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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 | @Datapublic 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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 | @Datapublic 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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 | @Datapublic 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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