优化这段代码 Map<String, List<MonitorRuleMetricDO>> collect = conditionMetrics.stream().collect(Collectors.groupingBy(MonitorRuleMetricDO::getMetricName));

Map<String, List<MonitorRuleMetricDO>> collect = conditionMetrics.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
MonitorRuleMetricDO::getMetricName));

相关问题

将Map<String, List<DictResponseVO>> collect = dictTree.stream().collect(Collectors.groupingBy(DictResponseVO::getCode));的结果修改为Map<String, Map<String, List<DictResponseVO>>>

可以使用Collectors.groupingBy嵌套来完成这个转换，代码如下：

Map<String, Map<String, List<DictResponseVO>>> collect = dictTree.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(DictResponseVO::getCode, Collectors.groupingBy(DictResponseVO::getType)));

这样就可以按照code和type两个属性进行分组，得到一个嵌套的Map。其中外层Map的key是code，value是内层Map；内层Map的key是type，value是对应的DictResponseVO列表。

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。