@RequestBody List<TbSite> tbSites,@RequestBody Long position,@RequestBody Long siteId
时间: 2023-11-01 15:56:04 浏览: 156
根据提供的引用内容,@RequestBody是SpringMVC中的注解,用于接收HTTP请求的请求体,并将其转换为指定的Java对象。在你的问题中,@RequestBody用于接收List<TbSite>、Long类型的position和siteId参数。
在CmsPageController类中,你可以找到使用@RequestBody注解的示例,如下所示:
```java
@PostMapping("/example")
public void exampleMethod(@RequestBody List<TbSite> tbSites, @RequestBody Long position, @RequestBody Long siteId) {
// 方法体
}
```
以上示例代码中,exampleMethod方法使用了@RequestBody注解,将HTTP请求的请求体转换为List<TbSite>、Long类型的参数,分别命名为tbSites、position和siteId。
这样,当发送带有请求体的POST请求到"/example"路径时,SpringMVC会自动将请求体转换为List<TbSite>、Long类型的参数,并传递给exampleMethod方法。
希望上述解答对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
Map<Long, List<List<RealtimeDataAO>>> collect = siteDeviceRelatedList.stream().collect(Collectors.groupingBy(SiteDeviceRelatedDO::getSiteId, Collectors.mapping(o -> deviceRealtimeMap.get(o.getDeviceId()), Collectors.toList())));怎么返回值变成Map<Long, List<RealtimeDataAO>>形式
要将 `Map<Long, List<List<RealtimeDataAO>>>` 转换为 `Map<Long, List<RealtimeDataAO>>` 的形式,可以使用 `flatMap` 和 `collect` 方法来实现。 代码示例如下:
```java
Map<Long, List<RealtimeDataAO>> collect = siteDeviceRelatedList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(SiteDeviceRelatedDO::getSiteId,
Collectors.mapping(o -> deviceRealtimeMap.get(o.getDeviceId()), Collectors.toList())))
.entrySet().stream()
.flatMap(e -> e.getValue().stream().flatMap(List::stream)
.map(item -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(e.getKey(), item)))
.collect(Collectors.groupingBy(Map.Entry::getKey,
Collectors.mapping(Map.Entry::getValue, Collectors.toList())));
```
代码中使用 `entrySet` 方法将 `Map<Long, List<List<RealtimeDataAO>>>` 转换为 `Stream<Map.Entry<Long, List<List<RealtimeDataAO>>>>`,然后使用 `flatMap` 方法将 `List<List<RealtimeDataAO>>` 打平为 `List<RealtimeDataAO>`。接着使用 `map` 方法将 `List<RealtimeDataAO>` 中的元素与对应的 `siteId` 组成一个新的 `Map.Entry` 对象。最后再使用 `groupingBy` 和 `mapping` 方法将 `Map.Entry<Long, RealtimeDataAO>` 转换为 `Map<Long, List<RealtimeDataAO>>` 的形式。
deviceDOList.stream().filter(devIdList.get())怎么收集deviceDOList在devIdList里面的List<DeviceDO> deviceDOList = ipcRepository.findByVmsIdAndSiteIdInAndNameLikeAndSort(request); // 支持people-count的设备id List<Long> devIdList = new ArrayList<>(); requestQuery.getSiteIds().forEach( siteId -> { List<Long> devIds = cacheService.getPeopleCountingCache(requestQuery.getVmsId(), siteId).stream() .map(DeviceDO::getId).collect(Collectors.toList()); devIdList.addAll(devIds); } ); deviceDOList.stream().filter(devIdList.get())
<think>好的,我现在需要帮助用户解决他们关于Java流处理的问题。用户提供的代码片段中有两个主要部分:一个是获取deviceDOList的查询,另一个是尝试使用流过滤出在devIdList中的设备。用户的问题在于如何正确使用stream().filter()来收集符合条件的DeviceDO对象。
