for (int i = 0; i < itemList.size(); i++) { itemScoreDtoList.add(new ItemScoreDto(arr[i], itemList.get(i).getId())); }

时间: 2024-06-02 08:11:59 浏览: 48
这段代码是一个循环,从列表 `itemList` 中获取每个元素的 `id` 属性,并将其与数组 `arr` 中对应位置上的元素一起封装到 `ItemScoreDto` 对象中,最后将该对象添加到 `itemScoreDtoList` 列表中。具体来说,这段代码实现了将 `arr` 数组中的元素与 `itemList` 中每个元素的 `id` 属性进行配对,并将结果保存到 `itemScoreDtoList` 列表中的过程。
相关问题

public ResponseData<List<ConfigItemDO>> queryDisplayDataByCode(String dictCode) { LambdaQueryWrapper<ConfigItemDO> wrapper = Wrappers.lambdaQuery(ConfigItemDO.class); wrapper.eq(ConfigItemDO::getDictCode, dictCode); List<ConfigItemDO> configItemDOList = getBaseMapper().queryByDictCode(dictCode); String orgIdentifier = baseBean.getUserInfo().getOrgInfo().getOrgIdentifier(); List<ConfigItemDO> itemList = new ArrayList<>(); configItemDOList.forEach(configItemDO -> { List<ConfigItemDO.AuthorityOrg> orgList = configItemDO.getAuthorityOrg(); for (int i = 0; i < orgList.size(); i++) { StringUtils.equals(orgList.get(i).getOrgIdentifier(), orgIdentifier); itemList.add(configItemDO); } }); if (CollectionUtils.isEmpty(itemList)) { String[] parts = orgIdentifier.split("-"); if (parts.length == 1) { return new ResponseData<>(new ArrayList<>()); } String parentOrgIdentifier = ""; while (true) { for (int i = 0; i < parts.length - 1; i++) { parentOrgIdentifier = parentOrgIdentifier + parts[i]; } if (StringUtils.isNotBlank(parentOrgIdentifier)) { for (int i = 0; i < configItemDOList.size(); i++) { List<ConfigItemDO.AuthorityOrg> orgList = configItemDOList.get(i).getAuthorityOrg(); for (int j = 0; j < orgList.size(); i++) { StringUtils.equals(orgList.get(i).getOrgIdentifier(), parentOrgIdentifier); itemList.add(configItemDOList.get(i)); } } parts = parentOrgIdentifier.split("-"); if (CollectionUtils.isNotEmpty(itemList) || parts.length == 1) { break; } } } } return new ResponseData<>(itemList); }

这段代码看起来像是 Java 语言编写的一个查询方法,输入参数为一个字符串类型的字典编码 dictCode,返回一个 ResponseData<List<ConfigItemDO>> 类型的数据。在方法中,使用了 LambdaQueryWrapper 对象封装了一个查询条件,然后通过调用 getBaseMapper() 方法执行查询操作,将结果保存在 configItemDOList 变量中。随后,通过遍历 configItemDOList,将符合当前用户所在组织机构的数据保存在 itemList 变量中。如果 itemList 为空,则继续向上查找所属组织机构,直到找到数据为止。最终,将 itemList 封装在 ResponseData 对象中并返回。

useState(() => { if (storeAllotStaffData && storeAllotStaffData.itemList.length > 0) { const newData = storeAllotStaffData.itemList.map((item: any) => { return { ...item, disabled: true}; } ); setData(newData); //将storeAllotStaffData.itemList中salesmanName等于下拉list中的label的数据删除 const newDropdownOptions = storeStaffData.filter((option: any) => { return !storeAllotStaffData.itemList.some( (item: any) => item.salesmanName === option.label ); } ); setStoreStaffData(newDropdownOptions); } })这段代码为什么会报错

这段代码中的问题可能是由于在useState的初始化函数中使用了异步代码,导致报错。 useState的初始化函数只应该是一个同步的函数,用于设置初始状态。但是在你的代码中,使用了异步的逻辑,包括map、filter等操作,并且在这些异步操作完成后再更新useState的值,这不符合React对useState初始化函数的要求。 解决这个问题的一种方式是使用useEffect来处理异步逻辑,并在异步操作完成后更新useState的值。下面是修改后的示例代码: ```javascript import React, { useState, useEffect } from 'react'; function YourComponent() { const [data, setData] = useState([]); const [storeStaffData, setStoreStaffData] = useState([]); useEffect(() => { if (storeAllotStaffData && storeAllotStaffData.itemList.length > 0) { const newData = storeAllotStaffData.itemList.map((item: any) => { return { ...item, disabled: true }; }); setData(newData); // 异步操作完成后更新storeStaffData const newDropdownOptions = storeStaffData.filter((option: any) => { return !storeAllotStaffData.itemList.some( (item: any) => item.salesmanName === option.label ); }); setStoreStaffData(newDropdownOptions); } }, [storeAllotStaffData, storeStaffData]); // 其他组件渲染逻辑... return ( <div> {/* 其他组件渲染内容 */} </div> ); } export default YourComponent; ``` 在上述代码中,将异步逻辑移至useEffect中,并在useEffect的依赖数组中添加了storeAllotStaffData和storeStaffData。这样,在这两个依赖项发生变化时,会触发useEffect内部的异步逻辑并更新useState的值。 请注意,如果storeAllotStaffData和storeStaffData是通过props传递进来的,你需要在组件的依赖数组中添加这些props,以确保在它们发生变化时,触发相应的更新逻辑。
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Object itemObj = itemList.stream().map(row -> { // 处理后的newRow格式{"clock":"2021-11-18 08:48:44","SYS-ACTIVE":30,"SYS-INACTIVE":5,"TEST-ACTIVE":4,"TEST-INACTIVE":5} JSONObject newRow = JSONUtil.createObj(); JSONObject rowJson = JSONUtil.parseObj(row); String clock = rowJson.get("clock", String.class); newRow.set("clock", clock); // [{\"MSG\":\"schema:SYS,status:ACTIVE,count:30\"},{\"MSG\":\"schema:SQLAUDIT_MON,status:INACTIVE,count:1\"},{\"MSG\":\"schema:TEST,status:ACTIVE,count:3\"},{\"MSG\":\"schema:TEST,status:INACTIVE,count:1\"}] JSONArray value = rowJson.get("value", JSONArray.class); // newValue格式示例:[{"schema":"SYS-ACTIVE","count":32},{"schema":"SYS-INACTIVE","count":3},{"schema":"TEST-INACTIVE","count":1},{"schema":"TEST-ACTIVE","count":39}] // JSONArray newValue = JSONUtil.createArray(); value.forEach(val -> { String msg = JSONUtil.parseObj(val).get("MSG", String.class); String resultExtractMulti = ReUtil.extractMulti("schema:(\\w+),status:(\\w+),count:([0-9]+)", msg, "$1-$2-$3"); if (StrUtil.isNotEmpty(resultExtractMulti)) { List<String> split = StrSplitter.split(resultExtractMulti, '-', 0, true, true); if (split.size() == 3) { String schema = split.get(0) + "-" + split.get(1); Integer count = Integer.parseInt(split.get(2)); newRow.set(schema, count); } else { log.error("MSG:{}", msg); } } }); // 汇总schema相同的用户数 // Map<String, Integer> newValueMap = newValue.stream().collect(Collectors.groupingBy(v -> JSONUtil.parseObj(v).get("schema", String.class), Collectors.summingInt(v -> JSONUtil.parseObj(v).get("count", Integer.class)))); return newRow; }).collect(Collectors.toList());这段代码可以优化吗?

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