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前端vue_湖南关于新冠最新通知_网络营销策划创意案例点评_中和seo公司

2025/4/3 11:26:16 来源:https://blog.csdn.net/m0_65152767/article/details/146423212  浏览:    关键词:前端vue_湖南关于新冠最新通知_网络营销策划创意案例点评_中和seo公司
前端vue_湖南关于新冠最新通知_网络营销策划创意案例点评_中和seo公司

🚀 深入解析 Java Stream API:筛选根节点的优雅实现 🔧

大家好!👋 今天我们来聊聊 Java 8 中一个非常常见的操作:使用 Stream API 从 List 中筛选出特定条件的元素。🎉 具体来说,我们将深入分析以下代码片段:

List<InviteCode> roots = inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList());

这段代码看似简单,但背后涉及了 Stream API、Lambda 表达式以及 Collectors.toList 的强大功能。💡 我们将从代码的背景开始,逐步拆解它的实现原理,探讨使用场景、优势和优化方法,最后通过一个实际案例展示它的应用。为了更直观地理解整个过程,我们还会插入一个 Mermaid 流程图!📊

准备好了吗?让我们开始吧!🚀


📖 背景:为什么需要筛选根节点?

在 Java 开发中,我们经常需要处理层级数据。例如,在一个邀请码系统中,我们有一个 List<InviteCode>,其中 InviteCode 是一个实体类,包含以下字段:

public class InviteCode {private Integer id;private String inviteCode;private Integer inviteLevel;private Integer createdBy;// Getters and Setterspublic Integer getId() {return id;}public String getInviteCode() {return inviteCode;}public Integer getInviteLevel() {return inviteLevel;}public Integer getCreatedBy() {return createdBy;}
}

假设我们有一个 List<InviteCode>,包含 adminId = 7 的所有邀请码记录:

idadmin_idcreated_byinvite_codeinvite_level
207NULL******0
217202631131
227207043581
237209828681
247NULL******0
25724******1
26725******2
277269914763

我们的目标是构建一个以 adminId 为根的邀请码层级树。层级树的构建需要从根节点开始,而根节点的定义是 createdBy == nullInviteCode 对象。换句话说:

  • createdBy == null:表示这是一个根节点(没有父节点)。
  • createdBy != null:表示这是一个子节点(有父节点,createdBy 是父节点的 id)。

因此,我们需要从 List<InviteCode> 中筛选出所有 createdBy == nullInviteCode 对象,这就是以下代码的作用:

List<InviteCode> roots = inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList());

🌟 代码拆解:一步步理解

让我们逐步拆解这段代码,弄清楚它是如何工作的!

1. inviteCodes.stream()

  • inviteCodes:是一个 List<InviteCode>,包含 adminId = 7 的 8 条记录(id = 20, 21, ..., 27)。
  • stream():将 List<InviteCode> 转换为一个 Stream<InviteCode>
    • Stream 是 Java 8 引入的流式 API,允许你以声明式的方式处理集合数据(例如映射、过滤、归约等)。

结果inviteCodes.stream() 生成了一个 Stream<InviteCode>,包含 8 个 InviteCode 对象。

2. .filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null)

  • filter:是 Stream API 的一个中间操作,用于筛选流中的元素。
  • ic -> ic.getCreatedBy() == null:这是一个 Lambda 表达式,表示一个谓词(Predicate),用于判断每个 InviteCode 对象是否满足条件。
    • ic:代表流中的每个 InviteCode 对象。
    • ic.getCreatedBy():获取 InviteCode 对象的 createdBy 字段(Integer 类型)。
    • ic.getCreatedBy() == null:检查 createdBy 是否为 null
  • 作用filter 会保留所有满足条件的元素(createdBy == nullInviteCode),丢弃不满足条件的元素。

类型Predicate<InviteCode>,将 InviteCode 映射为一个布尔值(truefalse)。

3. .collect(Collectors.toList())

  • collect:是 Stream API 的终止操作,用于将流中的元素收集到一个结果容器中(例如 ListSetMap)。
  • Collectors.toList():是一个收集器(Collector),专门用于将流中的元素收集到一个 List 中。

结果collect(Collectors.toList()) 将筛选后的 Stream<InviteCode> 收集到一个新的 List<InviteCode> 中。

