Map<String, String> consMap = consRangeList.stream().collect(Collectors.toMap(v -> v, v -> v, (v1, v2) -> v1)); 解释一下这段代码

这段代码使用 Java 8 中的 Stream API，将一个字符串列表 `consRangeList` 转换成一个键值对映射的 `Map` 对象。其中，列表中的每个字符串既是键，也是值。`Collectors.toMap()` 方法的第一个参数 `v -> v` 表示键的提取方式，第二个参数 `v -> v` 表示值的提取方式，因为键和值都是列表中的元素本身，所以这两个参数都是 `v -> v`。最后一个参数 `(v1, v2) -> v1` 表示当出现键冲突时，使用旧的值覆盖新的值。因为这里的键和值都相同，所以不会出现键冲突的情况。

相关问题

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提高效率，同时可以使用 ConcurrentHashMap 来替代普通的 HashMap，以提高并发性能。另外，在对每组进行操作时，可以使用 reduce 方法来避免创建中间集合，从而减少内存开销。

List<ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult> queryResultList = zbglXtZbcjsjgMapper.queryjdrzlZzdw(zbcQsjdrzlbaTjQueryParam); Map<String, String> jdrzlRybmMap = queryResultList.stream().collect(Collectors.toMap(ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getRybm , ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getDwbm)); Map<String, String> jdrzlDwmcMap = queryResultList.stream().collect(Collectors.toMap(ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getRybm , ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getDwmc)); 优化一下代码

可以考虑将两个stream的操作合并为一个，避免重复遍历queryResultList。具体实现如下：

Map<String, String> jdrzlRybmMap = new HashMap<>();
Map<String, String> jdrzlDwmcMap = new HashMap<>();

queryResultList.forEach(result -> {
    jdrzlRybmMap.put(result.getRybm(), result.getDwbm());
    jdrzlDwmcMap.put(result.getRybm(), result.getDwmc());
});

这样可以将查询结果只遍历一次，并且使用forEach代替了stream操作，提高了代码的性能和可读性。