List<String> skuIds = orderSubmitDTO.getProdList().stream().map(OrderSubmitItem::getSkuId).collect(Collectors.toList());

时间: 2024-05-20 12:13:57 浏览: 76
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在Java 8中将List转换为Map对象方法

这是一个Java 8中的Stream API操作，它从一个订单提交数据传输对象（DTO）中获取商品列表，然后将每个商品的SKU ID提取出来并放入一个字符串列表中。具体来说，它使用了Java 8中的Lambda表达式和方法引用，通过调用`stream()`方法将商品列表转换为一个流，然后使用`map()`方法将每个商品转换为其SKU ID，最后使用`collect()`方法将所有的SKU ID收集到一个列表中。
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JDK8通过Stream 对List，Map操作和互转的实现

Map<Integer, String> result1 = list.stream() .collect(Collectors.toMap(Hosting::getId, Hosting::getName)); 在上面的代码中，我们首先将 List 转换为一个 Stream，然后使用 collect() 方法将其转换为一个 ...
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详解Java8新特性Stream之list转map及问题解决

Map<String, List<String>> map = list.stream().collect(Collectors.toMap( Person::getId, p -> { List<String> getNameList = new ArrayList<>(); getNameList.add(p.getName()); return getNameList; }, ...

List<String> list= new ArrayList<>(); List<String> leaderId = departs.stream().filter(depart -> StringUtils.isNotBlank(depart.getFdLeaderId())).map(Depart::getFdLeaderId).collect(Collectors.toList()); List<String> etxLeaderId = departs.stream().filter(depart -> StringUtils.isNotBlank(depart.getFdLeaderExtId())).map(Depart::getFdLeaderExtId).collect(Collectors.toList()); list = account.stream().filter(departAccountVo -> StringUtils.isNotBlank(departAccountVo.getFdAccountId())).map(DepartAccountVo::getFdAccountId).collect(Collectors.toList()); list.addAll(leaderId); list.addAll(etxLeaderId); list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); 优化这段代码

List<String> list = departs.stream() .flatMap(depart -> Stream.of(depart.getFdLeaderId(), depart.getFdLeaderExtId())) .filter(StringUtils::isNotBlank) .distinct() .collect(Collectors.toList()); ...

List<String> realValueFieldIds = accountFieldCollectionMap.values().stream().map(ConfAccountField::getFieldRelation).collect(Collectors.toList()); Map<String, ConfAccountField> fieldMap = MapUtil.transformUniqueIndexMap(confAccountFieldMap.values(), ConfAccountField::getFieldId); List<ConfAccountField> realSiteFields = realValueFieldIds.stream().map(fieldMap::get).filter(Objects::nonNull).distinct().collect(Collectors.toList());

代码首先从一个名为accountFieldCollectionMap的Map中取出所有的值，即一个ConfAccountField对象的集合，然后对每个对象调用getFieldRelation方法，获取其关联的字段的ID，并将这些ID收集到一个List<String>中。...

解释一下 public void testUnKownCode(){ List<MachineRecordModel> list = machineRecordService.getListByUnkownGoodsCode(); List<String> goodsCodes = list.stream().map(MachineRecordModel::getCodeContent).collect(Collectors.toList()); List<TextDataModel> existsList = tempTextDataService.getListByGoodsCodes(goodsCodes); Set<String> existsCodesSet = existsList.stream().map(TextDataModel::getGoodBar).collect(Collectors.toSet()); List<TextDataModel> needInsertList = goodsCodes.stream().filter(code -> !existsCodesSet.contains(code)) .map(code -> { TextDataModel textDataModel = new TextDataModel(); textDataModel.setGoodBar(code); textDataModel.setHas(0); return textDataModel; }).collect(Collectors.toList()); tempTextDataService.saveBatch(needInsertList); System.out.println(""); }

然后利用 Java 8 的 Stream 特性，将 MachineRecordModel 类型的列表转换为一个 String 类型的列表。接着，使用得到的 String 类型列表，调用 tempTextDataService 的 getListByGoodsCodes 方法，返回一个 ...