首先,我需要理解用户代码的结构。deviceDOList是通过ipcRepository查询得到的一个List<DeviceDO>。然后,用户希望过滤出那些在devIdList中存在id的DeviceDO元素。当前的尝试是使用deviceDOList.stream().filter(devIdList.get()),但这显然有问题,因为filter方法需要的是一个Predicate函数式接口,而devIdList.get()会返回一个Long类型的元素,这会导致类型不匹配和逻辑错误。
接下来,我需要确定正确的过滤条件。用户的目标是检查每个DeviceDO对象的id是否包含在devIdList中。因此,filter中的条件应该是一个lambda表达式,遍历每个device对象,检查其id是否存在于devIdList里。例如,device -> devIdList.contains(device.getId())。
然后,考虑到devIdList可能很大,使用List的contains方法在每次迭代时都会导致线性查找,时间复杂度是O(n),这可能影响性能。为了优化,可以将devIdList转换为一个HashSet,因为HashSet的contains操作是O(1)的时间复杂度,尤其是在数据量大的情况下,这会显著提高效率。
此外,用户可能在收集结果时没有正确使用collect方法。需要提醒用户使用Collectors.toList()来将过滤后的流转换为List<DeviceDO>。
还有,用户代码中的devIdList是通过遍历siteIds,查询每个siteId对应的设备id,并合并到devIdList中。这里需要注意,如果siteIds中有重复的siteId,可能会导致重复的devId被加入。不过,这可能根据业务需求是否有重复而定,但用户可能需要考虑去重,或者在转换为Set时自动处理。
最后,需要将所有这些思考整理成一个清晰的步骤,用中文解释给用户,指出原始代码的问题,如何修改过滤条件,以及性能优化的建议,并提供完整的示例代码。</think>根据您的代码,目标是从`deviceDOList`中筛选出`id`存在于`devIdList`中的设备。以下是逐步分析和修正:
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### **问题分析**
1. **当前代码问题**
`deviceDOList.stream().filter(devIdList.get())` 语法错误:
- `filter()`需要接收一个`Predicate`(返回`boolean`的函数),但`devIdList.get()`返回的是`Long`类型值,导致类型不匹配。
- `devIdList.get()`试图通过索引获取元素,但未指定具体索引,会导致编译错误。
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### **修正方案**
**目标**:筛选出 `deviceDOList` 中 `id` 存在于 `devIdList` 的设备。
#### **步骤 1:定义过滤条件**
使用 `filter(device -> devIdList.contains(device.getId()))` 作为条件:
```java
List<DeviceDO> filteredList = deviceDOList.stream()
.filter(device -> devIdList.contains(device.getId()))
.collect(Collectors.toList());
```
#### **步骤 2:性能优化(建议)**
如果 `devIdList` 较大,`List.contains()` 的线性查找(时间复杂度 $O(n)$)效率较低。可改用 `HashSet`(时间复杂度 $O(1)$):
```java
Set<Long> devIdSet = new HashSet<>(devIdList); // 转换为Set
List<DeviceDO> filteredList = deviceDOList.stream()
.filter(device -> devIdSet.contains(device.getId()))
.collect(Collectors.toList());
```
---
### **完整代码示例**
```java
// 查询原始设备列表
List<DeviceDO> deviceDOList = ipcRepository.findByVmsIdAndSiteIdInAndNameLikeAndSort(request);
// 构建支持people-count的设备id集合
Set<Long> devIdSet = new HashSet<>();
requestQuery.getSiteIds().forEach(siteId -> {
List<Long> devIds = cacheService.getPeopleCountingCache(requestQuery.getVmsId(), siteId)
.stream()
.map(DeviceDO::getId)
.collect(Collectors.toList());
devIdSet.addAll(devIds); // 自动去重
});
// 筛选出符合id条件的设备
List<DeviceDO> result = deviceDOList.stream()
.filter(device -> devIdSet.contains(device.getId()))
.collect(Collectors.toList());
```
---
### **关键点总结**
1. **过滤逻辑**:通过 `filter()` 和 `contains()` 实现集合成员检查。
2. **性能优化**:使用 `HashSet` 替代 `List` 提升查询效率。
3. **代码可读性**:建议将中间变量命名为 `devIdSet` 以明确其类型和用途。
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