4. 整体效果

  • inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList())
    • inviteCodes 创建一个 Stream<InviteCode>
    • 筛选出所有 createdBy == nullInviteCode 对象。
    • 将筛选结果收集到一个新的 List<InviteCode> 中。
  • 赋值:将结果赋值给 rootsroots 是一个 List<InviteCode>,包含所有根节点。

📊 Mermaid 流程图:可视化筛选过程

为了更直观地理解从 List<InviteCode> 筛选根节点的过程,我们使用 Mermaid 流程图来展示:

True
False
Start: List<InviteCode> inviteCodes
Stream<InviteCode>
inviteCodes.stream()
For each InviteCode in Stream
Check Condition:
ic.getCreatedBy() == null
Keep InviteCode
(e.g., id=20, createdBy=null)
Discard InviteCode
(e.g., id=21, createdBy=20)
Collect to List<InviteCode>
Collectors.toList()
End: List<InviteCode> roots
  • 流程说明
    1. List<InviteCode> 开始,转换为 Stream<InviteCode>
    2. 对流中的每个 InviteCode 对象:
      • 检查 createdBy == null
      • 如果 true,保留该对象;如果 false,丢弃。
    3. 将筛选后的元素收集到 List<InviteCode> 中。

📝 示例:具体数据

假设 inviteCodes 包含以下数据(adminId = 7):

idadmin_idcreated_byinvite_codeinvite_level
207NULL******0
217202631131
227207043581
237209828681
247NULL******0
25724******1
26725******2
277269914763

1. inviteCodes.stream()

  • 生成了一个 Stream<InviteCode>,包含 8 个 InviteCode 对象(id = 20, 21, ..., 27)。

2. .filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null)

  • 对每个 InviteCode 对象检查 createdBy 是否为 null
    • id = 20createdBy = null,保留。
    • id = 21createdBy = 20,丢弃。
    • id = 22createdBy = 20,丢弃。
    • id = 23createdBy = 20,丢弃。
    • id = 24createdBy = null,保留。
    • id = 25createdBy = 24,丢弃。
    • id = 26createdBy = 25,丢弃。
    • id = 27createdBy = 26,丢弃。

结果:筛选后的 Stream<InviteCode> 只包含 2 个元素:

  • InviteCode(id=20, createdBy=null, ...)
  • InviteCode(id=24, createdBy=null, ...)

3. .collect(Collectors.toList())

  • 将筛选后的 Stream<InviteCode> 收集到一个新的 List<InviteCode> 中。

结果roots 是一个 List<InviteCode>,包含以下 2 个元素:

  • InviteCode(id=20, createdBy=null, ...)
  • InviteCode(id=24, createdBy=null, ...)

🌟 为什么需要 roots

在邀请码系统中,我们的目标是构建一个以 adminId 为根的层级树。层级树的构建需要从根节点开始,递归地查找子节点:

// 找到所有根节点(createdBy = NULL)
List<InviteCode> roots = inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList());// 为每个根节点构建树形结构
List<InviteCodeTreeDTO> trees = new ArrayList<>();
for (InviteCode root : roots) {InviteCodeTreeDTO tree = buildTree(root, inviteCodeMap, new HashSet<>());trees.add(tree);
}
  • 层级树
    • id = 20 是第一个根节点(createdBy = null),它的子节点是 id = 21, 22, 23createdBy = 20)。
    • id = 24 是第二个根节点(createdBy = null),它的子节点是 id = 25createdBy = 24),以此类推。
  • 筛选根节点的作用
    • 层级树的构建需要从根节点开始,createdBy == null 表示这是一个根节点(没有父节点)。

🚀 优势:为什么使用 Stream API?

1. 代码简洁

  • Stream API 提供了声明式的写法,比传统的 for 循环更简洁。
  • 传统写法可能需要手动遍历和填充 List
    List<InviteCode> roots = new ArrayList<>();
    for (InviteCode ic : inviteCodes) {if (ic.getCreatedBy() == null) {roots.add(ic);}
    }
    
  • 使用 Stream API,代码更简洁优雅。

2. 功能强大

  • Stream API 支持链式操作,可以轻松添加其他过滤条件。
  • 例如,如果只想筛选 inviteLevel == 0 的根节点:
    List<InviteCode> roots = inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null && ic.getInviteLevel() == 0).collect(Collectors.toList());
    

3. 并行处理

  • Stream API 支持并行处理(parallelStream()),在大规模数据下可以提高性能:
    List<InviteCode> roots = inviteCodes.parallelStream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList());
    

