rs.stream().filter(e -> nodes.contains(e.getNode())).collect(Collectors.toList());是什么意思 根据nodes 分组

时间: 2023-07-16 22:15:08 浏览: 180
这行代码是使用Java 8的Stream API对一个List进行了过滤操作,最终得到一个新的List。其中,Stream是Java 8中引入的一种用于处理集合数据的工具,可以用于对集合进行过滤、映射、排序、聚合等各种操作。 具体来说,这行代码的作用是:对于List中的每个元素e,如果e所代表的节点包含在nodes集合中,则将该元素加入到新的List中。其中,nodes集合是一个用于存储节点的集合。 至于“根据nodes分组”的部分,这行代码并没有进行分组操作。如果需要按照nodes中的元素进行分组,可以使用类似下面的代码: ``` Map<Node, List<Element>> groups = rs.stream() .filter(e -> nodes.contains(e.getNode())) .collect(Collectors.groupingBy(Element::getNode)); ``` 这行代码使用了Collectors.groupingBy方法将符合条件的元素按照其所属的节点进行分组,返回一个Map对象,其中键为节点,值为该节点对应的元素列表。
相关问题

rs.stream().filter(e -> nodes.contains(e.getNode())).collect(Collectors.toList());是什么意思

这行代码是一个 Java 8 中的流式操作,作用是从一个 List 中过滤出符合条件的元素并以 List 的形式返回结果。 具体来说,该代码中: - `rs` 是一个 List 对象; - `filter` 是一个中间操作,接收一个 Lambda 表达式作为参数,该 Lambda 表达式用来定义一个过滤条件,只有符合条件的元素才会被保留; - `e` 是 Lambda 表达式的参数,表示 rs 中的每一个元素; - `nodes` 是一个 Set 对象,表示需要过滤出的元素集合; - `contains` 是 Set 中的一个方法,用来判断 Set 中是否包含指定的元素; - `collect` 是一个终止操作,将过滤后的元素收集到一个新的 List 对象中并返回。 因此,该代码的作用是从 rs 中过滤出所有包含在 nodes 中的元素,并以 List 的形式返回结果。

