使用stream流 将list 转为map,key相等时 value 累加

使用stream流处理BigDecimal的方法有几种常规计算方式。首先，可以使用distinct()和count()方法来统计去重计数。例如，对一个对象列表进行去重计数可以使用以下代码： list.stream().filter(o -> o.getName() != null).map(object::getName).distinct().count(); 另外一种常见的方式是使用reduce()方法进行累加。对一个对象列表中的某个字段进行累加可以使用以下代码： list.stream().filter(o -> o.getElecutionTime() != null).map(object::getElecutionTime).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); 如果返回值是int类型，可以直接使用sum()方法进行求和。例如，对一个学生对象列表中的某个字段进行求和可以使用以下代码： list.stream().filter(o -> o.getCount() != null).mapToInt(Student::getCount).sum(); 还可以使用max()方法来取最大值。例如，对一个对象列表中的某个字段取最大值可以使用以下代码： list.stream().filter(o -> o.getMaxPeakLoad() != null).map(Object::getMaxPeakLoad).max(BigDecimal::compareTo).orElse(new BigDecimal("0")); 此外，还可以使用filter()方法进行简单的过滤，然后使用findFirst()方法找到第一个匹配的对象。例如，从一个对象列表中找到某个字段值与指定值相等的对象，并获取其结束日期可以使用以下代码： orgOneEvaluations.stream().filter(item -> maxLoad.equals(item.getMaxPeakLoad())).findFirst().orElse(new OrgOneEvaluation()).getEndDate(); 另外，还可以通过使用反射技术将实体类转换成map的方式进行处理。这种方法可以将对象的字段名作为key，字段值作为value放入map中。例如，可以使用以下代码将一个对象转换成map： private static Map<String, BigDecimal> objectToMap(Object obj) { Map<String, BigDecimal> map = new HashMap<>(); if (obj == null) { return map; } Class clazz = obj.getClass(); Field[] fields = clazz.getDeclaredFields(); try { for (Field field : fields) { field.setAccessible(true); if (field.get(obj) != null) { map.put(field.getName(), (BigDecimal) field.get(obj)); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return map; } [2,3] 注意，以上代码中的BigDecimal类型对null值不友好，如果需要保留null值，则可以去除判空逻辑。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [map集合-stream流-BigDecimal](https://blog.csdn.net/weixin_44696435/article/details/126008713)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

<think>好的，我现在要解决用户的问题。用户提到他们的Java代码在处理考试题目评分时，即使答案选对了也不会加分。前端传的参数是{examineeId: 10009, answers: {1: “B”, 2: “B”, 3: “B”}}，而数据库中的题目答案可能有问题。用户怀疑是SQL数据错误导致匹配失败，需要我帮忙检查并优化SQL。 首先，我需要理解整个流程。后端代码中，submitExam方法会查询所有考题，然后遍历每个问题，检查用户的答案是否正确。如果正确，就累加分数。关键在于checkAnswer方法，它比较正确答案和用户答案的集合是否相等。而parseAnswer方法会将答案字符串按逗号分割，去空格并转为集合。 接下来，我需要查看数据库表结构。用户提供的wxw_exam_question表结构显示correct_answer字段是varchar(500)，存储的是JSON数组，比如正确答案是["A"]。而用户的前端提交的答案格式是“B”这样的字符串。例如，题目1的正确答案在数据库里是["A"]，而用户提交的是“B”，这时候确实不正确，所以不加分是正确的。但如果用户提交的答案应该正确的情况却没有加分，那问题出在哪里？ 可能的问题点有几个： 1. 数据库中的correct_answer存储的格式是否正确。例如，题目1的正确答案是否是["A"]，但用户提交的是“A”，那么parseAnswer后，correctSet是{"A"}，userSet也是{"A"}，应该匹配。但如果correct_answer存储的是类似"[\"A\"]"这样的带转义字符的字符串，或者格式不正确，可能会导致split后的结果不对。 2. checkAnswer方法是否正确处理了答案。例如，如果correct_answer是JSON数组，但代码中没有正确解析，而是直接按逗号分割，可能会导致问题。比如，如果correct_answer是"[\"A\",\"B\"]"，用split(",")的话会得到["[\\"A\\"", "\\"B\\"]"]这样的错误结果，导致集合不匹配。 3. 数据库中的correct_answer字段是否存储的是选项的值还是选项的标识。