectors.groupingBy(AmzProductPublishSkuAttributeDTO::getProductPublishSkuId))的意义

时间: 2023-06-10 22:02:38 浏览: 114
这段代码的意义是将List<AmzProductPublishSkuAttributeDTO>按照AmzProductPublishSkuAttributeDTO的productPublishSkuId属性进行分组，生成一个Map<Long, List<AmzProductPublishSkuAttributeDTO>>。其中，Long表示productPublishSkuId属性的值，List<AmzProductPublishSkuAttributeDTO>表示该属性值所对应的AmzProductPublishSkuAttributeDTO列表。
相关问题

Map<Long, List<List<RealtimeDataAO>>> collect = siteDeviceRelatedList.stream().collect(Collectors.groupingBy(SiteDeviceRelatedDO::getSiteId, Collectors.mapping(o -> deviceRealtimeMap.get(o.getDeviceId()), Collectors.toList())));怎么返回值变成Map<Long, List<RealtimeDataAO>>形式

要将 `Map<Long, List<List<RealtimeDataAO>>>` 转换为 `Map<Long, List<RealtimeDataAO>>` 的形式，可以使用 `flatMap` 和 `collect` 方法来实现。 代码示例如下： ```java Map<Long, List<RealtimeDataAO>> collect = siteDeviceRelatedList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(SiteDeviceRelatedDO::getSiteId, Collectors.mapping(o -> deviceRealtimeMap.get(o.getDeviceId()), Collectors.toList()))) .entrySet().stream() .flatMap(e -> e.getValue().stream().flatMap(List::stream) .map(item -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(e.getKey(), item))) .collect(Collectors.groupingBy(Map.Entry::getKey, Collectors.mapping(Map.Entry::getValue, Collectors.toList()))); ``` 代码中使用 `entrySet` 方法将 `Map<Long, List<List<RealtimeDataAO>>>` 转换为 `Stream<Map.Entry<Long, List<List<RealtimeDataAO>>>>`，然后使用 `flatMap` 方法将 `List<List<RealtimeDataAO>>` 打平为 `List<RealtimeDataAO>`。接着使用 `map` 方法将 `List<RealtimeDataAO>` 中的元素与对应的 `siteId` 组成一个新的 `Map.Entry` 对象。最后再使用 `groupingBy` 和 `mapping` 方法将 `Map.Entry<Long, RealtimeDataAO>` 转换为 `Map<Long, List<RealtimeDataAO>>` 的形式。

解释一下Map<Long, List<AmzProductPublishSkuPictureDTO>> skuPictureVOMap = skuPictureVOList.stream().collect(Collectors.groupingBy(AmzProductPublishSkuPictureDTO::getProductPublishSkuId))

这段代码是将一个以sku id为键，以一组sku图片信息为值的skuPictureVOList列表进行分组，生成一个以sku id为键，以sku图片信息列表为值的Map对象。具体实现方式是使用Java 8引入的stream流和Collectors的groupingBy方法，对skuPictureVOList进行分组操作，根据每个AmzProductPublishSkuPictureDTO对象的productPublishSkuId属性进行分组，并将结果保存在skuPictureVOMap对象中。这样做可以方便地按sku id查询对应的sku图片信息。
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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spuSpecList，即商品的规格列表。然后，通过flatMap将每个规格的规格值列表...

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return collect.stream().collect(Collectors.groupingBy( DataQualityPlanRelationEntity::getTableName, Collectors.mapping(DataQualityPlanRelationEntity::getColumnName, Collectors.toList()) )); } ...

for (String groupid : groupIds) { Long groupId1 = Long.valueOf(groupid); List<HkEquipment> hkEquipments = hkEquipmentRepository.findAllByAppIdAndShopIdAndGroupId(appId, shopId, groupId1); if (hkEquipments.isEmpty()) { throw new CustomException("该分组没有设备"); } List<String> cameraUuids = hkEquipments.stream().map(HkEquipment::getCameraUuid).toList(); List yearList = passengerFlowMonthRepository.findAllByAppIdAndShopIdAndCountMonthBetweenAndCameraUuidIn(appId, shopId, Stime, Etime, cameraUuids); Map<String, Integer> groupData = yearList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( item -> item.getCountMonth().toString().substring(0, 4), Collectors.summingInt(item -> Math.toIntExact(item.getInNum())) )); ArrayList<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>(); TreeMap<String, Integer> paramTreeMap = new TreeMap<>(groupData); paramTreeMap.forEach((K, V) -> { Map<String, Object> hash = new HashMap<>(); hash.put("time", K); hash.put("count", V); list.add(hash); }); for (Map<String, Object> stringObjectMap : list1) { for (Map<String, Object> objectMap : list) { if (stringObjectMap.get("time").toString().equals(objectMap.get("time").toString())) { stringObjectMap.put("count", objectMap.get("count")); } } } }第二次循环groupId的时候list1里的key相同 value以，方式隔开

接下来的循环中，将list中的统计数据和list1中的原始数据进行比较，如果时间相同则将统计数据中的count值赋给list1中的count值。至于“以，方式隔开”的部分，可能需要更多的上下文信息才能理解。

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具体来说，它使用了 Java 8 中的 Stream API，首先将 courseInfoList 转换为一个 Stream<CourseSimpleInfoDTO>，然后使用 Collectors.toMap() 方法将其转换为一个 Map<Long, CourseSimpleInfoDTO>。其中，toMap() ...

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可以优化的地方有： ... .map(idPaths -> Arrays.stream(idPaths.split("-")).map(Long::parseLong).collect(Collectors.toSet())) .flatMap(Collection::stream) .forEach(goodsCategoryId::add); }

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.collect(Collectors.groupingBy(DeepAnalysisSmsRecordResultVo::getCollectTargetId)); for (Map.Entry<String, List<DeepAnalysisSmsRecordResultVo>> entry : smsListMap.entrySet()) { String key = entry....

if (!documentList.isEmpty()) { List<Long> documentIdList = documentList.stream().map(Document::getCateId).collect(Collectors.toList()); Map<Long, Cate> cateMap = cateMapper.selectBatchIds(documentIdList).stream().collect(Collectors.toMap(Cate::getId, e -> e, (e1, e2) -> e2)); for (Document documentItem : documentList) { documentItem.setCate(cateMap.get(documentItem.getCateId())); }

查询结果以流的形式返回，并使用 collect() 方法将结果转换为 Map<Long, Cate> 类型，其中键为分类ID，值为对应的分类对象。 接下来，通过 for 循环遍历文档列表中的每个文档对象。通过 cateMap.get() 方法根据文档...

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解读这段代码：Map<Long, String> maps = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId, User::getAge, (key1, key2) -> key2));

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