设备,楼,层三者依次为父子节点,请设计出MySQL数据库表,后端java语言如何去查询并且返回给前端,前端用<el-tree>渲染出来,写出全部代码

好的,我会根据你的要求回答你的问题。首先,我会设计MySQL数据库的表: CREATE TABLE `device` ( `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '设备ID', `name` varchar(50) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '设备名称', `parent_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '父设备ID', PRIMARY KEY (`id`), KEY `parent_id` (`parent_id`), CONSTRAINT `device_ibfk_1` FOREIGN KEY (`parent_id`) REFERENCES `device` (`id`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='设备表'; CREATE TABLE `building` ( `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '楼ID', `name` varchar(50) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '楼名称', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='楼表'; CREATE TABLE `floor` ( `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '层ID', `name` varchar(50) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '层名称', `building_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL COMMENT '所属楼ID', PRIMARY KEY (`id`), KEY `building_id` (`building_id`), CONSTRAINT `floor_ibfk_1` FOREIGN KEY (`building_id`) REFERENCES `building` (`id`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='层表'; 这样我们就有了设备表,楼表和层表,其中设备表中的parent_id是指父设备的ID,如果这个设备是顶级设备,则parent_id设置为0。另外,我们通过外键来建立设备、楼和层的关系,方便后面的查询。 接下来,我会给出后端Java代码: /** * 获取所有设备、楼、层节点 * * @return 节点列表 */ @GetMapping("/nodes") public List<TreeNode> getNodes() { List<Device> devices = deviceService.getAllDevices(); List<Building> buildings = buildingService.getAllBuildings(); List<Floor> floors = floorService.getAllFloors(); // 构造设备节点 List<TreeNode> deviceNodes = new ArrayList<>(); for (Device device : devices) { TreeNode node = new TreeNode(); node.setId(device.getId()); node.setLabel(device.getName()); node.setParentId(device.getParentId()); node.setType(TreeNode.TYPE_DEVICE); deviceNodes.add(node); } // 构造楼节点 List<TreeNode> buildingNodes = new ArrayList<>(); for (Building building : buildings) { TreeNode node = new TreeNode(); node.setId(building.getId()); node.setLabel(building.getName()); node.setType(TreeNode.TYPE_BUILDING); buildingNodes.add(node); } // 构造层节点 List<TreeNode> floorNodes = new ArrayList<>(); for (Floor floor : floors) { TreeNode node = new TreeNode(); node.setId(floor.getId()); node.setLabel(floor.getName()); node.setParentId(floor.getBuildingId()); node.setType(TreeNode.TYPE_FLOOR); floorNodes.add(node); } // 构造树结构 List<TreeNode> treeNodes = new ArrayList<>(); treeNodes.addAll(deviceNodes); treeNodes.addAll(buildingNodes); treeNodes.addAll(floorNodes); for (TreeNode treeNode : treeNodes) { Long parentId = treeNode.getParentId(); if (parentId != null && parentId > 0) { TreeNode parentNode = treeNodes.stream() .filter(node -> node.getId().equals(parentId)) .findFirst().orElse(null); treeNode.setParent(parentNode); if (parentNode != null) { parentNode.addChild(treeNode); } } } // 返回根节点 return treeNodes.stream() .filter(node -> node.getParent() == null) .collect(Collectors.toList()); } 对于前端部分,我们可以使用Vue.js和element-ui框架来实现。我们可以使用<el-tree>组件来展示树形结构,具体代码如下: <template> <el-tree :data="nodes" :expand-on-click-node="false"></el-tree> </template> <script> import axios from 'axios' export default { data() { return { nodes: [] } }, mounted() { axios.get('/api/nodes').then(res => { this.nodes = res.data }) } } </script> 这样就可以将后端返回的树形结构渲染出来了。 完整代码如下: Java: public class Device { private Long id; private String name; private Long parentId; // 省略getter和setter } public class Building { private Long id; private String name; // 省略getter和setter } public class Floor { private Long id; private String name; private Long buildingId; // 省略getter和setter } public class TreeNode { public static final String TYPE_DEVICE = "device"; public static final String TYPE_BUILDING = "building"; public static final String TYPE_FLOOR = "floor"; private Long id; private String label; private Long parentId; private String type; private TreeNode parent; private List<TreeNode> children = new ArrayList<>(); // 省略getter和setter public void addChild(TreeNode child) { children.add(child); } } @RestController @RequestMapping("/api") public class TreeController { @Autowired private DeviceService deviceService; @Autowired private BuildingService buildingService; @Autowired private FloorService floorService; /** * 获取所有设备、楼、层节点 * * @return 节点列表 */ @GetMapping("/nodes") public List<TreeNode> getNodes() { List<Device> devices = deviceService.getAllDevices(); List<Building> buildings = buildingService.getAllBuildings(); List<Floor> floors = floorService.getAllFloors(); // 构造设备节点 List<TreeNode> deviceNodes = new ArrayList<>(); for (Device device : devices) { TreeNode node = new TreeNode(); node.setId(device.getId()); node.setLabel(device.getName()); node.setParentId(device.getParentId()); node.setType(TreeNode.TYPE_DEVICE); deviceNodes.add(node); } // 构造楼节点 List<TreeNode> buildingNodes = new ArrayList<>(); for (Building building : buildings) { TreeNode node = new TreeNode(); node.setId(building.getId()); node.setLabel(building.getName()); node.setType(TreeNode.TYPE_BUILDING); buildingNodes.add(node); } // 构造层节点 List<TreeNode> floorNodes = new ArrayList<>(); for (Floor floor : floors) { TreeNode node = new TreeNode(); node.setId(floor.getId()); node.setLabel(floor.getName()); node.setParentId(floor.getBuildingId()); node.setType(TreeNode.TYPE_FLOOR); floorNodes.add(node); } // 构造树结构 List<TreeNode> treeNodes = new ArrayList<>(); treeNodes.addAll(deviceNodes); treeNodes.addAll(buildingNodes); treeNodes.addAll(floorNodes); for (TreeNode treeNode : treeNodes) { Long parentId = treeNode.getParentId(); if (parentId != null && parentId > 0) { TreeNode parentNode = treeNodes.stream() .filter(node -> node.getId().equals(parentId)) .findFirst().orElse(null); treeNode.setParent(parentNode); if (parentNode != null) { parentNode.addChild(treeNode); } } } // 返回根节点 return treeNodes.stream() .filter(node -> node.getParent() == null) .collect(Collectors.toList()); } } Vue.js: <template> <el-tree :data="nodes" :expand-on-click-node="false"></el-tree> </template> <script> import axios from 'axios' export default { data() { return { nodes: [] } }, mounted() { axios.get('/api/nodes').then(res => { this.nodes = res.data }) } } </script> 注:这是一个示例,实际使用时需要根据具体需求进行适当调整。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session)的实现

