List<OrgUnitCache> allList 筛选出OrgUnitCache中unitScope="1"的数据

您可以使用 Java 8 的流（Stream）和 Lambda 表达式来筛选出符合条件的数据。具体代码如下：

List<OrgUnitCache> resultList = allList.stream()
    .filter(org -> "1".equals(org.getUnitScope()))
    .collect(Collectors.toList());

这段代码使用 `filter` 方法过滤出 `unitScope` 属性等于 1 的 `OrgUnitCache` 对象，然后使用 `collect` 方法收集符合条件的对象到一个新的列表中。

相关问题

@Override public Result itemScore(Score score) { //可获取运动员姓名 分组 List<Score> list = scoreMapper.itemsUsername(score); //可获取运动员成绩 时间 List<Score> allList = scoreMapper.itemsScore(score); ArrayList<Object> series = new ArrayList<>(); ArrayList<Date> dates = new ArrayList<>(); //获取xAxis for (Score a:allList) { if(dates.size()==0){ dates.add(a.getMatchTime()); }else{ System.out.println(); if(dates.indexOf(a.getMatchTime())<0){ dates.add(a.getMatchTime()); } } } //获取series数组 for (Score s:list) { HashMap<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("name",s.getUsername()); map.put("type","line"); List<BigDecimal> data = allList.stream().filter(x -> x.getUsername().equals(s.getUsername())).map((item) -> { return item.getMatchScore(); } ).collect(Collectors.toList()); map.put("data",data); series.add(map); } HashMap<Object, Object> map = new HashMap<>(); map.put("series",series); map.put("xAxis",dates); return Result.ok(map); }

这段代码看起来像是 Java 语言编写的，它是用来处理运动员比赛成绩的逻辑。它首先从数据库中获取分组和成绩信息，然后根据成绩信息生成 x 轴的日期数组和 series 数组，其中 series 数组中包含每个运动员的成绩信息。最后，它将这些数组打包成一个 HashMap，作为返回结果。具体的逻辑我不太清楚，因为我不知道 ScoreMapper 的具体实现和数据库结构，但是这段代码的目的应该是为了展示每个运动员在比赛中的成绩变化趋势。

优化 public List<DepartDto> TreeListCount(int year, int? month, List<DepartDto> AllList, int parentID = 0) { DepartDAL dal = new DepartDAL(); List<DepartDto> List = AllList.FindAll(a => a.ParentID == parentID); foreach (var parentItem in List) { parentItem.total = pareChilTotal(true).FirstOrDefault(a => a.DepartName == parentItem.DepartName)?.total ?? 0; //父级总人数 parentItem.procurementMoney = money(year, month, 2, true).FirstOrDefault(a => a.DepartName == parentItem.DepartName)?.procurementMoney ?? 0; //父级采购金额 parentItem.travelMoney = money(year, month, 3, true).FirstOrDefault(a => a.DepartName == parentItem.DepartName)?.travelMoney ?? 0; //父级出差金额 parentItem.children = TreeListCount(year, month, AllList, parentItem.DepartID); int? childTotal = 0; decimal? procurementMoney = 0; decimal? travelMoney = 0; foreach (var childItem in parentItem.children) { childItem.total = pareChilTotal(false).FirstOrDefault(a => a.DepartName == childItem.DepartName)?.total ?? 0;//子级部门人数 childItem.procurementMoney = money(year, month, 2, false).FirstOrDefault(a => a.DepartName == childItem.DepartName)?.procurementMoney ?? 0; //子级采购金额 childItem.travelMoney = money(year, month, 3, false).FirstOrDefault(a => a.DepartName == childItem.DepartName)?.travelMoney ?? 0; //子级出差金额 childTotal += childItem.total; procurementMoney += childItem.procurementMoney; travelMoney += childItem.travelMoney; } parentItem.total += childTotal; parentItem.procurementMoney += procurementMoney; parentItem.travelMoney += travelMoney; } return List; }

这段代码看起来是一个递归函数，用于构建一个部门树形结构并计算每个部门的总人数、采购金额和出差金额。不过这个函数中有一些可以优化的地方：

1. 在函数中多次调用 `pareChilTotal` 和 `money` 方法，这些方法可能会对数据库进行多次查询，造成性能瓶颈。可以将这些查询结果缓存起来，减少对数据库的访问次数。

2. 在每次循环中对 `AllList` 列表进行查找操作，这也会影响性能。可以将 `AllList` 列表转换为字典或哈希表，以便快速查找。

3. 对于每个部门对象，都会对其子部门进行递归操作，这可能会导致栈溢出。可以加入一些安全机制，比如限制递归深度。

4. 在对子部门进行循环计算时，可以使用 LINQ 语句来简化代码。比如使用 `Sum` 方法来计算子部门的总人数、采购金额和出差金额。