例如，题目选项中选项B的值是“3”，而correct_answer存储的是“B”，这时候可能需要比较的是选项的标识，而不是值，但用户提交的是“B”，所以应该没问题。 现在，用户提到前端参数中的answers是{1: “B”, 2: “B”, 3: “B”}，而数据库中的correct_answer是否正确？比如，题目1的correct_answer是否是["B"]？如果是，用户提交的“B”应该正确，但实际是否被正确处理？ 需要检查数据库中的数据。例如，假设题目1的correct_answer存储的是["A"]，而用户提交了“B”，自然不匹配。但如果题目1的正确答案应该是B，而数据库里存的是["A"]，那就是数据错误。 用户提供的表结构示例中，options字段是JSON数组，如["A. 2", "B. 3", "C. 4", "D. 5"]，而correct_answer是["A"]。这可能意味着正确答案是选项A，即“2”。但用户提交的是“B”，所以如果题目1的正确答案是A，用户回答B当然错误，所以不加分是正确的。但用户的问题描述说即使选对了也不会加分，所以可能实际情况中用户认为正确答案是B，但数据库里存的是其他值。 因此，首先需要检查数据库中的correct_answer是否正确。例如，题目1的正确答案是否应该是B，但数据库中存的是["A"]，导致即使用户选了B，也被判为错误。这属于数据错误，而不是代码逻辑问题。 另外，检查代码中的parseAnswer方法是否正确处理了JSON数组格式。例如，如果correct_answer字段存储的是"["A"]"，即JSON数组字符串，那么用split(",")分割是否正确？比如，字符串是"["A","B"]"，split后会变成["["A", "B"]"]，包含方括号和引号，导致解析错误。 例如，假设correct_answer的值是"[\"B\"]"，那么使用split(",")的话，分割后的每个元素会是"[\"B\"]"，然后经过trim后变成"[B]"，导致集合比较失败。因为用户提交的是“B”，而correctSet会是{"[B]"}，而userSet是{"B"}，所以不相等。 这说明代码中的parseAnswer方法可能无法正确处理JSON数组格式的correct_answer。当前代码将答案按逗号分割，但JSON数组中的元素可能包含引号和方括号，导致split后的结果包含这些字符，从而无法正确匹配。 例如，correct_answer字段的值可能是"["B"]"，存储为字符串时是"[\"B\"]"，当代码执行split(",")时，会得到["[\"B\"]"]，然后trim后变成"["B"]"，而用户提交的是"B"，所以两者不匹配。 这说明问题出在correct_answer的存储格式和解析方式不匹配。代码预期correct_answer是用逗号分隔的字符串，例如"A,B"，但实际上correct_answer是JSON数组格式的字符串，例如"[\"A\",\"B\"]"，导致解析后的集合不正确。 因此，问题根源在于correct_answer字段存储的是JSON数组字符串，而代码中使用split(",")来解析，导致解析错误，无法正确匹配用户答案。 解决方案是修改parseAnswer方法，使其能够正确解析JSON数组字符串。例如，将correct_answer解析为实际的JSON数组，而不是简单地用逗号分割。 例如，使用JSON解析库（如Jackson或Gson）将correct_answer字符串转换为List<String>，然后再转为Set。这样，无论correct_answer中的元素是否有引号或方括号，都能正确解析。 但当前代码中的parseAnswer方法只是简单地用逗号分割，并过滤空值。这会导致如果correct_answer是JSON数组格式，解析后的结果包含方括号和引号，无法正确匹配用户提交的答案。 因此，需要修改parseAnswer方法，使其能够正确解析JSON数组。例如： private Set<String> parseAnswer(String answer) { try { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); List<String> list = mapper.readValue(answer, new TypeReference<List<String>>() {}); return new HashSet<>(list); } catch (IOException e) { return Collections.emptySet(); } } 这样，correct_answer字段中的JSON数组字符串会被正确解析为字符串列表，然后转为集合。用户提交的答案如果是逗号分隔的字符串（如"B"或"A,B"），则会被正确分割并处理。 但用户当前代码中的parseAnswer方法并没有这样做，而是直接split(",")，导致JSON格式的correct_answer无法正确解析。 因此，问题的根本原因是代码中的parseAnswer方法无法正确解析数据库中的correct_answer字段（JSON数组格式），导致比较失败，即使答案正确也无法加分。 另外，用户提到的数据库中的correct_answer存储的是类似["A"]的JSON数组，而用户提交的是"B"，如果该题正确答案确实是"B"，但数据库中存的是["A"]，则属于数据错误，需要修正数据库中的正确答案。 总结可能的问题： 1. 数据库中的correct_answer字段数据错误，正确答案与实际存储不符。 2. parseAnswer方法无法正确解析JSON数组格式的correct_answer，导致比较失败。 解决方案： 1. 检查数据库中的correct_answer是否正确，确保存储的是正确的答案选项标识（如["B"]）。 2. 修改parseAnswer方法，使用JSON解析库来解析correct_answer字段，而不是简单的split(",")。 例如，对于correct_answer字段的值"[\"B\"]"，使用JSON解析得到["B"]，而用户提交的"B"会被解析为{"B"}，此时集合相等，判断正确。 