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一、原始数据及需求二、利用Stream API处理List集合三、处理后得到符合需求的数据四、实体类总结

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一、原始数据及需求

需求：发货地和收货地相同的数据，合并这两项，并计算其他两项的数据之和

拿到的原始数据如下图所示：

二、利用Stream API处理List集合

代码如下：

@Override public Map<String, Object> countCarLine(String begin, String end) { // 线路统计 List<CarLineVO> carLineVOS = dashboardMapper.countCarLine(begin, end); // 接收处理后的数据 List<CarLineVO> newCarLineVOs = new ArrayList<>(); // 数据分组统计处理 carLineVOS.parallelStream() .collect(Collectors.groupingBy(item -> (item .getDeliverAddress() + item .getCollectAddress()), Collectors.toList())) .forEach((id, transfer) -> { transfer.stream() .reduce((a, b) -> new CarLineVO(a.getDeliverAddress(), a.getCollectAddress(), a.getCollectNetWeight().add(b.getCollectNetWeight()), a.getTotalFreightPrice().add(b.getTotalFreightPrice()))) .ifPresent(newCarLineVOs::add); }); Map<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("carLine", newCarLineVOs); return map; }

三、处理后得到符合需求的数据

处理后的数据：

四、实体类

CarLineVO类：

/** * @Author: Ron * @Create: 2020 10:14 */ @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class CarLineVO { private String deliverAddress; private String collectAddress; private BigDecimal collectNetWeight; private BigDecimal totalFreightPrice; }

实体类使用lombok插件

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总结

新建一个List集合存放CarLineVO对象，并用lambda表达式进行处理，其中parallelStream是一个并行执行的流.它通过默认的ForkJoinPool,提高多线程任务的速度。

参考资料