map.values()和map.entrySet()区别

map.values()返回一个包含map中所有值的Collection，而map.entrySet()返回一个包含map中所有键值对的Set。因此，如果你只需要map中的值，使用map.values()更加高效。如果你需要同时访问map中的键和值，使用map.entrySet()更加方便。

相关问题

map.values().stream()

通过引用可以得知，`map.values().stream()`是将`teacherMap`中所有的值转化为一个流。而根据引用，我们可以看到一个使用`map.entrySet().stream().filter(...).collect(...)`的示例，其中`entrySet().stream()`将`teacherMap`转化为一个流，可以进一步操作。而引用中提到，将`teacherMap`的所有值转化为一个流，然后使用`collect`方法将流转化为一个`List`。综合上述引用，`map.values().stream()`将`teacherMap`中的值转化为一个流。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [List&lt;String&gt; collect = teacherMap.values().stream().collect(Collectors.toList());](https://blog.csdn.net/weixin_42589700/article/details/129531002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Java利用stream(流)对map中的values进行过滤、排序操作](https://blog.csdn.net/qq_43842093/article/details/122513257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { private Map<String, Integer> counts = new HashMap<>(); @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable value : values) { sum += value.get(); } counts.put(key.toString(), sum); } @Override protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // 对 counts 中的键值对按照要求排序 List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<>(counts.entrySet()); Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() { @Override public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) { if (o1.getValue() .equals(o2.getValue()) ) { return o2.getKey().compareTo(o1.getKey()); } else { return o2.getValue().compareTo(o1.getValue()); } } }); // 将排序后的结果写入输出文件中 for (Map.Entry<String, Integer> entry : list) { Text word = new Text(entry.getKey()); IntWritable count = new IntWritable(entry.getValue()); context.write(word, count); } } }分析一下这段代码

这段代码是一个 MapReduce 的 Reducer 类，用于对输入数据进行聚合操作。它的输入键值对类型为 Text 和 IntWritable，输出键值对类型也是 Text 和 IntWritable。该类定义了一个名为 counts 的 Map 对象，用于保存每个 key 对应的总和。

在 reduce() 方法中，它遍历了所有的 values，将其相加得到了一个 sum 值，并将其保存到 counts 中。

在 cleanup() 方法中，它首先将 counts 中的键值对存入一个 ArrayList 中，并按照排序规则进行排序，排序规则是：先按照值降序排序，如果值相同则按照键升序排序。排序后，它遍历排序后的 ArrayList，将其中的键值对写入输出文件中。

这段代码的作用是对输入的数据进行聚合操作，并按照一定规则排序后输出结果。