Collectors.mapping(o -> map.get(o.getNum()), Collectors.toList())怎么让是null的不放List中

时间: 2024-03-20 09:38:56 浏览: 85
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Java中 List《map》把里面map中某个key相同记录的其他key 的 value 合并

如果不希望 `null` 值放入 `List` 中，可以在 `mapping` 中使用 `Optional` 类型，并在 `filter` 方法中排除 `Optional` 为空的情况，例如： ``` Collectors.mapping(o -> Optional.ofNullable(map.get(o.getNum())).filter(Objects::nonNull).orElse(null), Collectors.toList()) ``` 这样，如果 `map.get(o.getNum())` 返回 `null`，则 `Optional` 为空，会被过滤掉，不会将 `null` 值放入 `List` 中。
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List<Map<String, Object>> resultList = resultMap.stream() .filter(map -> map.containsKey("rate")) .sorted(Comparator.comparing(map -> map.get("rate").toString(), Comparator.nullsLast(String::compareTo)).reversed()) .collect(Collectors.toList()); 无法解析 'Object' 中的方法 'get'

这个错误通常是因为在Java中使用了类型擦除的特性，导致无法识别具体类型，无法调用其中的方法。你可以尝试将代码中的Object改为具体的类型，或者使用泛型来解决此问题。例如，如果你知道Map中的... extends Object>。

List<HashMap<String, Object>> list = tableData.stream() .flatMap(map -> map.values().stream()) .filter(value -> value instanceof JSONArray) .map(value -> (JSONArray) value) .filter(jsonArray -> { for (int i = 0; i < jsonArray.size(); i++) { JSONObject jsonObject = jsonArray.getJSONObject(i); if (jsonObject != null && jsonObject.containsValue("高")) { return true; } } return false; }).collect(Collectors.toList()); 怎么修改不报错

.collect(Collectors.toList()); 2. 修改返回值类型为List<JSONArray>： List<JSONArray> list = tableData.stream() .flatMap(map -> map.values().stream()) .filter(value -> value instanceof ...

hephaestusWorkMetricInfoList.stream().filter(a -> workMetricInfoInDatabase.stream().map(b -> b.getMetricName()).collect(Collectors.toList()).contains(a.getMetricName()) ).collect(Collectors.toList())

这是一段 Java 8 的代码，使用了 lambda 表达式和 Stream API。大致意思是：将 hephaestusWorkMetricInfoList 中...我们再调用 collect(Collectors.toList()) 方法，将这些元素收集到一个列表中，作为最终的结果。

优化以下代码： FileMatrixVo fileMatrixVo = new FileMatrixVo(); fileMatrixVo.setId(tableName + "-" + columnName); fileMatrixVo.setCoherenceFiles(errorOutputFiles.stream().filter(errorOutputFileVo -> RuleTemplateName.ENUMERATION_CHECK.getId().equals(errorOutputFileVo.getRuleTemplateId())).collect(Collectors.toList())); fileMatrixVo.setEffectiveFiles(errorOutputFiles.stream().filter(errorOutputFileVo -> RuleTemplateName.REGEXP_CHECK.getId().equals(errorOutputFileVo.getRuleTemplateId())).collect(Collectors.toList())); fileMatrixVo.setCompleteFiles(errorOutputFiles.stream().filter(errorOutputFileVo -> RuleTemplateName.NULL_CHECK.getId().equals(errorOutputFileVo.getRuleTemplateId())).collect(Collectors.toList())); fileMatrixVo.setUniquenessFiles(errorOutputFiles.stream().filter(errorOutputFileVo -> RuleTemplateName.UNIQUENESS_CHECK.getId().equals(errorOutputFileVo.getRuleTemplateId())).collect(Collectors.toList())); fileMatrixVo.setMultiTableConsistency(errorOutputFiles.stream().filter(errorOutputFileVo -> RuleTemplateName.MULTI_TABLE_ACCURACY.getId().equals(errorOutputFileVo.getRuleTemplateId())).collect(Collectors.toList())); fileMatrixVo.setFieldLengthFiles(errorOutputFiles.stream().filter(errorOutputFileVo -> RuleTemplateName.FIELD_LENGTH_CHECK.getId().equals(errorOutputFileVo.getRuleTemplateId())).collect(Collectors.toList())); fileMatrixVo.setTimelinessFiles(errorOutputFiles.stream().filter(errorOutputFileVo -> RuleTemplateName.TIMELINESS_CHECK.getId().equals(errorOutputFileVo.getRuleTemplateId())).collect(Collectors.toList()));

.collect(Collectors.toList()); } ... FileMatrixVo fileMatrixVo = new FileMatrixVo(); fileMatrixVo.setId(tableName + "-" + columnName); fileMatrixVo.setCoherenceFiles(filterErrorOutputFiles...

