Map<String, List<CoreSpaceExcelBo>> map = all.stream().collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getSpaceCode()+ "#" + p.getItemCode() + "#" + p.getCartonCode()));根据 CoreSpaceExcelBo对象的CartonCode字段去重，累加CoreSpaceExcelBo中的num字段

时间: 2023-05-26 10:05:23 浏览: 121
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List集合多个复杂字段判断去重的案例

这段代码的作用是将一个名为all的列表按照其中元素的SpaceCode属性进行分组，并将分组后的结果保存在一个Map中，其中键值是字符串类型的SpaceCode属性值，值是一个CoreSpaceExcelBo类型的列表。
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List对象去重和按照某个字段排序的实现方法

下面小编就为大家带来一篇List对象去重和按照某个字段排序的实现方法。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
java

List 去重的6种方法（contains、迭代、hashSet、treeSet、linkedHashSet、stream）

1：contains判断去重(有序) 此方法的优点的：理解起来比较简单，并且最终得到的集合也是有序的，这里的有序指的是新集合的排列顺序和原集合的顺序是一致的;但缺点是实现代码有点多，不够简洁优雅。 2：迭代器去重(无序) 此方法的实现比上一种方法的实现代码要少一些，且不需要新建集合，但此方法得到的新集合是无序的，也就是新集合的排列顺序和原集合不一致 3：HashSet去重(无序) 此方法的实现代码较为简洁，但缺点是 HashSet 会自动排序，这样新集合的数据排序就和原集合不一致了 4：TreeSet去重(无序) 比较遗憾的是，TreeSet 虽然实现起来也比较简单，但它有着和 HashSet 一样的问题，会自动排序 5：LinkedHashSet去重(有序) 从代码和执行结果可以看出，LinkedHashSet 是到目前为止，实现比较简单，且最终生成的新集合与原集合顺序保持一致的实现方法 6：Stream去重(有序) Stream 实现去重功能和其他方法不同的是，它不用新创建集合，使用自身接收一个去重的结果就可以了，并且实现代码也很简洁

Map<String, List<CoreSpaceExcelBo>> map = all.stream().collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getSpaceCode()+ "#" + p.getItemCode() + "#" + p.getCartonCode())) 然后map根据 CoreSpaceExcelBo对象的CartonCode字段去重，累加CoreSpaceExcelBo中的num字段

这段代码的作用是将一个名为"all"的列表中的元素按照它们的空间代码进行分组，并将结果存储在一个名为"map"的Map<String, List<CoreSpaceExcelBo>>中。每个键是唯一的空间代码，而每个值是一个包含所有空间代码匹配...

Map<String, List<Log>> collectByUserId = logs.stream().collect(Collectors.groupingBy(log -> log.getUserId())); Iterator<Map.Entry<String, List<Log>>> iterator = collectByUserId.entrySet().iterator(); for (int j = 0; iterator.hasNext(); j++

2. collect(Collectors.groupingBy(log -> log.getUserId()))使用groupingBy收集器，按照日志中的用户ID进行分组，将结果存储在Map<String, List<Log>>中。其中，键为用户ID，值为该用户对应的日志列表。 3. ...

将Map<String, List<DictResponseVO>> collect = dictTree.stream().collect(Collectors.groupingBy(DictResponseVO::getCode));的结果修改为Map<String, Map<String, List<DictResponseVO>>>

Map<String, Map<String, List<DictResponseVO>>> collect = dictTree.stream() .collect(Collectors.groupingBy(DictResponseVO::getCode, Collectors.groupingBy(DictResponseVO::getType))); 这样就可以...

List<IotUser> iotUserList = iotUserMapper.getIotUserList(null, null); Map<String, Map<Integer, List<IotUser>>> collect = iotUserList.stream().collect(Collectors.groupingBy(IotUser::getUserMobile, Collectors.groupingBy(IotUser::getUserType))); List<IotUser> result = null; collect.forEach((k,v)->{ v.forEach((a,b)->{ List<String> collect1 = b.stream().map(IotUser::getOrgUid).collect(Collectors.toList()); String collect2 = collect1.stream().collect(Collectors.joining(",")); IotUser iotUser = b.get(0); result.add(iotUser); }); });这段代码的解释及如何优化

这段代码是对一个 List<IotUser> 进行分组，按照用户手机号和用户类型进行分组，然后将每组中的机构 ID 拼接成一个字符串，最后将每组中的第一个元素添加到结果列表中。 为了优化这段代码，可以考虑使用并行流来...

解释代码 Map<String, List> groupMap = lists.stream().collect(Collectors.groupingBy(s -> s.getSku()))

具体来说，它将 List 中的元素按照每个元素的 getSku() 方法所返回的值进行分组，并将结果存储在一个 Map<String, List<ProductSkuPictureEntity>> 对象中。 其中，groupingBy() 方法是 Collectors 工具类中的一个...

