java list<map> poidatas.stream().filter

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代码优化 List<String> allRows = this.getHBaseRows(); if (CollectionUtils.isEmpty(allRows)) { return success("暂无数据"); } // 数据转换 List<PositionInfo> allInfos = allRows.stream() .map(ar -> JSONObject.parseObject(ar, PositionInfo.class)) .filter(ar-> ar.getTimestamp() > DateUtils.addHours(new Date(),-1).getTime()) .collect(Collectors.toList()); // 获取每个用户最近一次的记录 List<PositionInfo> result = new ArrayList<>(allInfos.stream() .collect(Collectors.toMap(PositionInfo::getUserId, Function.identity(), BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparing(PositionInfo::getTimestamp)))) .values());

这段代码可以进行以下优化：

1. 使用Optional避免空指针异常

可以使用Optional避免空指针异常，如下：

List<String> allRows = this.getHBaseRows();
return Optional.ofNullable(allRows)
        .filter(CollectionUtils::isNotEmpty)
        .map(rows -> {
            // 数据转换
            List<PositionInfo> allInfos = rows.stream()
                    .map(ar -> JSONObject.parseObject(ar, PositionInfo.class))
                    .filter(ar -> ar.getTimestamp() > DateUtils.addHours(new Date(), -1).getTime())
                    .collect(Collectors.toList());
            // 获取每个用户最近一次的记录
            List<PositionInfo> result = new ArrayList<>(allInfos.stream()
                    .collect(Collectors.toMap(PositionInfo::getUserId, Function.identity(),
                            BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparing(PositionInfo::getTimestamp))))
                    .values());
            return success(result);
        })
        .orElse(success("暂无数据"));

2. 使用Lambda表达式简化代码

可以使用Lambda表达式简化代码，如下：

List<String> allRows = this.getHBaseRows();
return Optional.ofNullable(allRows)
        .filter(CollectionUtils::isNotEmpty)
        .map(rows -> rows.stream()
                .map(ar -> JSONObject.parseObject(ar, PositionInfo.class))
                .filter(ar -> ar.getTimestamp() > DateUtils.addHours(new Date(), -1).getTime())
                .collect(Collectors.groupingBy(PositionInfo::getUserId,
                        Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(PositionInfo::getTimestamp)),
                                Optional::get)))
                .values())
        .map(ArrayList::new)
        .map(this::success)
        .orElse(success("暂无数据"));

这段代码使用了groupingBy方法将数据按照userId分组，然后使用collectingAndThen方法将每组数据取最大的timestamp，最后使用values方法获取所有分组的结果。

帮我解释一下下面的代码 public PageResponse<QuestionVo> getQuestionVoByIds(List<Integer> ids) { List<Question> questions = questionMapper.selectBatchIds(ids); List<Answer> answers = answerMapper.selectList(new QueryWrapper<Answer>().in("question_id", ids)); List<QuestionVo> questionVos = questions.stream() .map(question -> { Answer currentQuestionAnswer = answers.stream() .filter(answer -> answer.getQuestionId().equals(question.getId())) .findFirst() .orElse(null); return buildQuestionVoByQuestionAndAnswer(question, currentQuestionAnswer); }).collect(Collectors.toList()); return PageResponse.<QuestionVo>builder() .data(questionVos) .total(questionVos.size()) .build();

这段代码是一个方法，它接受一个整数列表作为参数，返回一个包含QuestionVo对象的PageResponse对象。

首先，代码从数据库中获取与给定id列表匹配的Question对象列表。接着，它使用给定的ids列表查询数据库中与这些ids匹配的Answer对象列表。

然后，代码使用流操作对问题列表进行映射。对于每个问题，它通过筛选与该问题id相匹配的答案对象，并将其构建为QuestionVo对象。最后，使用Collectors.toList()将所有的QuestionVo对象收集到一个列表中。

最后，通过PageResponse.builder()创建一个PageResponse对象，并设置data属性为问题Vo对象列表，total属性为问题Vo对象列表的大小，然后返回该PageResponse对象。