Map<String, AstmAbsAssetPO> dealNoList = absAssetPOList.stream().collect(Collectors.toMap(AstmAbsAssetPO::getBusiNo, item -> item)); for (AstmAbsAssetPO assetPO : absFromDb) { AstmAbsAssetPO absAssetPO = dealNoList.get(assetPO.getBusiNo()); assetPO.setPoolId(absAssetPO.getPoolId()); assetPO.setTermTimes(absAssetPO.getTermTimes()); assetPO.setSoldDate(absAssetPO.getSoldDate()); assetPO.setSealDate(absAssetPO.getSealDate()); assetPO.setUpdatedBy(absAssetPO.getUpdatedBy()); assetPO.setUpdatedTime(absAssetPO.getUpdatedTime()); updatePOList.add(assetPO); busiNoUnRepeat.remove(assetPO.getBusiNo()); } 把这段Java代码用一个stream流写出来

时间: 2023-07-14 14:13:15 浏览: 430
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在Java 8中将List转换为Map对象方法

List<AstmAbsAssetPO> absAssetPOList = ...; // 假设已经有一个 AstmAbsAssetPO 类型的列表 absAssetPOList List<AstmAbsAssetPO> absFromDb = ...; // 假设已经有一个 AstmAbsAssetPO 类型的列表 absFromDb Map<String, AstmAbsAssetPO> dealNoList = absAssetPOList.stream() .collect(Collectors.toMap(AstmAbsAssetPO::getBusiNo, Function.identity())); List<AstmAbsAssetPO> updatePOList = absFromDb.stream() .peek(assetPO -> { AstmAbsAssetPO absAssetPO = dealNoList.get(assetPO.getBusiNo()); assetPO.setPoolId(absAssetPO.getPoolId()); assetPO.setTermTimes(absAssetPO.getTermTimes()); assetPO.setSoldDate(absAssetPO.getSoldDate()); assetPO.setSealDate(absAssetPO.getSealDate()); assetPO.setUpdatedBy(absAssetPO.getUpdatedBy()); assetPO.setUpdatedTime(absAssetPO.getUpdatedTime()); }) .collect(Collectors.toList());
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如何在java 8 map中使用stream

创建一个 Map：Map<String, String> someMap = new HashMap<>(); 获取 Map 的 EntrySet 获取 Map 的 entrySet：Set<Map.Entry<String, String>> entries = someMap.entrySet(); 获取 Map 的 key 获取 Map 的...

List<ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult> queryResultList = zbglXtZbcjsjgMapper.queryjdrzlZzdw(zbcQsjdrzlbaTjQueryParam); Map<String, String> jdrzlRybmMap = queryResultList.stream().collect(Collectors.toMap(ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getRybm , ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getDwbm)); Map<String, String> jdrzlDwmcMap = queryResultList.stream().collect(Collectors.toMap(ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getRybm , ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getDwmc)); 优化一下代码

Map<String, String> jdrzlRybmMap = new HashMap<>(); Map<String, String> jdrzlDwmcMap = new HashMap<>(); queryResultList.forEach(result -> { jdrzlRybmMap.put(result.getRybm(), result.getDwbm()); ...

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...

优化下段代码 Map<String, List<StkTransferOrderDtl>> collect = stkTransferOrderDtls.stream().collect(Collectors.groupingBy(StkTransferOrderDtl::getProjId)); collect.forEach((projId,stkTransferOrderDtlList)->{ List<String> bigClassCodes = stkTransferOrderDtlList.stream().map(p->{ return p.getMatCode().substring(0,2); }).distinct().collect(Collectors.toList()); for (String bigClassCode : bigClassCodes) {}

Map<String, List<String>> collect = stkTransferOrderDtls.stream() .collect(Collectors.groupingBy(StkTransferOrderDtl::getProjId, Collectors.mapping(p -> p.getMatCode().substring(0, 2), Collectors....

优化这串代码：Map<Long, List<BatchCodeProductLine>> collect = resultList.stream().collect(Collectors.groupingBy(BatchCodeProductLine::getProductId)); collect.keySet().forEach(productId -> { List<String> batchList = collect.get(productId).stream().map(batch -> batch.getBatchCode().getBatchCode()).collect(Collectors.toList()); mainBatchMap.put(productId, batchList); });

Map<Long, List<String>> mainBatchMap = resultList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( BatchCodeProductLine::getProductId, Collectors.mapping( batch -> batch.getBatchCode().getBatchCode(), ...

