Map<String, List<Map>> map = param.stream().collect( Collectors.groupingBy( i -> i.get("table").toString(), HashMap::new, Collectors.toList() ) ); 无法推断类型

时间: 2024-03-12 09:16:32 浏览: 20
这段代码是一个Java 8的流式API,它的作用是将一个List中的元素按照它们的"table"属性值分组,然后将分组后的结果存储到一个Map中。其中,Map的键是一个String类型,表示分组后的组名,值是一个List类型,表示属于该组的元素列表。具体的实现过程如下: ```java Map<String, List<Map>> map = param.stream() .collect(Collectors.groupingBy( i -> i.get("table").toString(), HashMap::new, Collectors.toList() )); ``` 这里使用了Java 8的流式API中的`collect`方法,它接受一个`Collector`对象作为参数,用来将流中的元素进行归约操作。在这里,我们使用了`Collectors.groupingBy`方法来进行分组操作,它接受三个参数: - 第一个参数是一个`Function`对象,用来指定分组的规则。在这里,我们使用了一个Lambda表达式`i -> i.get("table").toString()`,它表示根据每个元素的"table"属性值来进行分组。 - 第二个参数是一个`Supplier`对象,用来创建一个新的Map对象。在这里,我们使用了一个Lambda表达式`HashMap::new`,表示创建一个新的`HashMap`对象。 - 第三个参数是一个`Collector`对象,用来指定对分组后的元素如何进行归约操作。在这里,我们使用了`Collectors.toList()`方法,表示将分组后的元素存储到一个List对象中。 至于无法推断类型的问题,可能是由于代码中使用了泛型,但是没有为泛型参数指定具体的类型,导致编译器无法推断出类型。如果您能提供更多的上下文信息,我可以更好地帮助您解决这个问题。

相关推荐

public TableDataInfo list(TAllParam tAllParam) { startPage(); List<TAllParam> list = tAllParamService.list(new LambdaQueryWrapper<TAllParam>() .like(StringUtils.isNotBlank(tAllParam.getMsc()),TAllParam::getMsc,StringUtils.isNotBlank(tAllParam.getMsc())?tAllParam.getMsc().toUpperCase():"") .like(StringUtils.isNotBlank(tAllParam.getClxh()),TAllParam::getClxh,tAllParam.getClxh()) .like(StringUtils.isNotBlank(tAllParam.getHbpl()),TAllParam::getHbpl(),tAllParam.getHbpl()) .like(StringUtils.isNotBlank(tAllParam.getVehRlzl()),TAllParam::getVehRlzl(),tAllParam.getVehRlzl()) .like(StringUtils.isNotBlank(tAllParam.getClyyxzcbh()),TAllParam::getClyyxzcbh,tAllParam.getClyyxzcbh()) .like(StringUtils.isNotBlank(tAllParam.getVehZbzl()),TAllParam::getVehZbzl(),tAllParam.getVehZbzl()) ); // 遍历List,根据MSC匹配查询T_VEHCERT_PRINT表和T_LOCK_VIN表 for (TAllParam param : list) { String msc = param.getMsc(); List<String> vinList = vehcertPrintService.getVinByMsc(msc); // 根据MSC查询对应的VIN列表 boolean isBlc = false; // 是否为保留车的标志位 for (String vin : vinList) { if (StringUtils.isNotBlank(vin) && lockVinService.isVinExisted(vin)) { isBlc = true; break; } } param.setBlc(isBlc ? "是" : ""); } // 如果查询条件中有blc字段,则按照该字段进行匹配查询 if (StringUtils.isNotBlank(tAllParam.getBlc())) { list = list.stream().filter(param -> tAllParam.getBlc().equals(param.getBlc())).collect(Collectors.toList()); } return getDataTable(list); }能不能优化代码,这样在循环中调用查询方法,每循环一次都要去查询对应的表一次,很拖时间,页面半天出不来

