stream().map().reduce()

时间: 2023-05-20 16:01:06 浏览: 100
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Map/Reduce

这是Java 8中的函数式编程特性，可以通过流式操作对集合进行处理。其中，map()函数用于对集合中的每个元素进行映射操作，reduce()函数用于对集合中的元素进行归约操作。具体实现可以参考Java 8的官方文档。
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它提供了丰富的操作，如filter()（过滤）、map()（映射）、reduce()（聚合）等。 2. **创建Stream**： 你可以通过调用集合的stream()或parallelStream()方法创建一个Stream。例如，List<String> list = ...; list....
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object modelE1 { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.开启flink流处理环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) //2.定义kafka的配置 val prop = new Properties() prop.setProperty("bootstrap.servers","192.168.88.102:9092") prop.setProperty("group.id","order-group") //3.添加source（kafka） val stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("hunter",new SimpleStringSchema(),prop)) stream.print() //4.计算过程 val result = stream.map(line=>{ val arr = line.split(",") (arr(2).toDouble,1) }) .keyBy(data=>true) .timeWindow(Time.minutes(1))//开窗 .reduce((oldData,newData)=>(oldData._1+newData._1,oldData._2+newData._2)) .map(total => ("avg",total._1/total._2).toString()) result.print()中的timewindw没有用

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Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);还能怎么写

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Integer learnerSum = list.stream().map(o -> o.getLearnerSum()).reduce(0, (x, y) -> { return x + y; })(有没有简便方法）

可以使用Java 8的 sum() 方法来简化代码。使用 mapToInt() 方法将 ...int learnerSum = list.stream().mapToInt(o -> o.getLearnerSum()).sum(); 这样就可以避免使用 reduce() 方法来手动计算总和。

public BigDecimal sumBigDecimalByList(List<T> dtoList, Function<T, BigDecimal> val) { if (CollectionUtil.isEmpty(dtoList)) { return BigDecimal.ZERO; } return dtoList.stream().map(val).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); } 该方法如何传递参数

该方法需要传递两个参数： 1. 一个 List<T> 类型的参数，名为 dtoList，表示要对其中的元素进行操作； 2. 一个 Function, BigDecimal> 类型的参数，名为 val，表示要对 T 类型的元素进行转换，从而得到一...

解释下面代码的意思： Map<String,HashMap> meterEnergyMap =list.stream().collect(Collectors.toMap((item->MapUtils.getString(item, "meterNo")),item->item)); for (RankDataVo vo : topList) { // BigDecimal value = list.stream().filter(t -> vo.getSnList().contains(MapUtils.getString(t, "meterNo")) // && StringUtils.isNotBlank(MapUtils.getString(t, "totalValue"))).map(t -> new BigDecimal(MapUtils.getString(t, "totalValue"))).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); BigDecimal value = BigDecimal.ZERO; List<String> itemSnList = vo.getSnList(); if(!CollectionUtils.isEmpty( itemSnList)){ value = itemSnList.stream().map(t->{ Map meterEnergy = meterEnergyMap.get(t); if(meterEnergy==null){ return BigDecimal.ZERO; } return new BigDecimal(MapUtils.getString(meterEnergyMap.get(t), "totalValue")); } ).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); } vo.setValue(NumberUtil.round(value, 2, RoundingMode.HALF_UP)); } topList = topList.stream().filter(t -> t.getValue() != null).sorted(Comparator.comparing(RankDataVo::getValue).reversed()).collect(Collectors.toList());

首先根据列表list中每个元素的meterNo属性作为key，将整个元素作为value，生成一个Map, HashMap>类型的变量meterEnergyMap。 然后遍历另一个列表topList中的每个元素vo，将其snList属性中的每个元素...

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因此，List.stream().filter().map()的作用就是先将List转化为一个Stream，再利用filter()方法对集合进行过滤，最后利用map()方法对集合进行转换。 举个例子，如果有一个包含整数的List，我们可以使用List.stream()...

帮我解释以下这段代码 String result = Stream.of("id", "name") .map(key -> mnc.getContent().replace("{{" + key + "}}", paramStr.get(key))) .collect(Collectors.reducing((s1, s2) -> s2)) .orElse(mnc.getContent());

这段代码是利用 Java 8 中的 Stream API 和 reduce() 方法将 map 中的值拼接到字符串中的占位符上，然后将拼接后的字符串赋值给 result 变量。 具体解释如下： 1. 首先使用 Stream.of() 方法创建一个包含 "id" 和 ...

stream().forEach() 和.map()区别

这意味着你可以在.map()之后进行其他的stream操作，例如.filter()或.reduce()。总结来说，stream().forEach()用于遍历并执行某种操作，而.map()用于对每个元素进行转换或映射操作并返回一个新的Stream对象。...

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String result = Stream.of("id", "name") .map(key -> mnc.getContent().replace("{{" + key + "}}", paramStr.get(key))) .collect(Collectors.reducing((s1, s2) -> s2)) .orElse(mnc.getContent()); 为什么这段代码没有将id替换掉只是将name替换掉了哪里出错了怎么修改

这段代码中没有将id替换掉只是将name替换掉了，是因为在map方法中，先对"id"进行了替换，后面又对"name"进行了替换，后面的替换覆盖了前面的替换。 如果想要将"id"和"name"都替换掉，可以使用flatMap方法，将两个...

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