🛠️ 优化建议

1. 添加日志

可以在筛选根节点后添加日志,方便调试:

List<InviteCode> roots = inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList());
logger.info("Found {} root nodes for adminId {}: {}", roots.size(), adminId, roots);
  • 效果:记录找到的根节点数量和详细信息。

2. 并行处理

如果 inviteCodes 非常大,可以使用 parallelStream() 提高性能:

List<InviteCode> roots = inviteCodes.parallelStream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList());
  • 注意:并行流适合大数据量,但在小数据量下可能反而更慢(因为线程开销)。

3. 空列表处理

如果 roots 为空,可以提前返回:

List<InviteCode> roots = inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList());if (roots.isEmpty()) {AdminInviteCodeTreeDTO result = new AdminInviteCodeTreeDTO();result.setAdminId(adminId);result.setChildren(Collections.emptyList());return result;
}
  • 效果:避免不必要的树构建操作。

📝 完整代码:实际应用

以下是完整的 InviteCodeService 实现,展示了如何使用 roots 构建层级树:

public class InviteCodeService {private final InviteCodeRepository inviteCodeRepository;private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(InviteCodeService.class);public InviteCodeService(InviteCodeRepository inviteCodeRepository) {this.inviteCodeRepository = inviteCodeRepository;}public AdminInviteCodeTreeDTO getAdminInviteCodeTree(Integer adminId) {List<InviteCode> inviteCodes = inviteCodeRepository.findByAdminId(adminId);if (inviteCodes.isEmpty()) {AdminInviteCodeTreeDTO result = new AdminInviteCodeTreeDTO();result.setAdminId(adminId);result.setChildren(Collections.emptyList());return result;}// 将 List<InviteCode> 转换为 Map<Integer, InviteCode>Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap = inviteCodes.stream().collect(Collectors.toMap(InviteCode::getId, ic -> ic));// 预构建 createdBy 到子节点的映射Map<Integer, List<InviteCode>> childrenMap = inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() != null).collect(Collectors.groupingBy(InviteCode::getCreatedBy));// 找到所有根节点(createdBy = NULL)List<InviteCode> roots = inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList());logger.info("Found {} root nodes for adminId {}: {}", roots.size(), adminId, roots);// 如果没有根节点,直接返回if (roots.isEmpty()) {AdminInviteCodeTreeDTO result = new AdminInviteCodeTreeDTO();result.setAdminId(adminId);result.setChildren(Collections.emptyList());return result;}// 为每个根节点构建树形结构List<InviteCodeTreeDTO> trees = new ArrayList<>();for (InviteCode root : roots) {InviteCodeTreeDTO tree = buildTree(root, inviteCodeMap, childrenMap, new HashSet<>());trees.add(tree);}AdminInviteCodeTreeDTO result = new AdminInviteCodeTreeDTO();result.setAdminId(adminId);result.setChildren(trees);return result;}private InviteCodeTreeDTO buildTree(InviteCode root, Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap, Map<Integer, List<InviteCode>> childrenMap, Set<Integer> visited) {if (!visited.add(root.getId())) {throw new IllegalStateException("Detected a cycle in invite code hierarchy at ID: " + root.getId());}InviteCodeTreeDTO node = new InviteCodeTreeDTO();node.setId(root.getId());node.setInviteCode(root.getInviteCode());node.setInviteLevel(root.getInviteLevel());node.setChildren(new ArrayList<>());List<InviteCode> children = childrenMap.getOrDefault(root.getId(), Collections.emptyList());for (InviteCode child : children) {InviteCodeTreeDTO childNode = buildTree(child, inviteCodeMap, childrenMap, new HashSet<>(visited));node.getChildren().add(childNode);}return node;}
}

🎉 总结

通过 Stream API 和 Collectors.toList,我们可以轻松地从 List<InviteCode> 中筛选出根节点,为后续的层级树构建提供了基础。💻

  • 核心代码inviteCodes.stream().filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null).collect(Collectors.toList()) 筛选出根节点。
  • 优势:代码简洁、功能强大、支持并行处理。
  • 优化:添加日志、提前处理空列表、支持并行流。

希望这篇博客对你理解 Stream API 和 filter 操作有所帮助!💬 如果你有其他问题,欢迎留言讨论!🚀

📚 参考:Java 官方文档、Collectors 源码。点赞和分享哦!😊

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