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。

Map<String, Integer> splitMap = mwipLotSets.stream().collect(Collectors.toMap((MwipLotSet::getXoutQty, MwipLotSet::getQty)); getXoutQty由integer转string

您可以使用lambda表达式来实现getXoutQty从Integer转换为String的功能。请使用下面的代码示例：

Map<String, Integer> splitMap = mwipLotSets.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        lotSet -> lotSet.getXoutQty().toString(), // 将getXoutQty转换为String
        MwipLotSet::getQty
    ));

在这个示例中，我们将lambda表达式`(lotSet -> lotSet.getXoutQty().toString())`作为`toMap`方法的第一个参数，将`getXoutQty`的返回值从Integer转换为String。然后，我们将转换后的值作为键，MwipLotSet::getQty作为值，存储到splitMap中。