@RestController @RequestMapping("/dish") @Slf4j public class DishController { @Autowired private DishService dishService; @Autowired private DishFlavorService dishFlavorService; @Autowired private CategoryService categoryService; /** * 新增菜品 * @param dishDto * @return */ @PostMapping() public R<String> save(@RequestBody DishDto dishDto){ dishService.saveWithFlavor(dishDto); return R.success("新增菜品成功!!"); } @GetMapping("/page") public R page(int page,int pageSize,String name){ //构造一个分页构造器对象 Page<Dish> objectPage = new Page<>(page, pageSize); Page<DishDto> dishDtoPage = new Page<>(); //条件构造器 LambdaQueryWrapper<Dish> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>(); //添加过滤条件 queryWrapper.like(name!=null,Dish::getName,name); //添加排序条件 queryWrapper.orderByDesc(Dish::getUpdateTime); //执行分页查询 dishService.page(objectPage,queryWrapper); //对象拷贝 BeanUtils.copyProperties(objectPage,dishDtoPage,"records"); List<Dish> records = objectPage.getRecords(); List<DishDto> list = records.stream().map((item)->{ DishDto dishDto = new DishDto(); BeanUtils.copyProperties(item, dishDto); Long categoryId = item.getCategoryId();//分类id Category category = categoryService.getById(categoryId);//根据id查询分类对象 if (category != null){ String categoryName = category.getName(); dishDto.setCategoryName(categoryName); } return dishDto; }).collect(Collectors.toList()); dishDtoPage.setRecords(list); return R.success(objectPage); } } 请备注一下这段代码

最新推荐

recommend-type

电脑温度检测软件, 夏天的时候可以用用,不用安装那么多的臃肿软件

电脑温度检测软件, 夏天的时候可以用用,不用安装那么多的臃肿软件
recommend-type

基于SpringBoot的旅游网站的设计与实现

本旅游网站系统采用的数据库是MYSQL,使用JSP技术开发,在设计过程中,充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。本旅游网站系统采用的数据库是MYSQL,使用JSP技术开发,在设计过程中,充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。本旅游网站系统采用的数据库是MYSQL,使用JSP技术开发,在设计过程中,充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。本旅游网站系统采用的数据库是MYSQL,使用JSP技术开发,在设计过程中,充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。本旅游网站系统采用的数据库是MYSQL,使用JSP技术开发,在设计过程中,充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。本旅游网站系统采用的数据库是MYSQL,使用JSP技术开发,在设计过程中,充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性
recommend-type

BTT0.mdl.z..._lan.zip

BTT0.mdl.z..._lan
recommend-type

C#调用adb传输和推送数据到安卓设备上.zip

C#调用adb传输和推送数据到安卓设备上
recommend-type

c++的游戏必备函数,外加个做迷宫,合成一个头文件

recommend-type

藏经阁-应用多活技术白皮书-40.pdf

本资源是一份关于“应用多活技术”的专业白皮书,深入探讨了在云计算环境下,企业如何应对灾难恢复和容灾需求。它首先阐述了在数字化转型过程中,容灾已成为企业上云和使用云服务的基本要求,以保障业务连续性和数据安全性。随着云计算的普及,灾备容灾虽然曾经是关键策略,但其主要依赖于数据级别的备份和恢复,存在数据延迟恢复、高成本以及扩展性受限等问题。 应用多活(Application High Availability,简称AH)作为一种以应用为中心的云原生容灾架构,被提出以克服传统灾备的局限。它强调的是业务逻辑层面的冗余和一致性,能在面对各种故障时提供快速切换,确保服务不间断。白皮书中详细介绍了应用多活的概念,包括其优势,如提高业务连续性、降低风险、减少停机时间等。 阿里巴巴作为全球领先的科技公司,分享了其在应用多活技术上的实践历程,从早期集团阶段到云化阶段的演进,展示了企业在实际操作中的策略和经验。白皮书还涵盖了不同场景下的应用多活架构,如同城、异地以及混合云环境,深入剖析了相关的技术实现、设计标准和解决方案。 技术分析部分,详细解析了应用多活所涉及的技术课题,如解决的技术问题、当前的研究状况,以及如何设计满足高可用性的系统。此外,从应用层的接入网关、微服务组件和消息组件,到数据层和云平台层面的技术原理,都进行了详尽的阐述。 管理策略方面,讨论了应用多活的投入产出比,如何平衡成本和收益,以及如何通过能力保鲜保持系统的高效运行。实践案例部分列举了不同行业的成功应用案例,以便读者了解实际应用场景的效果。 最后,白皮书展望了未来趋势,如混合云多活的重要性、应用多活作为云原生容灾新标准的地位、分布式云和AIOps对多活的推动,以及在多云多核心架构中的应用。附录则提供了必要的名词术语解释,帮助读者更好地理解全文内容。 这份白皮书为企业提供了全面而深入的应用多活技术指南,对于任何寻求在云计算时代提升业务韧性的组织来说,都是宝贵的参考资源。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB矩阵方程求解与机器学习:在机器学习算法中的应用