解释一下 public void testUnKownCode(){ List<MachineRecordModel> list = machineRecordService.getListByUnkownGoodsCode(); List<String> goodsCodes = list.stream().map(MachineRecordModel::getCodeContent).collect(Collectors.toList()); List<TextDataModel> existsList = tempTextDataService.getListByGoodsCodes(goodsCodes); Set<String> existsCodesSet = existsList.stream().map(TextDataModel::getGoodBar).collect(Collectors.toSet()); List<TextDataModel> needInsertList = goodsCodes.stream().filter(code -> !existsCodesSet.contains(code)) .map(code -> { TextDataModel textDataModel = new TextDataModel(); textDataModel.setGoodBar(code); textDataModel.setHas(0); return textDataModel; }).collect(Collectors.toList()); tempTextDataService.saveBatch(needInsertList); System.out.println(""); }

然后利用 Java 8 的 Stream 特性，将 MachineRecordModel 类型的列表转换为一个 String 类型的列表。接着，使用得到的 String 类型列表，调用 tempTextDataService 的 getListByGoodsCodes 方法，返回一个 ...

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; }

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> ...

优化这串代码：Map<Long, List<String>> mainBatchMap = resultList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( BatchCodeProductLine::getProductId, Collectors.mapping( batch -> batch.getBatchCode().getBatchCode(), Collectors.toList() ) ));

Map<Long, List<String>> mainBatchMap = resultList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( BatchCodeProductLine::getProductId, // 按 productId 分组 Collectors.mapping( BatchCodeProductLine::...

Map<String, List<SchemaRowFilterCondition>> groups = new HashMap<>(); 帮我把groups喝 Function<SchemaRowFilterCondition, String> groupByFunction = SchemaRowFilterCondition::getField; for (SchemaRowRuleEo schemaRowRuleEo : schemaRowRuleList) { String filterConditionList = schemaRowRuleEo.getFilterConditionList(); //拿到要素 List<SchemaRowFilterCondition> schemaRowFilterConditions = JSONObject.parseArray(filterConditionList, SchemaRowFilterCondition.class); if(!CollectionUtils.isEmpty(groups)){ Map<String, List<SchemaRowFilterCondition>> collect = schemaRowFilterConditions.stream().collect(Collectors.groupingBy(groupByFunction)); groups = Stream.concat(groups.entrySet().stream(), collect.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap(SchemaRowFilterCondition::getField, List<SchemaRowFilterCondition::getKey>)); } //根据要素进行分组 groups = schemaRowFilterConditions.stream().collect(Collectors.groupingBy(groupByFunction)); }帮我把collect和group两个map合并

在上面的代码中，我们使用Stream.concat()方法将groups和collect两个Map的entrySet流合并，然后使用Collectors.toMap()方法将结果收集到groups这个新的Map中。在收集器中，我们使用entry的key作为新Map的...

已知List<String> custIds = custInfo.stream().map(item -> item.getCustId()).collect(Collectors.toList()); List<String> ageIds = limitAllotList.stream().map(item -> item.get("ageId").toString()).collect(Collectors.toList());如何书写java代码，判断agedIds中含有custIds没有的数据？

boolean containsExtraAgeId = ageIds.stream().anyMatch(ageId -> !custIds.contains(ageId)); 上面的代码中，我们首先使用anyMatch()方法对agedIds中的元素进行遍历，对于每一个元素ageId，我们使用contains...

List<String> realValueFieldIds = accountFieldCollectionMap.values().stream().map(ConfAccountField::getFieldRelation).collect(Collectors.toList()); Map<String, ConfAccountField> fieldMap = MapUtil.transformUniqueIndexMap(confAccountFieldMap.values(), ConfAccountField::getFieldId); List<ConfAccountField> realSiteFields = realValueFieldIds.stream().map(fieldMap::get).filter(Objects::nonNull).distinct().collect(Collectors.toList());

代码首先从一个名为accountFieldCollectionMap的Map中取出所有的值，即一个ConfAccountField对象的集合，然后对每个对象调用getFieldRelation方法，获取其关联的字段的ID，并将这些ID收集到一个List<String>中。...