List<ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult> queryResultList = zbglXtZbcjsjgMapper.queryjdrzlZzdw(zbcQsjdrzlbaTjQueryParam); Map<String, String> jdrzlRybmMap = queryResultList.stream().collect(Collectors.toMap(ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getRybm , ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getDwbm)); Map<String, String> jdrzlDwmcMap = queryResultList.stream().collect(Collectors.toMap(ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getRybm , ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getDwmc)); 优化一下代码

Map<String, String> jdrzlRybmMap = new HashMap<>(); Map<String, String> jdrzlDwmcMap = new HashMap<>(); queryResultList.forEach(result -> { jdrzlRybmMap.put(result.getRybm(), result.getDwbm()); ...

public PageResult<ServerReqVO> setDeptName(PageResult<ServerReqVO> serverReqVOPageResult) { if (serverReqVOPageResult.getTotal()==0){ return serverReqVOPageResult; }else { List<ServerReqVO> list = serverReqVOPageResult.getList(); List<Long> ids = list.stream().map(ServerReqVO::getId).collect(Collectors.toList()); List<DeptRespDTO> depts = deptApi.getDepts(ids); List<String> deptNames = depts.stream().map(DeptRespDTO::getName).collect(Collectors.toList()); int deptNameId = 0; for (ServerReqVO serverReqVO : list) { serverReqVO.setDeptName(deptNames.get(deptNameId)); deptNameId++; } return serverReqVOPageResult.setList(list); } }

这是一个 Java 代码片段，它的功能是根据一组服务器请求的 ID，获取这些服务器所属的部门名称，并将部门名称设置到对应的服务器请求对象中。如果服务器请求对象列表为空，则直接返回该列表；否则，通过调用 deptApi....

List<DataPermissionSchemaEo> dataPermissionSchemaEoList = comDataComponent.getDataPermissionSchemaList(); List<SchemaRowRuleEo> schemaRowRuleList = comDataComponent.getSchemaRowRuleList(); List<SchemaColumnRuleEo> schemaColumnRuleList = comDataComponent.getSchemaColumnRuleList(); //设置行权限 根据用户id和用户组织去获取 List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONObject.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONObject.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode) || userList.contains(WILDCARD) || orgList.contains(WILDCARD); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = new SchemaRowRule(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList());List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { List<String> userList = Optional.ofNullable(rule.getColumnPermissionUserList()) .map(userListStr -> JSONObject.parseArray(userListStr, String.class)) .orElse(Collections.emptyList()); List<String> orgList = Optional.ofNullable(rule.getColumnPermissionOrgList()) .map(orgListStr -> JSONObject.parseArray(orgListStr, String.class)) .orElse(Collections.emptyList()); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode) || userList.contains(WILDCARD) || orgList.contains(WILDCARD); }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<DataPermissionSchema> dataPermissionSchemaList = dataPermissionSchemaEoList.stream().map(dataPermissionSchemaEo -> { List<SchemaRowRule> schemaRowRules = userRowRuleList.stream() .filter(schemaRule -> dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode().equals(schemaRule.getDatabaseCode()) && dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode().equals(schemaRule.getSchemaCode())) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> schemaColumnRules = userColumnRuleList.stream() .filter(schemaRule -> dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode().equals(schemaRule.getDatabaseCode()) && dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode().equals(schemaRule.getSchemaCode())) .collect(Collectors.toList()); if(!schemaRowRules.isEmpty() || !schemaColumnRules.isEmpty()) { DataPermissionSchema dataPermissionSchema = new DataPermissionSchema(); dataPermissionSchema.setDatabaseCode(dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode()); dataPermissionSchema.setSchemaCode(dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode()); dataPermissionSchema.setSchemaRowRuleList(schemaRowRules); dataPermissionSchema.setSchemaColumnRuleList(schemaColumnRules); return dataPermissionSchema; } return null; }).filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toList());把这段代码改造成每个用户拥有的行权限和列权限

可以将该代码封装成一个方法，接收用户ID和组织代码作为参数，返回该用户拥有的行权限和列权限，代码如下： ... }).filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toList()); return dataPermissionSchemaList; }

Map<String, OrganizationLevelVo> data = organizationFeignService.getResourceLevelCity("1533835007229984").getData(); List<OrganizationVo> voList = organizationFeignService.getLargeScreenResourceCity().getData(); List<String> ids = voList.stream().map(OrganizationVo::getId).collect(Collectors.toList()); List<OrganizationLevelVo> vos = new ArrayList<>(); for (String s : data.keySet()) { for (String id : ids) { if (s.equals(id)){ vos.add(data.get(s)); } } }优化一下代码

.collect(Collectors.toList()); 其中，entrySet() 方法返回映射中包含的映射关系的 Set 视图，filter() 方法根据条件过滤元素，map() 方法将元素映射为另一个元素，Collectors.toList() 方法将结果...

