提供一个函数BService.get(List<Integer> ids)，支持最多传入100个id

好的，这是一个可以满足你需求的Java函数：

public List<Object> get(List<Integer> ids) {
    if (ids.size() > 100) {
        throw new IllegalArgumentException("一次最多只能传入100个id");
    }
    // TODO: 根据id获取对应的对象列表
    List<Object> result = new ArrayList<>();
    // ...
    return result;
}

这个函数接收一个 `List<Integer>` 类型的参数 `ids`，如果 `ids` 中的元素个数超过了 100，就会抛出一个异常。当然，你可以将异常类型改为你自己定义的异常或者其他合适的异常类型。

函数的主要逻辑是根据传入的 id 列表获取对应的对象列表，然后将结果封装到一个 `List<Object>` 类型的变量 `result` 中，并最终返回。这里的具体实现逻辑需要根据你的具体业务需求来进行实现。

相关问题

编写一个Java函数，实现批量获取数据的功能（BService.get(List<Integer> ids)）。具体要求如下： 1)提供一个函数BService.get(List<Integer> ids)，支持最多传入100个id； 2)在BService.get((List<Integer> ids)函数内部，需要将传入的id列表分批（每批10个id）进行调用AService.get(List<Integer> ids)函数获取数据； 3)BService.get((List<Integer> ids)函数需要返回所有批次获取的数据的合并结果，即一个包含所有数据的List<Integer>；

可以使用Java8的Stream API来实现这个功能，具体代码如下：

public List<Integer> get(List<Integer> ids) {
    List<Integer> result = new ArrayList<>();
    if (ids != null && !ids.isEmpty()) {
        List<List<Integer>> batchIds = Lists.partition(ids, 10);
        // 执行批量查询数据的逻辑
        for (List<Integer> list : batchIds) {
            result.addAll(aService.get(list));
        }
    }
    return result;
}

该函数首先判断传入的ids是否为空或为空集合，如果不是则使用Guava的`Lists.partition`方法将ids集合进行分批，每批最多包含10个id。然后循环每批id集合，调用AService的`get`方法获取数据，并将查询到的数据添加到结果集中。最后返回查询到的所有数据。

提供一个函数BService.get(List<Integer> ids)，支持最多传入100个id；

以下是一个可能实现的 Java 函数：

public List<Object> get(List<Integer> ids) {
    if (ids == null || ids.isEmpty()) {
        return Collections.emptyList();
    }

    int batchSize = Math.min(ids.size(), 100);
    List<Object> results = new ArrayList<>(ids.size());

    for (int i = 0; i < ids.size(); i += batchSize) {
        List<Integer> batchIds = ids.subList(i, Math.min(i + batchSize, ids.size()));
        // 执行获取数据的逻辑，将结果添加到 results 中
        // 示例代码：
        List<Object> batchResults = fetchDataFromDB(batchIds);
        results.addAll(batchResults);
    }

    return results;
}

这个函数首先判断传入的 `ids` 是否为空，若为空则直接返回一个空的结果集合。然后，根据传入的 `ids` 集合的大小，计算出批次大小 `batchSize`，以便将所有的 `ids` 分批处理。在循环中，每次取出一个批次的 `ids`，执行获取数据的逻辑，并将结果添加到 `results` 中。最后返回所有批次的结果。