datas.add(1,"new data");代码的作用

这行代码的作用是将一个名为datas的列表（或者说是一个集合）中的第二个位置（下标为1）插入一个新的元素，该元素的值为"new data"。也就是说，这行代码将会在datas列表中的第二个位置插入一个值为"new data"的元素，并将原来在第二个位置之后的元素向后移动一个位置。如果datas列表中原来已经有一个下标为1的元素，那么这个元素将会被新插入的元素所替代。

相关问题

jdk8 优化以下代码： if (null != getFileResult && getFileResult.isSuccess()) { for (String fullPath : getFileResult.getData()) { R<List<String>> previewResult = resourceClient.viewFileByPath(new Path(fullPath).toUri().getPath(), query.getCurrent(), query.getSize(), "\n"); if (null != previewResult && previewResult.isSuccess()) { for (MetaColumn tableColumn : getTableColumns(datasourceName, tableName)) { headers.add(tableColumn.getColumnName()); } List<String> datas = previewResult.getData(); contents = processCSVData(datas, headers); } } }

可以使用流式编程来简化代码，如下所示：

getFileResult.getData().stream()
    .map(fullPath -> resourceClient.viewFileByPath(new Path(fullPath).toUri().getPath(), query.getCurrent(), query.getSize(), "\n"))
    .filter(Objects::nonNull)
    .filter(R::isSuccess)
    .flatMap(previewResult -> {
        List<MetaColumn> tableColumns = getTableColumns(datasourceName, tableName);
        headers.addAll(tableColumns.stream().map(MetaColumn::getColumnName).collect(Collectors.toList()));
        List<String> datas = previewResult.getData();
        return processCSVData(datas, tableColumns).stream();
    })
    .forEach(contents::add);

这里使用了流式编程，将代码简化为了几行。使用 `stream()` 方法将 `getFileResult.getData()` 转换为流，然后使用 `map()` 方法将每个 `fullPath` 转换为 `previewResult`，然后使用 `filter()` 方法过滤掉 `previewResult` 为空或不成功的情况。接着使用 `flatMap()` 方法将 `previewResult` 中的数据转换为 `contents` 列表中的数据，并在其中添加表头信息。最后使用 `forEach()` 方法将处理后的数据添加到 `contents` 列表中。

jdk8 优化以下代码： for (DqExecuteResult dqExecuteResult : dqExecuteResults) { String errorOutputPath = dqExecuteResult.getErrorOutputPath(); Path path = new Path(errorOutputPath); R<List<String>> getFileResult = resourceClient.getFilesAtPath(path.toUri().getPath()); if (null != getFileResult && getFileResult.isSuccess()) { for (String fullPath : getFileResult.getData()) { R<List<String>> previewResult = resourceClient.viewFileByPath(new Path(fullPath).toUri().getPath(), query.getCurrent(), query.getSize(), "\n"); if (null != previewResult && previewResult.isSuccess()) { if("原始库".equals(datasourceName)){ Long datasourceId = iDataSourceClient.queryRawDataSource().getId(); List<MetaColumn> tableColumns = iDataSourceMetaClient.getTableColumns(datasourceId, tableName); for (MetaColumn metaColumn : tableColumns){ headers.add(metaColumn.getColumnName()); } } else if("标准库".equals(datasourceName)){ Long datasourceId = iDataSourceClient.queryModelDataSource().getId(); List<MetaColumn> tableColumns = iDataSourceMetaClient.getTableColumns(datasourceId, tableName); for (MetaColumn metaColumn : tableColumns){ headers.add(metaColumn.getColumnName()); } } int headerSize = headers.size(); List<String> datas = previewResult.getData(); StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder(); for(String data : datas){ contextBuilder.append(data.replaceAll("[\r\n\t]", " ")); contextBuilder.append("\n"); } StringReader reader = new StringReader(contextBuilder.toString()); Iterable<CSVRecord> records = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader); for (CSVRecord record : records) { if (record.size() == headerSize){ List<String> content = new ArrayList<>(); for (String column : record) { content.add(column); } contents.add(content); } } } } } }

可以通过以下方式对代码进行优化：

1. 首先，可以将重复的代码段提取为一个方法，以便在两个 if 块中重用。例如：

private List<MetaColumn> getTableColumns(String datasourceName, String tableName) {
    Long datasourceId;
    if ("原始库".equals(datasourceName)) {
        datasourceId = iDataSourceClient.queryRawDataSource().getId();
    } else if ("标准库".equals(datasourceName)) {
        datasourceId = iDataSourceClient.queryModelDataSource().getId();
    }
    return iDataSourceMetaClient.getTableColumns(datasourceId, tableName);
}

2. 其次，可以将 CSV 解析和数据处理逻辑提取为一个方法：

private List<List<String>> processCSVData(List<String> datas, List<String> headers) throws IOException {
    int headerSize = headers.size();
    List<List<String>> contents = new ArrayList<>();
    StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder();
    for (String data : datas) {
        contextBuilder.append(data.replaceAll("[\r\n\t]", " "));
        contextBuilder.append("\n");
    }
    StringReader reader = new StringReader(contextBuilder.toString());
    Iterable<CSVRecord> records = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader);
    for (CSVRecord record : records) {
        if (record.size() == headerSize) {
            List<String> content = new ArrayList<>();
            for (String column : record) {
                content.add(column);
            }
            contents.add(content);
        }
    }
    return contents;
}

3. 然后，可以使用 Java 8 的 Lambda 表达式和方法引用来简化代码。例如：

dqExecuteResults.stream()
        .map(DqExecuteResult::getErrorOutputPath)
        .map(Path::new)
        .map(Path::toUri)
        .map(URI::getPath)
        .map(resourceClient::getFilesAtPath)
        .filter(Objects::nonNull)
        .filter(R::isSuccess)
        .flatMap(result -> result.getData().stream())
        .map(Path::new)
        .map(Path::toUri)
        .map(URI::getPath)
        .map(fullPath -> resourceClient.viewFileByPath(fullPath, query.getCurrent(), query.getSize(), "\n"))
        .filter(Objects::nonNull)
        .filter(R::isSuccess)
        .flatMap(result -> {
            List<String> datas = result.getData();
            List<String> headers = new ArrayList<>();
            if ("原始库".equals(datasourceName) || "标准库".equals(datasourceName)) {
                getTableColumns(datasourceName, tableName).stream()
                        .map(MetaColumn::getColumnName)
                        .forEach(headers::add);
            }
            try {
                return processCSVData(datas, headers).stream();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
                return Stream.empty();
            }
        })
        .forEach(contents::add);

这段代码使用了 stream 操作来简化循环和条件语句，使用方法引用、Lambda 表达式和函数式接口来写出更简洁的代码。