优化下面的代码 public Page<FinanceCodeDTO> selectFinanceCodePage(FinanceCodeListVO financeCodeListVO) { //根据类型关联查询数据信息 Page<FinanceCodeDTO> page = new Page<>(financeCodeListVO.getPageNo(),financeCodeListVO.getPageSize()); Page<FinanceCodeDTO> dtoPage = financeCodeMapper.financeCodeList(page, financeCodeListVO); List<FinanceCodeDTO> dtos = dtoPage.getRecords(); List<String> contractIds = dtos.stream().map(FinanceCodePO::getContractIds).collect(Collectors.toList()); List<Integer> idList = new ArrayList<>(); contractIds.forEach(ids -> { if (ToolUtil.isNotEmpty(ids) && !ToolUtil.equals("[]",ids)){ List<Integer> list = JSONObject.parseArray(ids, Integer.class); idList.addAll(list); } }); if (ToolUtil.isNotEmpty(idList)){ CustomerContractPO customerContractPO = new CustomerContractPO(); List<CustomerContractPO> customerContractPOS = customerContractPO.selectList(new QueryWrapper<>(customerContractPO).lambda().in(CustomerContractPO::getCustomerContractId, idList)); Map<Integer, String> map = customerContractPOS.stream().collect(Collectors.toMap(CustomerContractPO::getCustomerContractId, CustomerContractPO::getContractName)); dtos.forEach(dto ->{ if (ToolUtil.isNotEmpty(dto.getContractIds())&& !ToolUtil.equals("[]",dto.getContractIds())){ List<Integer> list = JSONObject.parseArray(dto.getContractIds(), Integer.class); List<String> names = new ArrayList<>(); list.forEach(id ->{ names.add(map.get(id)); }); dto.setContractName(String.join(",",names)); } }); dtoPage.setRecords(dtos); } return dtoPage ; }

List<ContractDTO> contractDTOList = contractMapper.selectContractByIdList(idList); dtos.forEach(dto -> { dto.setContractList(contractDTOList); }); return dtoPage; }答：根据给定的代码，优化的思路是把...

已知List<String> custIds = custInfo.stream().map(item -> item.getCustId()).collect(Collectors.toList()); List<String> ageIds = limitAllotList.stream().map(item -> item.get("ageId").toString()).collect(Collectors.toList());如何书写java代码，判断agedIds中含有custIds没有的数据？

boolean containsExtraAgeId = ageIds.stream().anyMatch(ageId -> !custIds.contains(ageId)); 上面的代码中，我们首先使用anyMatch()方法对agedIds中的元素进行遍历，对于每一个元素ageId，我们使用contains...

List<String> landsForVillages = feignBasicController.getLandsForVillages(id); List<DevInfo> devByBaseId = feignHdController.getDevByBaseId(userInfo.getId(), classify); List<String> machineIds = devByBaseId.stream().map(DevInfo::getId).collect(Collectors.toList()); Set<String> machineIdList = new HashSet<>(); // json转化为list for (String machineId : machineIds) { List<String> landIdsList = baseMapper.getLandIdsById(machineId); for (String landIdStr : landIdsList) { if(StringUtils.isNotBlank(landIdStr)){ JSONArray arrayStr = JSON.parseArray(landIdStr); for (Object o : arrayStr) { if (landsForVillages.contains(o)) { // 村下面的工作设备 machineIdList.add(machineId); } } } } } 优化一下代码

Set<String> machineIdList = devByBaseId.stream() .map(DevInfo::getId) .flatMap(machineId -> baseMapper.getLandIdsById(machineId).stream()) .filter(StringUtils::isNotBlank) .flatMap(landIdStr -> ...

