Map<String,BusinessGroupPlaceOrder> map = result.stream().collect(Collectors.toMap(a->a.getBuId(),a->a,(k1,k2)->k1));这行代码的作用是什么

这行代码的作用是将一个 List 集合中的元素按照 BuId 字段进行分组，并将结果映射为 Map<String,BusinessGroupPlaceOrder> 类型。其中，BuId 字段作为 Map 的 key，对应的 BusinessGroupPlaceOrder 对象作为 value。如果有重复的 BuId，采用 k1 覆盖 k2 的方式进行去重，即保留第一个出现的元素。

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List<IotUser> iotUserList = iotUserMapper.getIotUserList(null, null); Map<String, Map<Integer, List<IotUser>>> collect = iotUserList.stream().collect(Collectors.groupingBy(IotUser::getUserMobile, Collectors.groupingBy(IotUser::getUserType))); List<IotUser> result = null; collect.forEach((k,v)->{ v.forEach((a,b)->{ List<String> collect1 = b.stream().map(IotUser::getOrgUid).collect(Collectors.toList()); String collect2 = collect1.stream().collect(Collectors.joining(",")); IotUser iotUser = b.get(0); result.add(iotUser); }); });这段代码的解释及如何优化

这段代码是对一个 List<IotUser> 进行分组，按照用户手机号和用户类型进行分组，然后将每组中的机构 ID 拼接成一个字符串，最后将每组中的第一个元素添加到结果列表中。

为了优化这段代码，可以考虑使用并行流来提高效率，同时可以使用 ConcurrentHashMap 来替代普通的 HashMap，以提高并发性能。另外，在对每组进行操作时，可以使用 reduce 方法来避免创建中间集合，从而减少内存开销。

优化代码 public Map<String, String> getManagerCodeToMap(String... deptCodes) { List<DepartDO> departDOS = orgCenterService.selDepartList(deptCodes); Map<String, String> result = departDOS.stream().collect(Collectors.toMap(DepartDO::getDepartCode, DepartDO::getDepartManager)); return result; }

这段代码可以进一步优化，可以使用方法引用来简化代码，如下所示：

public Map<String, String> getManagerCodeToMap(String... deptCodes) {
List<DepartDO> departDOS = orgCenterService.selDepartList(deptCodes);
return departDOS.stream().collect(Collectors.toMap(DepartDO::getDepartCode, DepartDO::getDepartManager));
}

另外，可以考虑使用并行流来提高性能，如下所示：

public Map<String, String> getManagerCodeToMap(String... deptCodes) {
List<DepartDO> departDOS = orgCenterService.selDepartList(deptCodes);
return departDOS.parallelStream().collect(Collectors.toMap(DepartDO::getDepartCode, DepartDO::getDepartManager));
}