使用parallelStream.map没有进循环

使用parallelStream.map没有进入循环可能是因为parallelStream在Map的entrySet和Set上无法正常工作。这意味着在使用parallelStream时，无法直接对Map的keySet或entrySet进行并行处理。解决方法是将Map的keySet转换为List，然后再使用parallelStream进行并行处理。

以下是一个示例代码：

Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("A", 1);
map.put("B", 2);
map.put("C", 3);

List<String> keys = new ArrayList<>(map.keySet());
keys.parallelStream().map(key -> {
    // 在这里进行你的操作
    return key + ": " + map.get(key);
}).forEach(System.out::println);

这段代码将Map的keySet转换为List，并使用parallelStream对List中的元素进行并行处理。在map操作中，你可以根据需要进行相应的操作。最后，使用forEach方法打印结果。

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优化这段代码Date occurredOn = new Date(); Map<String,Long> map = new HashMap(); jsonArray.stream().forEach(item->{ Map timeMap = (Map)item; if (map.isEmpty()||map.size()==0){ Long beginTime = (Long) timeMap.get("beginTime"); Long endTime = (Long) timeMap.get("endTime"); Long size = (Long) timeMap.get("size"); if (beginTime<occurredOn.getTime()&&occurredOn.getTime()<endTime){ map.put("time",occurredOn.getTime()+size); } } }); Long ooc = map.get("time"); System.out.println(ooc);

首先，应该避免在循环中使用isEmpty()和size()方法，这会导致性能下降。可以在循环外部先判断jsonArray是否为空，然后使用forEach方法遍历。

其次，可以使用Lambda表达式和Optional类来简化代码和避免空指针异常。

最后，如果jsonArray包含大量数据，可以考虑使用并行流来提高性能。

下面是优化后的代码：

Date occurredOn = new Date();
Map<String,Long> map = new HashMap<>();
if (!jsonArray.isEmpty()) {
    jsonArray.parallelStream().map(item -> (Map<String, Long>) item)
            .filter(timeMap -> {
                Long beginTime = timeMap.get("beginTime");
                Long endTime = timeMap.get("endTime");
                return beginTime < occurredOn.getTime() && occurredOn.getTime() < endTime;
            })
            .findFirst()
            .ifPresent(timeMap -> map.put("time", occurredOn.getTime() + timeMap.get("size")));
}
Long ooc = map.get("time");
System.out.println(ooc);

优化这段代码Map<String, Object> map1 = result.get(0);

这段代码定义了一个名为 map1 的 Map 变量，并从 result 列表中获取第一个元素（即 result.get(0)），将这个元素赋值给 map1。

如果想要优化这段代码，可以考虑：

1. 使用 Java 8 的 Stream API，将 for 循环改为 stream.forEach()。

2. 使用并行流，将 stream.forEach() 改为 stream.parallel().forEach()，可以利用多核 CPU 的优势，提升代码的执行效率。

3. 如果要对 map1 进行多次访问，可以考虑将 map1 缓存在局部变量中，避免每次都从 result 列表中取值。

4. 对于 result 列表，如果只需要访问一次，可以考虑使用 Iterator 或者 ListIterator，避免每次都枚举整个列表。

希望这些建议能帮到你！