poOrderPayVos.stream().collect(Collectors.toMap(PoOrderPayVo::getPoOrderId, item->{ List<Integer> getNameList = new ArrayList<>(); getNameList.add(item.getPayType()); return getNameList; },(List<Integer> value1, List<Integer> value2) -> { value1.addAll(value2); return value1; }))
时间: 2024-02-16 11:27:40 浏览: 42
这是一段 Java 8 的代码,使用了 stream 和 Collectors 类,将一个 PoOrderPayVo 对象列表转换成一个 Map,其中 key 是 PoOrderPayVo 对象的 poOrderId 属性,value 是一个 List,其中只有一个元素,即 PoOrderPayVo 对象的 payType 属性。如果 Map 中已经有了相同的 key,则将新的 value 加入到已有的 List 中。可以看出,这段代码的作用是将 PoOrderPayVo 对象按照 poOrderId 分组,并将每个组内的 payType 放到一个 List 中。
相关问题
Map<String, TBmwyResolvedevicedata> moveHistoryMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(TBmwyResolvedevicedata::getEndTime, item -> item, (v1, v2) -> (v2))); 比较这两个集合中的endTIme List<String> dates = new ArrayList<>(); 如果不想等放到一个新的list集合中
这段代码的作用是将一个 List<TBmwyResolvedevicedata> 类型的集合转换成 Map<String, TBmwyResolvedevicedata> 类型的集合。
具体实现是通过 Java 8 Stream API 中的 Collectors.toMap() 方法实现的,该方法的作用是将一个 Stream 对象转换成一个 Map 对象。其中,第一个参数 TBmwyResolvedevicedata::getEndTime 是用于获取 TBmwyResolvedevicedata 对象中的 endTime 字段的方法引用,作为 Map 的 key 值;第二个参数 item -> item 表示将 TBmwyResolvedevicedata 对象本身作为 Map 的 value 值;第三个参数 (v1, v2) -> (v2) 是一个合并函数,用于解决 key 值重复的冲突情况,这里采用了 v2 覆盖 v1 的策略。
另外,这段代码还定义了一个 List<String> 类型的集合 dates,用于保存那些 endTime 不相等的 TBmwyResolvedevicedata 对象的 endTime 值。具体实现方式需要在这段代码的前面或者后面进行补充。
private void calcCategoryScore(String historyId) { List<ZshExamRecordDTO> zshExamRecordDTOList = zshExamRecordMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<ZshExamRecordDTO>().eq(ZshExamRecordDTO::getHistoryId, historyId)); List<ZshExamRecordApproveRecordDTO> zshExamRecordApproveRecordDTOList = zshExamRecordApproveRecordMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<ZshExamRecordApproveRecordDTO>().eq(ZshExamRecordApproveRecordDTO::getHistoryId, historyId)); List<String> questionIdList = zshExamRecordDTOList.stream().map(i -> i.getQuestionId()).collect(Collectors.toList()); List<ZshQuestionBankDTO> questionBankDTOList = questionIdList.isEmpty() ? new ArrayList<>() : zshQuestionBankMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<ZshQuestionBankDTO>().in(ZshQuestionBankDTO::getId, questionIdList)); List<Integer> typeList = questionBankDTOList.stream().map(i -> i.getType()).distinct().collect(Collectors.toList()); Map<Integer, List<String>> questionTypeListmap = questionBankDTOList.stream().collect(Collectors.groupingBy(ZshQuestionBankDTO::getType, Collectors.mapping(i -> i.getId(), Collectors.toList()))); zshExamUserTypeScoreMapper.delete(new LambdaQueryWrapper<ZshExamUserTypeScoreDTO>().eq(ZshExamUserTypeScoreDTO::getHistoryId, historyId)); for (Integer type : typeList) { List<ZshQuestionBankDTO> questionListTmp = questionBankDTOList.stream().filter(i -> i.getType().equals(type)).collect(Collectors.toList()); List<String> questionIdListTmp = questionListTmp.stream().map(i -> i.getId()).collect(Collectors.toList()); Integer score = zshExamRecordApproveRecordDTOList.stream().filter(i -> questionIdListTmp.contains(i)).map(i -> { String scores = i.getScores(); return parseScore(scores); }).flatMap(List::stream).flatMapToInt(i -> IntStream.of(i)).sum(); List<String> typeQuestionIdList = questionTypeListmap.get(type); Long correctCount = zshExamRecordApproveRecordDTOList.stream().filter(i -> i.getResult() != null && i.getResult() == 1 && typeQuestionIdList.contains(i.getQuestionId())).count(); ZshExamUserTypeScoreDTO item = new ZshExamUserTypeScoreDTO(); item.setScore(score); item.setType(type); item.setHistoryId(historyId); item.setCorrectCount(correctCount.intValue()); zshExamUserTypeScoreMapper.insert(item); } }approve表中相应题目的score!=0但最后结果中的score计算为0是为什么
<think>好的,我现在需要帮助用户解决他们的问题:在`calcCategoryScore`方法中,尽管`approve`表中的某些题目`score`不为0,但最终计算出来的`score`却是0。我需要仔细分析代码逻辑,找出可能的原因。
首先,我会通读用户提供的代码,理解每个步骤的作用。这个方法的主要功能是根据考试记录计算用户在不同题型上的得分和正确题数。涉及到的数据表包括考试记录表(`zshExamRecordDTOList`)、审批记录表(`zshExamRecordApproveRecordDTOList`)以及题目分类表(`questionBankDTOList`)等。
接下来,我会逐步检查代码中处理分数的部分。关键部分在循环遍历每个题型(`type`)时,对`zshExamRecordApproveRecordDTOList`进行过滤和分数计算。这里有一个可能的错误点:在过滤审批记录时,用户可能错误地使用了`questionIdListTmp`来过滤,但实际应该使用`questionIdListTmp.contains(i.getQuestionId())`,而代码中可能直接用了`i`,导致过滤条件不正确,从而没有正确获取到对应的分数。
然后,我会检查`parseScore`方法的实现。如果这个方法在解析审批记录中的分数时出现错误,比如无法正确解析非零分数,或者返回空列表,可能导致后续求和结果为0。此外,如果审批记录的`result`字段不为1(即答案不正确),即使有分数,也可能不会被计入,但根据代码逻辑,`result`是否影响分数取决于业务逻辑是否正确处理。
还要考虑数据是否正确。例如,审批记录中的`questionId`是否确实存在于当前题型的题目ID列表中,或者审批记录的`scores`字段是否存在非零值但格式不正确,导致解析失败。此外,检查数据库中的实际数据是否符合预期,是否有误操作导致数据不一致。
另外,代码中可能存在分组或映射错误。比如`questionTypeListmap`是否正确按题型分组,`typeQuestionIdList`是否正确获取了对应题型的题目ID列表,从而影响正确题数的统计和分数的计算。
最后,考虑其他可能性,如事务未提交导致查询不到最新数据,或者并发问题。不过根据代码结构,这些可能性较低,但也不能完全排除。
总结可能的原因:
1. 在过滤审批记录时,条件错误导致未能正确关联题目ID。
2. `parseScore`方法解析分数时出错,返回0或空列表。
3. 审批记录中的`result`字段不为1,导致分数未被计入。
4. 数据不一致,如审批记录中的题目ID不在当前题型中,或分数字段实际为0。
5. 分组映射错误,导致关联的题目ID不正确。
接下来,我需要针对这些可能的原因,逐一排查,建议用户检查相关代码段和数据,验证逻辑是否正确,数据是否符合预期。</think>这个分数计算为0的问题,可以从以下5个关键点进行排查:
$$score = \sum (\text{有效审批记录} \times \text{解析后的分数})$$
1. **数据关联问题**(重点关注):
- 检查第13行`filter(i -> questionIdListTmp.contains(i))`实际应为`filter(i -> questionIdListTmp.contains(i.getQuestionId()))`
- 当前写法直接将审批记录对象与题目ID字符串对比,会导致过滤条件永远不成立
- 这会导致`.map(i -> parseScore(...))`链式操作没有数据流过,最终sum()结果为0
2. 分数解析问题:
- 检查`parseScore()`方法实现
- 测试当`scores`字段值为"5,3"时,是否能正确返回[5,3]
- 注意空值/NPE处理:当`scores`为null或空字符串时的处理逻辑
3. 审批结果过滤:
```java
// 当前正确题数统计条件(不影响分数但需确认业务逻辑)
.filter(i -> i.getResult() != null && i.getResult() == 1)
```
- 确认是否只有result=1的记录才会计分
- 检查审批记录中result=1的记录是否确实关联了对应题目
4. 数据结构验证:
- 打印`questionIdListTmp`和`zshExamRecordApproveRecordDTOList`进行比对
- 验证审批记录中的questionId是否确实存在于对应题型的题目ID列表中
- 使用调试工具检查:
```java
System.out.println("当前题型["+type+"]题目ID列表: " + questionIdListTmp);
System.out.println("关联的审批记录: " + zshExamRecordApproveRecordDTOList);
```
5. 事务边界问题:
- 确认在执行删除操作`zshExamUserTypeScoreMapper.delete()`后
- 所有查询操作获取的是最新数据(考虑MyBatis的一级缓存影响)
- 建议在删除操作后手动清空缓存:
```java
sqlSession.clearCache(); // 如果使用SqlSessionTemplate
```
**验证步骤建议**:
1. 在第13行后添加临时日志:
```java
List<ZshExamRecordApproveRecordDTO> filteredApproves = zshExamRecordApproveRecordDTOList.stream()
.filter(i -> questionIdListTmp.contains(i.getQuestionId()))
.collect(Collectors.toList());
log.info("题型[{}]关联审批记录数:{}", type, filteredApproves.size());
```
2. 检查单个审批记录的`scores`字段值及其解析结果
3. 验证数据库记录中`result=1`的记录是否与预期一致
通过以上排查,应该可以准确定位到是数据关联问题、分数解析问题还是业务逻辑过滤导致的计算异常。
阅读全文
相关推荐

















