优化这段代码：Map<String, List<Person>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(x->x.getSex() + x.getName()));

要优化这段代码，可以考虑以下几点：

1. 使用方法引用代替Lambda表达式：在`groupingBy`方法中，可以使用方法引用`Person::getSex`和`Person::getName`，而不是使用Lambda表达式。这样可以让代码更简洁、可读性更高。

2. 指定`HashMap`作为收集器的实现：默认情况下，`groupingBy`方法会使用`HashMap`作为收集器的实现。但是，显式指定`HashMap`可以提供更好的性能。

3. 使用无参构造函数初始化`ArrayList`：在`groupingBy`方法中，使用`Collectors.toList()`会创建一个新的`ArrayList`实例。但是，如果我们事先知道每个分组中元素的数量，可以使用无参构造函数初始化一个具有初始容量的`ArrayList`，以提高性能。

优化后的代码如下所示：

Map<String, List<Person>> group2 = personList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
                p -> p.getSex() + p.getName(),
                HashMap::new,
                Collectors.toCollection(ArrayList::new)
        ));

通过这些优化，可以提高代码的性能和可读性。请注意，在具体应用中，还需要根据实际情况进行测试和调整以获得最佳性能。

相关问题

优化这段代码：List<CompletableFuture<Map<String, Object>>> futureList = new ArrayList<>(); for (PersonBasicVo person : personList) { CompletableFuture<Map<String, Object>> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { String personNo = person.getPersonNo(); List<ContactsBasic> contactsList = contactsService.list(Wrappers.lambdaQuery(ContactsBasic.class) .eq(ContactsBasic::getPersonNo, personNo) .ne(ContactsBasic::getRelationshipAccount, "") .isNotNull(ContactsBasic::getPersonNo) .like(StrUtil.isNotBlank(phone), ContactsBasic::getRelationshipAccount, phone)); if (CollUtil.isNotEmpty(contactsList)) { Map<String, Object> contactsMap = new HashMap<>(); contactsMap.put("personNo", personNo); contactsMap.put("contactsList", contactsList); return contactsMap; } else { return null; } }, executor); futureList.add(future); } List<Map<String, Object>> contactsMapList = futureList.stream() .map(CompletableFuture::join) .filter(Objects::nonNull) .collect(Collectors.toList());

优化后的代码如下：

List<CompletableFuture<Map<String, Object>>> futureList = personList.stream()
        .map(person -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                String personNo = person.getPersonNo();
                List<ContactsBasic> contactsList = contactsService.list(Wrappers.lambdaQuery(ContactsBasic.class)
                        .eq(ContactsBasic::getPersonNo, personNo)
                        .ne(ContactsBasic::getRelationshipAccount, "")
                        .isNotNull(ContactsBasic::getPersonNo)
                        .like(StrUtil.isNotBlank(phone), ContactsBasic::getRelationshipAccount, phone));
                if (CollUtil.isNotEmpty(contactsList)) {
                    Map<String, Object> contactsMap = new HashMap<>();
                    contactsMap.put("personNo", personNo);
                    contactsMap.put("contactsList", contactsList);
                    return contactsMap;
                } else {
                    return null;
                }
            }, executor))
        .collect(Collectors.toList());

List<Map<String, Object>> contactsMapList = futureList.stream()
        .map(CompletableFuture::join)
        .filter(Objects::nonNull)
        .collect(Collectors.toList());

主要优化：
1. 使用流式编程，替换原来的for循环。
2. 使用`stream()`和`collect(Collectors.toList())`方法来收集结果，代替手动添加到列表中。
3. 将lambda表达式内联，使代码更简洁。

List<Person> 通过stream函数 转换成 Map<String, List<Person>>

可以使用Java8中的流（stream）和Collectors工具类来实现这个转换。示例代码如下：

Map<String, List<Person>> personMap = personList.stream()
                    .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName));

这段代码假设你有一个名为`personList`的`List<Person>`类型的对象。使用`stream()`方法将它转换成了一个流，然后使用`groupingBy()`方法对这个流进行分组，其中`Person::getName`是分组依据，它返回`Person`类型的姓名。最后将结果转换成了`Map<String, List<Person>>`类型的对象。这样你就得到了一个以姓名为键，以该姓名对应的所有人的列表为值的映射关系。