优化下面这段代码Map<String, List<Department>> listMap = all.stream().collect(Collectors.groupingBy(Department::getBigcode)); Set<Map.Entry<String, List<Department>>> entries = listMap.entrySet(); List<DepartmentVo> departmentVoList = new ArrayList<>(); for (Map.Entry<String, List<Department>> entry : entries) { DepartmentVo departmentVo = new DepartmentVo(); //大科室编号 String bigCode = entry.getKey(); List<Department> departmentList = entry.getValue(); //大科室名称 String bigName = departmentList.get(0).getBigname(); departmentVo.setDepcode(bigCode); departmentVo.setDepname(bigName); //接下来进行子列表操作 List<DepartmentVo> childDepartmentVoList = new ArrayList<>(); for (Department childDepartment : departmentList) { DepartmentVo childDepartmentVo = new DepartmentVo(); childDepartmentVo.setDepcode(childDepartment.getDepcode()); childDepartmentVo.setDepname(childDepartment.getDepname()); childDepartmentVoList.add(childDepartmentVo); } departmentVo.setChildren(childDepartmentVoList); departmentVoList.add(departmentVo); } return departmentVoList;

List<DepartmentVo> departmentVoList = all.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Department::getBigcode)) .entrySet().stream() .map(entry -> { DepartmentVo departmentVo = new DepartmentVo(); ...

Map<String, List> listMap = productSkuVOS.stream().collect(Collectors.groupingBy(ProductSkuVO::getSpu))的作用

这行代码的作用是根据ProductSkuVO对象的Spu属性进行分组，将Spu属性相同的ProductSkuVO对象放到同一个List中，并将所有分组结果放入一个Map<String, List<ProductSkuVO>>中返回。

List<String> nameList = new ArrayList<>(); List<Entity> rsList = new ArrayList<>(); List> valueList = new ArrayList<>(); for (Entity e : rsList) { List<String> singleRecord = new ArrayList<>(); nameList.forEach(n -> singleRecord.add(e.get(n) == null ? "" : e.get(n).toString())); if (e.getMetadata().containsKey(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL)) { Set<Map<String, Object>> ruleDtls = (Set<Map<String, Object>>) e.getMetadata().get(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL); Map<String, Object> mergedMap = ruleDtls.stream().flatMap(map -> map.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (oldValue, newValue) -> newValue)); singleRecord = IntStream.range(0, singleRecord.size()) .mapToObj(i -> singleRecord.get(i).equals("") && mergedMap.get(nameList.get(i)) != null ? mergedMap.get(nameList.get(i)).toString() : singleRecord.get(i)) .collect(Collectors.toList()); } valueList.add(singleRecord); } if (e.getMetadata().containsKey(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL)) { Set<Map<String, Object>> ruleDtls = (Set<Map<String, Object>>) e.getMetadata().get(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL); Map<String, Object> mergedMap = ruleDtls.stream().flatMap(map -> map.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (oldValue, newValue) -> newValue)); System.err.println(); } 错误：Local variable singleRecord defined in an enclosing scope must be final or effectively final

final List<String> finalSingleRecord = singleRecord; valueList.add(IntStream.range(0, finalSingleRecord.size()) .mapToObj(i -> finalSingleRecord.get(i).equals("") && mergedMap.get(nameList.get(i)) !=...

Map<String, List> collect1 = evaluationProjSum.stream(). filter(t -> t.getEvaluationLevel() != null). collect(Collectors.groupingBy(ProjDetailVO::getEvaluationLevel));报错空指针

Map<String, List<ProjDetailVO>> collect1 = evaluationProjSum.stream() .filter(t -> Objects.requireNonNull(t.getEvaluationLevel()) != null) .collect(Collectors.groupingBy(ProjDetailVO::...

Map<String, List<FlightList>> flights = flightLists.stream().collect(Collectors.groupingBy(flightList -> flightList.getRealCode()));

具体来说，flightLists 是一个 List<FlightList> 类型的变量，调用了其 stream() 方法，将其转为一个流（Stream）对象，接着调用了 Collectors 类的 groupingBy() 方法，传入一个 lambda 表达式，这个 lambda 表达式...

优化这段代码：Map<String, List> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(x->x.getSex() + x.getName()));

Map<String, List<Person>> group2 = personList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( p -> p.getSex() + p.getName(), HashMap::new, Collectors.toCollection(ArrayList::new) )); 通过这些优化，...