List<RsysMenu> rootMenus = list.stream().filter(item -> "M".equals(item.getParentId())).sorted().collect(Collectors.toList()); List<RsysMenu> rootMenus = list.stream().filter(item -> "M".equals(item.getParentId())).sorted().collect(Collectors.toList()); List<RsysMenu> rootMenus = list.stream().filter(item -> "M".equals(item.getParentId())).sorted().collect(Collectors.toList()); List<RsysMenu> rootMenus = list.stream().filter(item -> "M".equals(item.getParentId())).sorted().collect(Collectors.toList()); List<RsysMenu> rootMenus = list.stream().filter(item -> "M".equals(item.getParentId())).sorted().collect(Collectors.toList());

这段代码是一个Java代码片段，它的作用是从一个列表中过滤出所有父节点为"M"的菜单项，并... .collect(Collectors.toList()); 这样，你就可以得到一个包含所有父节点为"M"的菜单项，并按照排序规则排列的列表。

factIdList = factIds.stream().map(o -> o.get("factId")).collect(Collectors.toList());

3. 最后，调用 Stream 类型的 collect() 方法，传入 Collectors.toList() 方法，将转化后的 String 类型的元素收集到一个 List<String> 类型的列表中，并将其赋值给 factIdList 变量。 综上，这行代码的作用是将 ...

优化代码 List<ActionExecutingParam> validActionList = actionExecutingParam.stream().filter(o -> check(o.getProgressStatus(), o.getAppMap())).collect(Collectors.toList()); List<ActionExecutingParam> unvalidActionList = actionExecutingParam.stream().filter(o -> !check(o.getProgressStatus(), o.getAppMap())).collect(Collectors.toList());

你的代码实现了将一个 List<ActionExecutingParam> 按照条件筛选成两个 List<ActionExecutingParam> 的功能，其中一个 List 存放符合条件的元素，另一个 List 存放不符合条件的元素。 不过代码中有一些可以优化的...

public Map<String, Object> kaoYanAllStation() { Map<String, Object> map = new HashMap<>(); //获取上个月月份 String month = DateUtil.month(DateUtil.lastMonth()) + 1 + ""; //获取历年同期降水数据 Double historyPreValue = ComData.historyPre().get(month); //获取历年同期温度数据 Double historyTemValue = ComData.historyTem().get(month); //获取去年同期降水数据 List<JSONObject> lastYearPre = prodBookmarkValueService.tableData(ComData.getLastYearDate(), "SUM_PRE_Time_2020"); //获取上月降水数据 List<JSONObject> lastMonthPre = prodBookmarkValueService.tableData(ComData.getLastMonthDate(), "SUM_PRE_Time_2020"); //获取去年同期温度数据 List<JSONObject> lastYearTem = prodBookmarkValueService.tableData(ComData.getLastYearDate(), "AVG_TEM_Avg"); //获取上月温度数据 List<JSONObject> lastMonthTem = prodBookmarkValueService.tableData(ComData.getLastMonthDate(), "AVG_TEM_Avg"); //定义比较器 Comparator<JSONObject> comparator = Comparator.comparing(o -> o.getStr("Station_Id_C")); lastMonthPre.sort(comparator); lastYearPre.sort(comparator); lastYearTem.sort(comparator); lastMonthTem.sort(comparator); // List<String> stationName = lastMonthPre.stream().map(o -> o.getStr("Station_Name")).collect(Collectors.toList()); //上月降水 { //上月降水 List<Double> sumPre = lastMonthPre.stream().map(o -> o.getDouble("SUM_PRE_Time_2020")).collect(Collectors.toList()); //较历年 List<Double> hisPre = lastMonthPre.stream().map(o -> o.getDouble("SUM_PRE_Time_2020") - historyPreValue).collect(Collectors.toList()); //较去年 List<Double> lastYearSumPre = lastYearPre.stream().map(o -> o.getDouble("SUM_PRE_Time_2020")).collect(Collectors.toList()); List<Double> lastYearPreList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < sumPre.size(); i++) { lastYearPreList.add(sumPre.get(i) - lastYearSumPre.get(i)); } map.put("sumPre", sumPre); map.put("hisPre", hisPre); map.put("lastYearPreList", lastYearPreList); } { //上月温度 List<Double> tem = lastMonthTem.stream().map(o -> o.getDouble("AVG_TEM_Avg")).collect(Collectors.toList()); //较历年 List<Double> hisTem = lastMonthTem.stream().map(o -> o.getDouble("AVG_TEM_Avg") - historyTemValue).collect(Collectors.toList()); //较去年 List<Double> lastYearSumTem = lastYearTem.stream().map(o -> o.getDouble("AVG_TEM_Avg")).collect(Collectors.toList()); List<Double> lastYearTemList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < tem.size(); i++) { lastYearTemList.add(tem.get(i) - lastYearSumTem.get(i)); } map.put("tem", tem); map.put("hisTem", hisTem); map.put("lastYearTemList", lastYearTemList); } // map.put("stationName", stationName); return map; } 以上代码如何优化.请用中文回答我

首先，根据代码中的注释可以看出，该方法主要是获取各种气象数据，对其进行计算和比较，然后将结果存储在一个 Map 对象中返回。为了优化这段代码，可以考虑以下几个方面： 1. 减少重复代码：在代码中可以看到，获取...

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