计算图是Tensorflow中用于描述计算流程的数据结构,它是一个有向图,由节点(Nodes)和边(Edges)组成。节点代表操作(Operations,Ops),而边则表示这些操作之间的输入输出关系。每个操作节点可以接收零个或多个...
recommend-type

LTE异构网物理层规范(TR 36.814)

异构网络是指由不同类型的基站,如宏基站(Macrocell)、微基站(Femtocell)、微微基站(Picocell)以及中继节点(Relay Nodes)等组成的混合网络结构。 在LTE系统中,物理层是无线通信的基础,负责数据的传输、...
recommend-type

linux下MySQL-Cluster集群研究.doc linux下MySQL-Cluster集群研究.doc

集群中至少包含数据节点(Data Nodes)、SQL节点(SQL Nodes)和管理节点(Management Node)。在本文的场景中,我们将使用Server1和Server2作为数据节点,Server3作为管理节点。 ### 二、MySQL的安装与配置 首先...
recommend-type

Ansys和ADAMS柔性体转化问题的详细步骤.doc

在ADAMS中,我们需要使用solution-&gt;ADAMS connection-&gt;Export to ADAMS命令来将模型导出到ADAMS中。然后,我们可以使用ADAMS来进行柔性体转化。 Ansys和ADAMS柔性体转化问题是一个复杂的工程仿真问题,需要利用有限...
recommend-type

skywalking+es+kafka部署文档.docx

- `cluster.initial_master_nodes`: 必须配置,用于确定初始主节点,例如 `[“node-1”]`。 3. **启动 Elasticsearch**:运行 Elasticsearch 并验证其是否成功启动。在浏览器中访问 `http://127.0.0.1:9200`,显示...
recommend-type

全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统(GIS)是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中,矢量数据是一种常见的数据格式,它可以精确表示现实世界中的各种空间特征,包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件,这些图层是以shapefile(shp)格式存在的,是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成,包括主文件(.shp)、索引文件(.shx)、属性表文件(.dbf)等。每个文件都存储着不同的信息,例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置,.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件(.lyr),这是一个特殊的文件格式,它用于保存图层的样式和属性设置,便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息,如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr,这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示,包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征,有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是,河流按照流量、流域面积或长度等特征,可以被划分为不同的等级,如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准,反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流;而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之,这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据,研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布,为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时,这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域,以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Keras模型压缩与优化:减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化:减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展,模型的规模和复杂度日益增加,这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生,旨在减少模型大小和计算资源消耗,同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API,因其易用性和灵活性,在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用,为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
recommend-type

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能,OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的?

MTK 6229 BB芯片作为MTK手机的核心处理器,其核心功能包括提供高速的数据处理、支持EDGE网络以及集成多个通信接口。它集成了DSP单元,能够处理高速的数据传输和复杂的信号处理任务,满足手机的多媒体功能需求。 参考资源链接:[MTK手机外围电路详解:BB芯片、功能特性和干扰滤波](https://wenku.csdn.net/doc/64af8b158799832548eeae7c?spm=1055.2569.3001.10343) OTG(On-The-Go)支持是通过芯片内部集成功能实现的,允许MTK手机作为USB Host与各种USB设备直接连接,例如,连接相机、键盘、鼠标等
recommend-type

点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点: 一、点云基础知识 1. 点云定义:点云是由点的集合构成的数据集,这些点表示物体表面的空间位置信息,通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性:点云数据通常具有稠密性和不规则性,每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用:广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义:二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程,即黑白两色表示。在点云数据中,二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的:简化数据处理,便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法:点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法:通过设定一个密度阈值,将高于该阈值的点分类为前景,低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法:根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化,距离小于某个值的点为前景,大于的为背景。 3. 混合方法:结合密度、距离或其他特征,通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集:使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理:包括去噪、归一化、数据对齐等步骤,为二值化处理做准备。 3. 二值化:应用上述方法,对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证:采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析:通过比较二值化前后点云数据的差异,分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式:文件可能以常见的点云格式存储,如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容:包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性:根据实际应用场景,测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件:如CloudCompare、PCL(Point Cloud Library)、MATLAB等。 2. 二值化算法实现:可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标:用于衡量二值化效果的指标,例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶:在自动驾驶领域,点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建:在三维建模中,二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测:在工业检测中,二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述,点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程,对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。