Map<String, List<Employee>> map = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCit

employees.stream()首先将List<Employee>转换为流(Stream)，然后collect(Collectors.groupingBy(Employee::getCities))应用了一个收集器，它按照每个员工的城市进行分组，将相同城市的员工收集到一起。...

优化下段代码 Map<String, List<StkTransferOrderDtl>> collect = stkTransferOrderDtls.stream().collect(Collectors.groupingBy(StkTransferOrderDtl::getProjId)); collect.forEach((projId,stkTransferOrderDtlList)->{ List<String> bigClassCodes = stkTransferOrderDtlList.stream().map(p->{ return p.getMatCode().substring(0,2); }).distinct().collect(Collectors.toList()); for (String bigClassCode : bigClassCodes) {}

Map<String, List<String>> collect = stkTransferOrderDtls.stream() .collect(Collectors.groupingBy(StkTransferOrderDtl::getProjId, Collectors.mapping(p -> p.getMatCode().substring(0, 2), Collectors....

通过Map<String, List<User>> groupByClass = userList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(User::getClassroom)); 这种方式分组以后 怎么将这个Map转换成List<User>这样的类型

可以使用flatMap操作将Map中的每个value值（即List<User>）拆分成单个的User对象，然后再将这些User对象收集到一个新的List中。具体代码如下： java List<User> users = groupByClass.values().stream() ....

Map<String, Map<String, List<String>>> tag2AllFunds = Maps.newHashMap();Comparator<String> comparator = Collator.getInstance(Locale.CHINA);tag2AllFunds.forEach((key, value) -> { value.entrySet().stream() .sorted(Comparator.comparing((Map.Entry<String, List<String>> entry) -> entry.getValue().size()) .reversed() .thenComparing(entry -> entry.getKey(), comparator)) .collect(Collectors.toMap(entry -> entry.getKey(), entry -> entry.getValue(), (v1, v2) -> v1, LinkedHashMap::new));}); 这段代码中entry.getKey() 和entry.getValue()在报红 请修改正确

Map<String, Map<String, List<String>>> tag2AllFunds = Maps.newHashMap(); Comparator<String> comparator = Collator.getInstance(Locale.CHINA); tag2AllFunds.forEach((key, value) -> { value.entrySet()....

代码优化 List<String> stringList = ExcelUtil.excelToShopIdList1(inputStream); if (CollectionUtils.isEmpty(stringStringMap)) { return warn("无数据"); } List<EquDeviceTslProperty> excelResult = new ArrayList<>(); stringList.forEach(ar->{ EquDeviceTslProperty equDeviceTslProperty = JSON.parseObject(ar, EquDeviceTslProperty.class); excelResult.add(equDeviceTslProperty); }); EquDeviceTslProperty deviceTslProperty = new EquDeviceTslProperty(); deviceTslProperty.setDeviceCode(excelResult.get(0).getDeviceCode()); List<EquDeviceTslProperty> equDeviceTslProperties = equDeviceTslPropertyService.selectEquDeviceTslPropertyList(deviceTslProperty); List<EquDeviceTslProperty> saveList = new ArrayList<>(); Map<String, List<EquDeviceTslProperty>> listMap = equDeviceTslProperties.stream().collect(Collectors.groupingBy(EquDeviceTslProperty::getPropertyId)); excelResult.forEach(ar->{ List<EquDeviceTslProperty> equDeviceTslProperties1 = listMap.get(ar.getPropertyId()); if (CollectionUtils.isEmpty(equDeviceTslProperties1)) { saveList.add(ar); return; } equDeviceTslProperties1.get(0).setValueType(ar.getValueType()) .setSortsIndex(ar.getSortsIndex()) .setPropertyName(ar.getPropertyName()); equDeviceTslPropertyService.updateEquDeviceTslProperty(equDeviceTslProperties1.get(0)); }); equDeviceTslPropertyService.batchInsert(saveList);

3. 可以使用 Java8 的 stream() 方法和 map() 方法来将 stringList 转换成 List<EquDeviceTslProperty> 类型，避免使用 forEach() 方法。 4. 可以将 excelResult 和 saveList 合并成一个列表，避免...
zip

解析xml数组，配置好节点IbpsBankCodeConf/ibps/ibp和xml字符串即可转换成List<Map<?,?>>

"<?xml version=\"1.0\" encoding=\"GB2312\" standalone=\"yes\"?>"<IbpsBankCodeConf>" + " <ibps code='322'>" + " <ibps name='测试银行' ECFlag='2' paySysBankCode='322290000011' eisBankCode='null' eisSiteCode='1' />\n" + " <ibpsName name='测试银行爱博家园支行' ECFlag='2' paySysBankCode='322290001292' eisBankCode='null' eisSiteCode='2' />\n" </ibps>"</IbpsBankCodeConf>

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