list lamda排序及多次分组

先过滤在转换

 List<String> organizationList = getUser().getOrganizationList().stream().filter(t -> t.getErpCode() != null)
                .map(t -> t.getErpCode()).distinct().collect(Collectors.toList());

list快速转map

Map<String, GddResult> gddMap = gddList.stream().collect(Collectors.toMap(g -> g.getGoodsCode(), g -> g, (k1, k2) -> k1));

字典排序

List<String> list = new ArrayList<String>();
        list.add("a2Y12345");
        list.add("3X12345");
	    list.add("1Z12345");
        List<String> disProductList = list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(o -> o))), ArrayList::new));

list 先分组然后转map

Test t1= new Test("001","1","Y1","1");
        Test t2= new Test("001","2","Y1","2");
        Test t3= new Test("002","1","Y1","3");
        Test t4= new Test("002","2","Y1","4");
        Test t5= new Test("001","1","Y2","5");
        Test t6= new Test("002","1","Y2","6");
	    List<Test> list = new ArrayList<>();
	    list.add(t1);
        list.add(t2);
        list.add(t3);
        list.add(t4);
        list.add(t5);
        list.add(t6);
        Map<String, Map<String, Map<String, String>>> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Test::getOrgCode, Collectors.groupingBy(Test::getChannelId, Collectors.toMap(Test::getProductCode, Test::getD))));
        System.out.println(JSON.toJSON(collect));

输出

{"001":{"1":{"Y1":"1","Y2":"5"},"2":{"Y1":"2"}},"002":{"1":{"Y1":"3","Y2":"6"},"2":{"Y1":"4"}}}

日期类型排序

		List<Date> datas = new ArrayList<>();
        String s1 = "2019-08-10 22:18:22";
        String s2 = "2018-08-10 22:18:22";
        String s3 = "2017-08-10 22:19:22";
        DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        datas.add(df.parse(s1));
        datas.add(df.parse(s2));
        datas.add(df.parse(s3));
        datas.sort((a,b)-> b.compareTo(a));
        datas.forEach(d->{
            System.out.println(d);
        });

对象类型排序

ss.sort((a, b) -> b.getAge() - a.getAge());

inventory.sort(comparing(Apple::getWeight).reversed());
//返回 对象集合以类属性一降序排序 注意两种写法
 
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed());//先以属性一升序,结果进行属性一降序
 
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一,Comparator.reverseOrder()));//以属性一降序

按照两个属性排序

//返回 对象集合以类属性一升序 属性二升序
 
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).thenComparing(类::属性二));
 
//返回 对象集合以类属性一降序 属性二升序 注意两种写法
 
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed().thenComparing(类::属性二));//先以属性一升序,升序结果进行属性一降序,再进行属性二升序
 
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一,Comparator.reverseOrder()).thenComparing(类::属性二));//先以属性一降序,再进行属性二升序

//根据机构,渠道,商品分组分组,最后的list中正常情况有且只有一个对象

Map<String, Map<String, Map<String, List<StockProductBuisnessDto>>>> lastPriceMap = lastPriceList.stream().collect(Collectors.groupingBy(StockProductBuisnessDto::getOrgCode, Collectors.groupingBy(StockProductBuisnessDto::getChannelId, Collectors.groupingBy(StockProductBuisnessDto::getProductCode))));

//分组后再提取某个属性做list

pList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getLession, Collectors.mapping(Person::getId, Collectors.toList())));
### 回答1: Python 中的 lambda 函数是一种匿名函数,可以使用关键字 lambda 定义。语法如下: ```lambda 参数: 表达式``` 例如,定义一个计算两个数之和的 lambda 函数: ``` sum = lambda x, y: x + y print(sum(1, 2)) ``` 输出结果为 3 lambda 函数常用于需要一个简单函数的地方,比如在 map()、filter() 或者 sort() 等函数中作为函数参数。 ### 回答2: lambda函数是一种简明的匿名函数,可以在需要函数的地方使用,而不必定义一个具名函数。使用lambda函数可以更加简洁和方便地编写代码。 lambda函数的语法格式为:lambda 参数列表: 表达式 其中,参数列表可以包含多个参数,用逗号隔开,而表达式可以是任意合法的Python表达式。 lambda函数可以用在很多场景中,比如: 1. 作为参数传递给高阶函数:可以在调用高阶函数时使用lambda函数作为参数,简洁地传递函数逻辑。 2. 表达式求值:可以利用lambda函数的表达式特性,快速求解一些表达式的值。 3. 创建列表、字典等数据结构:可以使用lambda函数创建列表、字典等数据结构的元素。 例如,我们可以使用lambda函数对一个列表进行排序: ```python lst = [4, 2, 7, 1, 3] sorted_lst = sorted(lst, key=lambda x: x) # 使用lambda函数指定排序规则 print(sorted_lst) # 输出 [1, 2, 3, 4, 7] ``` 又比如,我们可以使用lambda函数对一个字典进行排序: ```python dic = {'apple': 3, 'banana': 1, 'orange': 4, 'grape': 2} sorted_dic = dict(sorted(dic.items(), key=lambda x: x[1])) # 使用lambda函数指定按值排序 print(sorted_dic) # 输出 {'banana': 1, 'grape': 2, 'apple': 3, 'orange': 4} ``` 需要注意的是,lambda函数由于是匿名函数,没有函数名,所以无法直接调用和复用,只能在需要的地方使用。而且lambda函数的表达式只能包含单个表达式,不能包含多个语句和代码块。 ### 回答3: Python的lambda函数是一种简洁、匿名的函数表达式。它可以用来定义简单的函数,通常用于那些只需执行一次的小型函数。 lambda函数的语法非常简单:lambda 参数列表: 表达式 其中,参数列表是指函数接收的输入参数,用逗号分隔;表达式是函数的执行逻辑。lambda函数可以接收任意数量的参数,但表达式必须返回一个结果。 下面是一个lambda函数的例子: ```python add = lambda x, y: x + y print(add(2, 3)) # 输出5 ``` 这个lambda函数接收两个参数x和y,并返回它们的和。可以通过给lambda函数传递实际参数来调用它。 lambda函数还可以用于高阶函数中,如map、filter和reduce等。下面是一些使用lambda函数的示例: 1. 使用map函数对列表中的每个元素做平方运算: ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared_numbers = list(map(lambda x: x**2, numbers)) print(squared_numbers) # 输出[1, 4, 9, 16, 25] ``` 2. 使用filter函数筛选出列表中的偶数: ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)) print(even_numbers) # 输出[2, 4] ``` 3. 使用reduce函数计算列表中所有元素的累加: ```python from functools import reduce numbers = [1, 2, 3, 4, 5] sum_of_numbers = reduce(lambda x, y: x + y, numbers) print(sum_of_numbers) # 输出15 ``` 总结:lambda函数是一种简洁、匿名的函数表达式。它可以用来定义简单的函数,也可以作为高阶函数的参数使用。使用lambda函数可以简化代码,使逻辑更加清晰。
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