lambda表达式学习例子

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实例	表达式	说明
将仓库数据，以id为key,仓库数据为value	Map<Long, WareHouseDTO> warehouseMap = warehouseAllList.stream().collect(Collectors.toMap(WareHouseDTO::getId, t1 -> t1));//不提倡，除非key是数据库主 键	这里的key必须唯一，不然会报错，如果报错是脏数据引起，最好用下面这个
有顺序的MAP	Map<Long, TQmsTemplateInspectionItems> newItemsMap = insertInspectionItemsList.stream().collect(Collectors.toMap(TQmsTemplateInspectionItems::getInspectionItemsCode, Function.identity(), (t1, t2) -> t1,LinkedHashMap::new));
有可能脏数据引起某些key不唯一，则需要选择一条作为value	Map<Long, WareHouseDTO> cityWarehouseMap = warehouseAllList.stream().collect(Collectors.toMap(WareHouseDTO::getWarehouseId, Function.identity(), (t1, t2) -> t1));	一般选择这种作为key->value，防止key不唯一
如果要抽取某个list的某个字段作为list	List<Long> cityWarehouseIdList = supplierSiWarehouseList.stream().map(SupplierSiWarehouse::getfWarehouse).distinct().collect(Collectors.toList());	如果要对数据去重，则用distinct进行去重处理
有可能会抽取满足条件的作为key->value数据	List<WareHouseDTO> warehouseDTOList = warehouseAllList.stream().filter(x -> cityWarehouseIdList.contains(x.getWarehouseId())).collect(Collectors.toList());	在filter中可以进行各种筛选，比如包含，是否相等，大于等于等等
有时候不是一一个字段作为key,有可能是多个字段	Map<String, EtlOrderItemSku> etlOrderItemSkuMap = etlOrderItemSkuList.stream().filter(t1 ->warehouseMap.containsKey(t1.getWarehouseId())).collect( Collectors.toMap(t1 -> warehouseMap.get(t1.getWarehouseId()).getWarehouseId() + "_" + t1.getSkuId(), Function.identity(), (t1, t2) -> t1));	注意，多个字段为key,最好拼接成字符串，如果key都是数字，会对数字加和做key,有可能会出错
有可能list中的作为key的字段的类型不是我们想要的，可以转换	saleasIdList = salesAreaList.stream().filter(s -> param.getWarehouseId().equals(s.getWarehouse_id())).map(t -> Integer.parseInt(t.getId() + "")).distinct().collect(Collectors.toList());	举例中将long转换成integer,也可以是其他转换
有时候要处理的是一个map,要将map中long型的抽取成一个integer的list	List<Integer> skuIds = supplierPriceMap.keySet().stream().map(t1 -> t1.intValue()).collect(Collectors.toList());	这里简单的将map的key抽取成set然后再对每个key做转换，然后输出成list
有时候，我们需要将几个数字，做成一个list集合，但是一个个塞，不仅繁琐，而且low	List<Integer> protypeList = Arrays.stream("3,4,12".split(",")).map(n -> Integer.valueOf(n)).collect(Collectors.toList());	先用Arrays数组转stream,然后将参数以字符串分隔，这样就是一个list,然后对这个list做lambda处理
有很多场景，一个list中的要做key的字段不唯一，并且业务场景出现	Map<Integer, List<UpsEnginePromotionResDTO>> listSkuMap = upsEnginePromotionResDTOList.stream().collect(Collectors.groupingBy(UpsEnginePromotionResDTO::getSkuId));	这样每一个key会对应不止一个value
有顺序的分组Map	Map<Long, List<TQmsTemplateCaseInspectionItems>> oldCaseItemsListMap = oldItemsList.stream().collect(Collectors.groupingBy(TQmsTemplateCaseInspectionItems::getInspectionItemsCode,LinkedHashMap::new,Collectors.toList()));
如果要对一个list以一个字段进行升级排序，比如1，升序，2降序，则使用jdk封装好的Comparator.comparing	Collections.sort(promotionReferenceToStockList, Comparator.comparing(t -> t.getForecastSales() * (sortType - 1.5)));	ForecastSales是要比对的字段，sortType有可能是1或者2，则，在这里减去1.5之后，得出(sortType - 1.5)的正负性，进行排序，Comparator.comparing里面也是lambda实现的： public static <T, U extends Comparable<? super U>> Comparator<T> comparing( Function<? super T, ? extends U> keyExtractor) { Objects.requireNonNull(keyExtractor); return (Comparator<T> & Serializable) (c1, c2) -> keyExtractor.apply(c1).compareTo(keyExtractor.apply(c2)); }
分组取bean中的一个字段为list	Map<Integer, List<Integer>> listSkuMap1 = upsEnginePromotionResDTOList.stream().collect(Collectors.groupingBy(UpsEnginePromotionResDTO ::getSkuId, Collectors.mapping(UpsEnginePromotionResDTO::getCustomDailyLimit,Collectors.toList())));	以一个重复字段为key,取出bean中的一个字段为value
取出一个字段对应的另一个字段	Map<Long, Long> salesAreaToWarehouseId =salesAreaList.stream().collect(Collectors.toMap(SalesArea::getId,SalesArea::getWarehouse_id , (t1, t2) -> t1));	比如例子，以仓售卖区id换仓库id
加和一个list的某个字段	instockList.stream().filter(t1 -> t1.getfProcurementItem().equals(pOrderAdjustSWebResDTO.getfProcurementItem())).collect(Collectors.summingLong(ProcurementOrderInstockDTO::getNum))	比如要加和某个poi多次入库的重量