![matlab求解矩阵方程](https://img-blog.csdnimg.cn/041ee8c2bfa4457c985aa94731668d73.png) # 1. MATLAB矩阵方程求解基础** MATLAB中矩阵方程求解是解决线性方程组和矩阵方程的关键技术。本文将介绍MATLAB矩阵方程求解的基础知识,包括矩阵方程的定义、求解方法和MATLAB中常用的求解函数。 矩阵方程一般形式为Ax=b,其中A为系数矩阵,x为未知数向量,b为常数向量。求解矩阵方程的过程就是求解x的值。MATLAB提供了多种求解矩阵方程的函数,如solve、inv和lu等。这些函数基于不同的算法,如LU分解
recommend-type

触发el-menu-item事件获取的event对象

触发`el-menu-item`事件时,会自动传入一个`event`对象作为参数,你可以通过该对象获取触发事件的具体信息,例如触发的元素、鼠标位置、键盘按键等。具体可以通过以下方式获取该对象的属性: 1. `event.target`:获取触发事件的目标元素,即`el-menu-item`元素本身。 2. `event.currentTarget`:获取绑定事件的元素,即包含`el-menu-item`元素的`el-menu`组件。 3. `event.key`:获取触发事件时按下的键盘按键。 4. `event.clientX`和`event.clientY`:获取触发事件时鼠标的横纵坐标
recommend-type

藏经阁-阿里云计算巢加速器:让优秀的软件生于云、长于云-90.pdf

阿里云计算巢加速器是阿里云在2022年8月飞天技术峰会上推出的一项重要举措,旨在支持和服务于企业服务领域的创新企业。通过这个平台,阿里云致力于构建一个开放的生态系统,帮助软件企业实现从云端诞生并持续成长,增强其竞争力。该加速器的核心价值在于提供1对1的技术专家支持,确保ISV(独立软件供应商)合作伙伴能获得与阿里云产品同等的技术能力,从而保障用户体验的一致性。此外,入选的ISV还将享有快速在钉钉和云市场上线的绿色通道,以及与行业客户和投资机构的对接机会,以加速业务发展。 活动期间,包括百奥利盟、极智嘉、EMQ、KodeRover、MemVerge等30家企业成为首批计算巢加速器成员,与阿里云、钉钉以及投资界专家共同探讨了技术进步、产品融合、战略规划和资本市场的关键议题。通过这次合作,企业可以借助阿里云的丰富资源和深厚技术实力,应对数字化转型中的挑战,比如精准医疗中的数据处理加速、物流智慧化的升级、数字孪生的普及和云原生图数据库的构建。 阿里云计算巢加速器不仅是一个技术支持平台,也是企业成长的催化剂。它通过举办类似2023年2月的集结活动,展示了如何通过云计算生态的力量,帮助企业在激烈的竞争中找到自己的定位,实现可持续发展。参与其中的优秀企业如神策和ONES等,都在这个平台上得到了加速和赋能,共同推动了企业服务领域的创新与进步。总结来说,阿里云计算巢加速器是一个集技术、资源和生态支持于一体的全方位服务平台,旨在帮助企业软件产业在云端绽放光彩。