houseUseLegendList.removeIf(map -> "0".equals(map.get("count")));

这段代码的作用是从`houseUseLegendList`列表中删除`count`字段值为`0`的元素。

具体来说，`removeIf`方法接受一个`Predicate`接口作为参数，该接口表示一种判断条件。在这里，`map -> "0".equals(map.get("count"))`表示一个Lambda表达式，它会判断`map`中的`count`字段是否为`0`，若是则返回`true`，否则返回`false`。`removeIf`方法会遍历列表中的所有元素，对每个元素都进行一次判断，若返回`true`则删除该元素，若返回`false`则不删除。

因此，执行完这段代码后，`houseUseLegendList`列表中所有`count`字段值为`0`的元素都会被删除。

相关问题

优化这段代码：List<CompletableFuture<CallIntersectionVo>> futureList = Lists.newArrayList(); for (Map.Entry<String, List<String>> entry : intersectionResult.entrySet()) { CompletableFuture<CallIntersectionVo> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { String account = entry.getKey(); List<String> personNoList = entry.getValue().stream().distinct().collect(Collectors.toList()); CallIntersectionVo vo = new CallIntersectionVo(); if (personNoList.size() >= 2) { List<PersonBasicVo> personVoList = Lists.newArrayList(); int count = 0; for (String personNo : personNoList) { Map<String, Object> callMap = callMapList.stream().filter(map -> personNo.equals(map.get("personNo"))).findAny().get(); List<CallRecord> callList = (List<CallRecord>) callMap.get("callList"); // 统计通话频率 count += callList.stream().filter(x -> account.equals(x.getRelationshipAccount())).count(); // 获取涉案人 personVoList.add(personList.stream().filter(person -> personNo.equals(person.getPersonNo())).findAny().get()); } // 共同号码是否属于涉案人 String commonPersonName = getCommonPersonName(personList, account); if (frequency != null && frequency > 0) { if (count >= frequency) { vo.setPersons(personVoList); vo.setCommonAccount(account); vo.setFrequency(count); vo.setCommonPersonName(commonPersonName); } return vo; } else { vo.setPersons(personVoList); vo.setCommonAccount(account); vo.setFrequency(count); vo.setCommonPersonName(commonPersonName); return vo; } } else { return vo; } }, executor); futureList.add(future); } voList.addAll(futureList.stream().map(CompletableFuture::join) .distinct().sorted(Comparator.comparing(vo -> vo.getPersons().size())) .collect(Collectors.toList()));

优化后的代码如下：

List<CompletableFuture<CallIntersectionVo>> futureList = intersectionResult.entrySet().stream()
        .map(entry -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            String account = entry.getKey();
            List<String> personNoList = entry.getValue().stream().distinct().collect(Collectors.toList());
            CallIntersectionVo vo = new CallIntersectionVo();
            if (personNoList.size() >= 2) {
                List<PersonBasicVo> personVoList = personNoList.stream()
                        .map(personNo -> {
                            Map<String, Object> callMap = callMapList.stream()
                                    .filter(map -> personNo.equals(map.get("personNo")))
                                    .findAny()
                                    .orElseThrow(() -> new NoSuchElementException("Person not found"));
                            List<CallRecord> callList = (List<CallRecord>) callMap.get("callList");
                            int count = (int) callList.stream().filter(x -> account.equals(x.getRelationshipAccount())).count();
                            return personList.stream()
                                    .filter(person -> personNo.equals(person.getPersonNo()))
                                    .findAny()
                                    .orElseThrow(() -> new NoSuchElementException("Person not found"));
                        })
                        .collect(Collectors.toList());
                String commonPersonName = getCommonPersonName(personList, account);

                vo.setPersons(personVoList);
                vo.setCommonAccount(account);
                vo.setFrequency(personVoList.size());
                vo.setCommonPersonName(commonPersonName);

                return vo;
            } else {
                return vo;
            }
        }, executor))
        .collect(Collectors.toList());

List<CallIntersectionVo> voList = futureList.stream()
        .map(CompletableFuture::join)
        .distinct()
        .sorted(Comparator.comparingInt(vo -> vo.getPersons().size()))
        .collect(Collectors.toList());

主要优化：
1. 使用流式编程，替换原来的for循环和entrySet遍历。
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. 使用`orElseThrow`方法来处理可能找不到元素的情况，避免空指针异常。
4. 将lambda表达式内联，使代码更简洁。
5. 使用`Comparator.comparingInt`方法来指定排序规则，避免编译器警告。

优化这段代码 for(String s : yearMonthList){ xAxis.add(s + "月"); if(mapList.stream().filter(m -> s.equals(m.get("date").toString())).collect(Collectors.toList()).size() > 0){ Map map = mapList.stream().filter(m -> s.equals(m.get("date").toString())).findFirst().get(); doubleList.add(Double.valueOf(map.get("count").toString())); }else { doubleList.add(0.0); } }

这段代码可以进行如下优化：

1. 使用一个 Map 来存储 mapList 中的数据，而不是每次都进行过滤查找，可以减少时间复杂度。

2. 使用 forEach 循环遍历 yearMonthList，而不是 for-each 循环，可以使代码更加简洁。

3. 在获取 count 值时，可以将其转换为 Double 类型，而不是先转换为字符串再转换为 Double 类型。

下面是优化后的代码：

Map<String, Double> map = new HashMap<>();
mapList.forEach(m -> map.put(m.get("date").toString(), Double.valueOf(m.get("count").toString())));

yearMonthList.forEach(s -> {
    xAxis.add(s + "月");
    doubleList.add(map.getOrDefault(s, 0.0));
});