LocalDateTime 将 long 格式的时间转化本地时间字符串
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| LocalDateTime .ofEpochSecond(System.currentTimeMillis() / 1000, 0, ZoneOffset.ofHours(8)) .format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
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reduce 导致的源集合对象改变
例如下属代码导致 images 里的 DataImage 对象里的 stake 对象的数量改变
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| Map<String,List<HighwayStake>> roadStakeMap = images.stream() .filter(image -> !image.getStakes().isEmpty()) .map(DataImage::getStakes()) .reduce((highwayStakes, highwayStakes2) -> { highwayStakes2.addAll(highwayStakes); return highwayStakes2; }) .orElse(new ArrayList<>()) .stream() .collect(Collectors.groupingBy(HighwayStake::getDlmc));
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因为对 dataImage 的 stakes 集合进行了合并,将 map 操作改为 复制一个新的 list , 而不是操作原来的 stakes
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| Map<String,List<HighwayStake>> roadStakeMap = images.stream() .filter(image -> !image.getStakes().isEmpty()) .map(dataImage -> new ArrayList<>(dataImage.getStakes())) .reduce((highwayStakes, highwayStakes2) -> { highwayStakes2.addAll(highwayStakes); return highwayStakes2; }) .orElse(new ArrayList<>()) .stream() .collect(Collectors.groupingBy(HighwayStake::getDlmc));
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List 的深度拷贝
上述的问题实际上是一个 list 的拷贝,而且是 浅度复制
new ArrayList<>(list)
和 Collections.copy(dest,src)
都是浅度复制
下面代码是一个靠谱的 深度拷贝, 需要 T 实现序列化接口
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public static <T> List<T> deepCopy(List<T> source) { ByteArrayOutputStream byteOut = new ByteArrayOutputStream(); List<T> dest = new ArrayList<>(); try { ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(byteOut); out.writeObject(source);
ByteArrayInputStream byteIn = new ByteArrayInputStream(byteOut.toByteArray()); ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(byteIn); dest = (List<T>) in.readObject(); } catch (IOException | ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } return dest; }
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reduce() 使用记录
reduce 有三种方法可以使用:
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)
<U> U reduce(U identity,BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,BinaryOperator<U> combiner)
第一种传入二元运算表达式,第二种是带初始值的二元运算表达式,这里着重记录下第三种的使用方式
第三种第一个参数方法的返回值类型,
第二个参数是一个二元运算表达式,这个表达式的第一个参数是方法的返回值,也就是方法的第一个参数,第二个参数是 Stream 里的值
第三个参数也是一个二元运算表达式,表达式的2个参数都是方法返回值的类型,用于对返回值类型的操作
第三个参数在非并发的情况下返回任何类型(甚至是 null)都没有影响,因为在非并发情况下,第三个二元表达式根本不会执行
那么第三个二元表达式用在并发的情况下,在并发的情况下,第二个二元表达式的第一个参数始终是方法的第一个类型,第三个三元表达式用于将不同线程操作的结果汇总起来
map() 和 flatMap()
区别在于, map() 返回自定义对象, 而 flatMap() 返回 Stream 流对象
distinct() 使用记录
最近在 lamda 的 stream 进行 list 去重复的时候,发现没有生效
代码如下:
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| Map<String, Map<String, List<FollowAnalysisPojo>>> maps = allList .parallelStream() .distinct() .collect(Collectors.groupingBy(FollowAnalysisPojo::getMainPlateNum,Collectors.groupingBy(FollowAnalysisPojo::getPlateNum)));
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实体类:
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| @Data public class FollowAnalysisPojo { private String mainPlateNum; private String plateNum; private String vehicleType; private String siteName; private String directionName; private String passTimeMain; private String passTimeSub; private Integer trackCount;
private Integer mainRowSpan = 0;
private Integer rowSpan;
private String key = UUID.randomUUID().toString(); }
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上面的代码是想做 先对查询出来的数据进行去重复的操作,然后在按照被跟车牌和跟踪车牌进行分组操作
有点需要说明的是 parallelStream()
比我们常用的 stream()
是并行多管操作,速度上更快
然后发现的问题是并没有去重复,当时也在奇怪 distinct() 里并没有任何参数来指定如何使用规则来去重复
正解
重写List中实体类的 equals()
方法
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| @Data public class FollowAnalysisPojo { ......
@Override public boolean equals(Object obj) { if(!(obj instanceof FollowAnalysisPojo))return false; FollowAnalysisPojo followAnalysisPojo = (FollowAnalysisPojo)obj; return passTimeMain.equals(followAnalysisPojo.passTimeMain) && passTimeSub.equals(followAnalysisPojo.passTimeSub); } }
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这样我们就按照我自定义的规则进行去重复了
运行了一下,发现还是不起作用
debug了一下,发现根本没有执行重写的 equals 方法
原来还需要重写 hashCode()
方法
在 equals()
方法 执行前会先执行 hashCode()
方法
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| @Data public class FollowAnalysisPojo { ......
@Override public int hashCode(){ int result = passTimeMain.hashCode(); result = 31 * result + passTimeMain.hashCode(); return result; } }
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这样就可以了。
2018-9-13 更新
如果我们不重写方法,有没有办法按照List中bean的某个属性来去重复呢?答案是有的,利用的是 stream 的 reduce,用一个set 来存放 key,代码如下:
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| List<JSONObject> result = trails.stream() .filter(distinctByKey(VehicleTrail::getPlateNbr)) .collect(Collectors.toList());
private <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) { Set<Object> seen = ConcurrentHashMap.newKeySet(); return t -> seen.add(keyExtractor.apply(t)); }
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2个集合的元素两两组合成一个 n * m 的集合 (笛卡尔积)
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| Integer[] xs = new Integer[]{3, 4}; Integer[] ys = new Integer[]{5, 6};
List<Image> images = Arrays.stream(xs).flatMap(x -> Arrays.stream(ys).map(y -> new Image(x,y))).collect(Collectors.toList());
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集合合并
比如: List<List> list 将所有的 Demo 合并到一个集合;
- reduce
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| List<Demo> demos = list.stream().reduce(new ArrayList<>(),(demo1,demo2) -> {demo1.addAll(demo2); return demo2;});
List<Demo> demos = list.stream().reduce(new ArrayList<>(),(demo1,demo2) -> Stream.concat(demo1.stream(),demo2.stream()).collect(Collectors.toList()));
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- flatMap
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| List<Demo> demos = list.stream().flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList());
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