List<String> nameList = new ArrayList<>(); List<Entity> rsList = new ArrayList<>(); List> valueList = new ArrayList<>(); for (Entity e : rsList) { List<String> singleRecord = new ArrayList<>(); nameList.forEach(n -> singleRecord.add(e.get(n) == null ? "" : e.get(n).toString())); if (e.getMetadata().containsKey(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL)) { Set<Map<String, Object>> ruleDtls = (Set<Map<String, Object>>) e.getMetadata().get(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL); Map<String, Object> mergedMap = ruleDtls.stream().flatMap(map -> map.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (oldValue, newValue) -> newValue)); singleRecord = IntStream.range(0, singleRecord.size()) .mapToObj(i -> singleRecord.get(i).equals("") && mergedMap.get(nameList.get(i)) != null ? mergedMap.get(nameList.get(i)).toString() : singleRecord.get(i)) .collect(Collectors.toList()); } valueList.add(singleRecord); } if (e.getMetadata().containsKey(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL)) { Set<Map<String, Object>> ruleDtls = (Set<Map<String, Object>>) e.getMetadata().get(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL); Map<String, Object> mergedMap = ruleDtls.stream().flatMap(map -> map.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (oldValue, newValue) -> newValue)); System.err.println(); } 错误：Local variable singleRecord defined in an enclosing scope must be final or effectively final

final List<String> finalSingleRecord = singleRecord; valueList.add(IntStream.range(0, finalSingleRecord.size()) .mapToObj(i -> finalSingleRecord.get(i).equals("") && mergedMap.get(nameList.get(i)) !=...

List<DataPermissionSchemaEo> dataPermissionSchemaEoList = comDataComponent.getDataPermissionSchemaList(); List<SchemaRowRuleEo> schemaRowRuleList = comDataComponent.getSchemaRowRuleList(); List<SchemaColumnRuleEo> schemaColumnRuleList = comDataComponent.getSchemaColumnRuleList(); //设置行权限 根据用户id和用户组织去获取 List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONObject.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONObject.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode) || userList.contains(WILDCARD) || orgList.contains(WILDCARD); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = new SchemaRowRule(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList());List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { List<String> userList = Optional.ofNullable(rule.getColumnPermissionUserList()) .map(userListStr -> JSONObject.parseArray(userListStr, String.class)) .orElse(Collections.emptyList()); List<String> orgList = Optional.ofNullable(rule.getColumnPermissionOrgList()) .map(orgListStr -> JSONObject.parseArray(orgListStr, String.class)) .orElse(Collections.emptyList()); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode) || userList.contains(WILDCARD) || orgList.contains(WILDCARD); }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<DataPermissionSchema> dataPermissionSchemaList = dataPermissionSchemaEoList.stream().map(dataPermissionSchemaEo -> { List<SchemaRowRule> schemaRowRules = userRowRuleList.stream() .filter(schemaRule -> dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode().equals(schemaRule.getDatabaseCode()) && dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode().equals(schemaRule.getSchemaCode())) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> schemaColumnRules = userColumnRuleList.stream() .filter(schemaRule -> dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode().equals(schemaRule.getDatabaseCode()) && dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode().equals(schemaRule.getSchemaCode())) .collect(Collectors.toList()); if(!schemaRowRules.isEmpty() || !schemaColumnRules.isEmpty()) { DataPermissionSchema dataPermissionSchema = new DataPermissionSchema(); dataPermissionSchema.setDatabaseCode(dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode()); dataPermissionSchema.setSchemaCode(dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode()); dataPermissionSchema.setSchemaRowRuleList(schemaRowRules); dataPermissionSchema.setSchemaColumnRuleList(schemaColumnRules); return dataPermissionSchema; } return null; }).filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toList());把这段代码改造成每个用户拥有的行权限和列权限

List<DataPermissionSchema> dataPermissionSchemaList = dataPermissionSchemaEoList.stream().map(dataPermissionSchemaEo -> { List<SchemaRowRule> schemaRowRules = userRowRuleList.stream() .filter...

List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = SchemaRowRule.builder().build(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionUserList())) { List<String> userList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionUserList(), String.class); return userList.contains(userUid); } else if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionOrgList())) { List<String> orgList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionOrgList(), String.class); return orgList.contains(orgCode); } return false; }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList());代码优化

private <T> List<T> copyProperties(List<T> sourceList, Supplier<T> targetSupplier) { return sourceList.stream() .map(source -> { T target = targetSupplier.get(); BeanUtils.copyProperties(source, ...

Map<String, List<Map>> map = param.stream().collect( Collectors.groupingBy( i -> i.get("table").toString() ) ); 无法推断类型变量

Map<String, List<Map>> map = param.stream().collect( Collectors.groupingBy( i -> i.get("table").toString(), HashMap::new, Collectors.toList() ) ); 在这里，我们使用了 groupingBy 方法的重载...

List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = SchemaRowRule.builder().build(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionUserList())) { List<String> userList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionUserList(), String.class); return userList.contains(userUid); } else if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionOrgList())) { List<String> orgList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionOrgList(), String.class); return orgList.contains(orgCode); } return false; }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList());代码优化

List<String> userList = JSON.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSON.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); ...

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