Map<String, Integer> snowCodeNumMaps = ScrapApply.getDetailList().stream() .collect(Collectors.toMap(ScrapApplyDetailVO::getSnowCode, ScrapApplyDetailVO::getScrapNum, Integer::sum)); 这段代码报错

这段代码的作用是将 ScrapApply 对象的 detailList 属性转换成一个 Map 对象，其中 Map 的 key 是 ScrapApplyDetailVO 对象的 snowCode 属性，value 是 ScrapApplyDetailVO 对象的 scrapNum 属性，并且如果有多个 ScrapApplyDetailVO 对象的 snowCode 属性相同，那么对应的 value 会被相加。例如，如果有两个 ScrapApplyDetailVO 对象的 snowCode 属性都是 "001"，那么它们的 scrapNum 属性的值会相加。

至于为什么这段代码会报错，需要查看具体的错误信息才能确定原因。可能是 ScrapApply 对象或 ScrapApplyDetailVO 对象没有正确的初始化，也可能是 getSnowCode 或 getScrapNum 方法返回的数据类型不正确。

相关问题

Map<String, Integer> snowCodeNumMap = ScrapApply.getDetailList().stream() .collect(Collectors.toMap(ScrapApplyDetailVO::getSnowCode, ScrapApplyDetailVO::getScrapNum, Integer::sum)); 优化下代码

对于上述代码，可以通过使用 `groupingBy` 和 `summingInt` 方法来进行优化，代码如下：

Map<String, Integer> snowCodeNumMap = 
    ScrapApply.getDetailList().stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(ScrapApplyDetailVO::getSnowCode, Collectors.summingInt(ScrapApplyDetailVO::getScrapNum)));

在这段代码中，首先使用 `groupingBy` 方法按照 `ScrapApplyDetailVO::getSnowCode` 的返回值进行分组，然后使用 `summingInt` 方法对分组后的 `ScrapApplyDetailVO` 对象的 `ScrapApplyDetailVO::getScrapNum` 属性进行求和。最终，返回一个 `Map<String, Integer>` 类型的结果，其中键为雪花码，值为报废数量之和。

使用 `groupingBy` 和 `summingInt` 方法进行优化，可以避免手动累加的过程，代码更加简洁和易于理解。同时，这种方式也可以提高程序的性能，因为它会使用并行流来进行分组和求和操作，从而加速程序的执行。

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提高效率，同时可以使用 ConcurrentHashMap 来替代普通的 HashMap，以提高并发性能。另外，在对每组进行操作时，可以使用 reduce 方法来避免创建中间集合，从而减少内存开销。