result = list.stream().map(RbaseTableDispatch::getTableName).collect(Collectors.toList())解释一下这段代码
时间: 2024-04-26 08:23:54 浏览: 12
这段代码使用了Java8的Stream API来操作一个名为`list`的列表,具体解释如下:
1. `list.stream()`:将列表转换为Stream对象,以便进行后续的Stream操作。
2. `map(RbaseTableDispatch::getTableName)`:对Stream中的每一个元素,都调用其`getTableName()`方法,将返回值映射为一个新的Stream。
3. `collect(Collectors.toList())`:将Stream中的元素收集到List对象中。
综上,这段代码的作用是将列表`list`中每个元素的`tableName`属性提取出来,然后将这些属性值组成一个新的列表返回。其中,`RbaseTableDispatch::getTableName`可以写成`x -> x.getTableName()`的形式,表示对Stream中的每一个元素x都调用`getTableName()`方法。
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Map<Integer, List<DatasetFiled>> datasetOldFiledMap = datasetFileds.stream() .collect(Collectors.groupingBy(DatasetFiled::getDatasetId));和List<Map<String, Object>> fields = dataConnectTools.listField(dataset.getIp(), dataset.getPort(), dataset.getUser(), decodePassword, dataset.getSid(), dataset.getDepotName(), dataset.getSchema(), dataset.getTableName(), datasetType, eventId, filePath);用java具体代码比较元素其中两个集合的元素
这两个集合的元素无法直接比较,因为它们的数据类型和结构不同。第一个集合是一个Map,其中的元素是一个整数作为键,对应一个DatasetFiled对象列表作为值;第二个集合是一个List,其中的元素是一个Map,其中的键是一个字符串,对应一个Object对象作为值。如果需要比较这两个集合的元素,需要先将它们转换成相同的数据类型和结构,然后再进行比较。可以先将第二个集合转换成一个Map,其中的键是DatasetFiled对象的datasetId属性,对应一个List<Map<String, Object>>作为值,然后再与第一个集合进行比较。具体的代码实现可以参考以下示例:
Map<Integer, List<Map<String, Object>>> datasetNewFiledMap = fields.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(field -> (Integer) field.get("datasetId")));
boolean isEqual = datasetOldFiledMap.equals(datasetNewFiledMap);
其中,fields是第二个集合,datasetId是其中一个键,datasetOldFiledMap是第一个集合。
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; }
可以尝试使用 Java 8 的 Stream API 来优化代码,如下所示:
```
public Map<String, List<String>> getUniquenessTableFieldList(Long planId, String datasourceName) {
List<DataQualityPlanRelationEntity> collect = dataQualityPlanRelationService.relationInfoSearch(planId)
.stream()
.filter(dataQualityPlanRelationEntity -> dataQualityPlanRelationEntity.getRuleTemplateId().equals(6L))
.collect(Collectors.toList());
return collect.stream().collect(Collectors.groupingBy(
DataQualityPlanRelationEntity::getTableName,
Collectors.mapping(DataQualityPlanRelationEntity::getColumnName, Collectors.toList())
));
}
```
这段代码使用了 `groupingBy` 方法来将数据按表名分组,然后使用 `mapping` 方法将每个表名对应的 `DataQualityPlanRelationEntity` 对象的 `columnName` 属性提取出来,最终得到每个表名对应的字段列表。这样就省去了手动循环构建 `Map` 对象的复杂度。