这一句的作用for (String s : lineFreedList) { List<String> stringList = StrSplitter.split(StrUtil.trimToEmpty(s), "=", -1, true, true); System.out.println(stringList); }

这一句代码是对拆分后的字符串列表"lineFreedList"中的每个字符串进行进一步处理的循环语句。具体地，该循环语句使用了hutool工具包中的StrUtil类和StrSplitter类，其中StrUtil.trimToEmpty() 方法用于去除字符串前后空格并将空白字符串转换成""，StrSplitter.split() 方法用于按照"="字符对字符串进行拆分，并将拆分后的结果存储到一个List<String>对象中。最终，该语句将拆分后的字符串列表存储在了名为"stringList"的List对象中，并将其打印出来。

总之，这段代码的作用是将拆分后的字符串列表中的每个字符串按照"="字符进行进一步拆分，并将拆分后的结果打印出来，以便于后续的处理和分析。

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// String ls = instance.execCmd("top -p 21475 -n 1 -b"); String ls = instance.execCmd("sh /home/hadoop/project/flume-hdfs.sh start"); List<String> lineFreedList = StrSplitter.splitByRegex(StrUtil.trimToEmpty(ls), "\n", -1, true, true); for (String s : lineFreedList) { List<String> stringList = StrSplitter.split(StrUtil.trimToEmpty(s), "=", -1, true, true); System.out.println(stringList);

这是一段Java代码，使用了一个名为"instance"的对象来执行两个命令，分别是"top -p 21475 -n 1 -b"和"sh /home/hadoop/project/flume-hdfs.sh start"。然后，对命令输出进行了一些处理，使用了一个名为"lineFreedList"的List来存储处理后的字符串。接着，对"lineFreedList"中的每个字符串进行了拆分处理，使用了一个名为"stringList"的List来存储拆分后的结果，最后将其打印出来。这段代码的作用是什么，需要根据上下文才能确定。

public Map<String, Integer> formReportPosition(String formKey) { List<FormReportVO.Position> reportPositions = formDashboardMapper.selectFormReportPosition(formKey); return reportPositions.stream() .filter(item -> ObjectUtil.isNotNull(CollectionUtil.get(StrUtil.split(item.getSubmitAddress(), CharUtil.DASHED), 0))) .map(item -> { item.setSubmitProvince(CollectionUtil.get(StrUtil.split(item.getSubmitAddress(), CharUtil.DASHED), 0)); return item; }).collect(Collectors.groupingBy(FormReportVO.Position::getSubmitProvince, Collectors.summingInt(FormReportVO.Position::getCount))); }

这段代码实现了一个表单数据报表的功能，返回一个包含各个省份提交表单数量的 Map。具体实现如下：

1. 首先通过 `formDashboardMapper.selectFormReportPosition(formKey)` 方法获取表单报表数据，得到一个 `List<FormReportVO.Position>` 类型的对象 `reportPositions`。

2. 对 `reportPositions` 进行流式处理，使用 `filter()` 方法过滤掉 `submitAddress` 为空的数据。

3. 使用 `map()` 方法处理每个元素，将 `submitAddress` 字段按照 `-` 分割后取第一个元素作为省份，并将其设置到 `submitProvince` 字段中。

4. 最后使用 `collect()` 方法将处理后的数据按照省份分组，并将每个省份对应的表单数量相加，得到一个 Map 类型的结果。

其中，`Collectors.groupingBy()` 方法用于按照指定字段分组，`Collectors.summingInt()` 方法用于对每个组的指定字段进行求和。