List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = SchemaRowRule.builder().build(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionUserList())) { List<String> userList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionUserList(), String.class); return userList.contains(userUid); } else if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionOrgList())) { List<String> orgList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionOrgList(), String.class); return orgList.contains(orgCode); } return false; }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList());优化代码

.collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { List<String> userList = Optional.ofNullable(rule....

List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = SchemaRowRule.builder().build(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionUserList())) { List<String> userList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionUserList(), String.class); return userList.contains(userUid); } else if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionOrgList())) { List<String> orgList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionOrgList(), String.class); return orgList.contains(orgCode); } return false; }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList());代码优化

.collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { List<String> userList = Optional.ofNullable(rule....

List<IotUser> iotUserList = iotUserMapper.getIotUserList(null, null); Map<String, Map<Integer, List<IotUser>>> collect = iotUserList.stream().collect(Collectors.groupingBy(IotUser::getUserMobile, Collectors.groupingBy(IotUser::getUserType))); List<IotUser> result = null; collect.forEach((k,v)->{ v.forEach((a,b)->{ List<String> collect1 = b.stream().map(IotUser::getOrgUid).collect(Collectors.toList()); String collect2 = collect1.stream().collect(Collectors.joining(",")); IotUser iotUser = b.get(0); result.add(iotUser); }); });这段代码的解释及如何优化

这段代码是对一个 List<IotUser> 进行分组，按照用户手机号和用户类型进行分组，然后将每组中的机构 ID 拼接成一个字符串，最后将每组中的第一个元素添加到结果列表中。 为了优化这段代码，可以考虑使用并行流来...

List<QuestPersonnelAlteration> quList = questPersonnelAlterationMapper.selectQuestPersonnelAlterationList(qu); //数据库人员id集合 List<String> oldList = quList.stream() .filter(x -> 1== x.getType()) .map(x -> x.getPersonnel()) .collect(Collectors.toList()); 如果quList为空，oldList会是什么结果

如果quList为空，即数据库查询结果为空，那么在使用stream()方法之后对其进行过滤、映射和收集的操作时，最终的结果将是一个空的oldList列表。这是因为在空的quList上进行操作时，不会有任何元素满足过滤...

优化代码 public Map<String, String> getManagerCodeToMap(String... deptCodes) { List<DepartDO> departDOS = orgCenterService.selDepartList(deptCodes); Map<String, String> result = departDOS.stream().collect(Collectors.toMap(DepartDO::getDepartCode, DepartDO::getDepartManager)); return result; }

return departDOS.stream().collect(Collectors.toMap(DepartDO::getDepartCode, DepartDO::getDepartManager)); } 另外，可以考虑使用并行流来提高性能，如下所示： public Map<String, String> ...

public Map<String, List<String>> pastfree(List<FreezeAuthorityOut> data,Map<String, List<String>> map){ for (FreezeAuthorityOut authority : data) { List<String> list = new ArrayList<>(); for (FreezeAuthorityOut offlineLockAuthority : data) { if (authority.getLockUid().equals(offlineLockAuthority.getLockUid()) && map != null) { List<String> key = map.get(authority.getLockUid()); if (key == null) { list.add(authority.getCardNumber()); } } } if (map != null) { List<String> key = map.get(authority.getLockUid()); if (key == null) { //去重 list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); map.put(authority.getLockUid(), list); } } } return map; } 如何优化

.collect(Collectors.toList()); map.put(authority.getLockUid(), list); } } return map; } 在优化后的代码中，我们使用了流操作和Lambda表达式来简化循环和去重的过程。首先，我们检查map是否为空...

优化代码 private List<String> getConfigDataCodeByTypeCode(String typeCode) { List<CrmRdDictConfig> crmRdDictConfigs = configService.getConfigDataCodeByTypeCode(typeCode); List<String> codes = crmRdDictConfigs.stream().map(temp -> temp.getDataCode()).collect(Collectors.toList()); return codes; }

这段代码可以进行一些优化，比如可以使用lambda表达式来简化代码，如下所示： private List<String> getConfigDataCodeByTypeCode(String type... .collect(Collectors.toList()); } 这样可以使代码更加简洁易读。

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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。