如果correct_answer是多选，比如["A","B"]，用户提交"A,B"，则同样会被正确解析为{"A","B"}，与correctSet相等。 因此，关键修改点是将parseAnswer方法中对correct_answer的处理改为JSON解析，而对用户提交的答案，可能仍然使用逗号分割（假设用户答案格式是逗号分隔的字符串，如"A,B"）。 但需要确保用户提交的answers中的答案格式与数据库中的correct_answer格式一致。例如，如果correct_answer是JSON数组，用户提交的答案是否也应该以JSON数组格式传递？但根据用户的前端参数，answers是{1: “B”}，即单个选项，而多选的话可能是“A,B”。 当前代码中，用户答案的处理是正确的（用逗号分割），但数据库中的correct_answer是JSON数组字符串，需要用JSON解析而不是split。 因此，修改parseAnswer方法，使其能够处理两种不同的情况： - 对于correct_answer，使用JSON解析。 - 对于userAnswer，继续使用逗号分割。 或者，统一两者的解析方式。例如，数据库中的correct_answer存储的是逗号分隔的字符串，而不是JSON数组。但根据用户提供的表结构，correct_answer的格式是JSON数组，所以可能需要调整数据库结构或代码逻辑。 如果无法修改数据库结构（例如correct_answer必须存储为JSON数组），则必须修改代码中的解析方式。 因此，正确的做法是在parseAnswer方法中，对于correct_answer使用JSON解析，而对于userAnswer，继续使用逗号分割。 所以，修改parseAnswer方法如下： private Set<String> parseAnswer(String answer, boolean isCorrectAnswer) { if (isCorrectAnswer) { // 解析JSON数组 try { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); List<String> list = mapper.readValue(answer, new TypeReference<List<String>>() {}); return new HashSet<>(list); } catch (IOException e) { return Collections.emptySet(); } } else { // 用户答案用逗号分割 return Arrays.stream(answer.split(",")) .map(String::trim) .filter(s -> !s.isEmpty()) .collect(Collectors.toSet()); } } 然后，在checkAnswer方法中： private boolean checkAnswer(String correctAnswer, String userAnswer) { Set<String> correctSet = parseAnswer(correctAnswer, true); Set<String> userSet = parseAnswer(userAnswer, false); return correctSet.equals(userSet); } 这样，correctAnswer会被正确解析为JSON数组，而userAnswer则按逗号分割处理。 但是，用户提供的当前代码中，parseAnswer方法没有区分这两种情况，导致解析错误。 因此，用户的问题可能源于correct_answer存储为JSON数组，而代码没有正确解析，导致比较失败。 另外，用户提供的数据库示例中，correct_answer是["A"]，而题目选项是["A. 2", "B. 3", ...]。所以正确答案对应选项的标识（如A、B），而不是选项的值（如2、3）。因此，用户提交的答案是正确的，当correct_answer存储为["B"]时，用户回答“B”应该正确。 但如果数据库中的correct_answer存储的是选项的值而不是标识，例如正确答案是3，而correct_answer存的是["3"]，那么用户提交的“B”就无法匹配，因为B对应的是3，但correct_answer存的是3，导致不匹配。不过根据题目示例，correct_answer存的是选项标识，如["A"]，所以应该没问题。 总结，问题可能有两个方面： 1. 数据库中的correct_answer数据不正确，例如正确答案应为B但存成了A。 2. 代码中的parseAnswer方法无法正确解析JSON数组格式的correct_answer，导致集合比较失败。 用户需要先检查数据库中的数据是否正确，然后调整代码中的解析逻辑。 例如，检查题目ID为1的correct_answer是否是["B"]，如果是["A"]，那么用户回答B自然错误。但如果correct_answer正确，但解析出错，就需要修改代码。 因此，解决方案步骤： 1. 检查数据库中的correct_answer是否正确，确保正确答案对应的选项标识正确存储为JSON数组。 2. 修改parseAnswer方法，使用JSON解析来处理correct_answer字段，而不是简单的split(",")。 3. 确保用户提交的答案格式与代码解析方式一致（逗号分隔）。 如果用户发现数据库中的correct_answer确实存储正确，但代码解析错误，那么修改parseAnswer方法即可。如果数据库中的数据错误，则需修正数据。</think>让我们逐步分析问题原因和解决方案： 一、问题定位 1. 数据库验证（关键步骤） 查看题目ID=1的数据： ```sql SELECT id, correct_answer FROM wxw_exam_question WHERE id IN (1,2,3); ``` 预期正确结果应为： ``` | id | correct_answer | |----|----------------| | 1 | ["B"] | -- 假设正确答案是B | 2 | ["B"] | | 3 | ["B"] | ``` *若这里显示["A"]则需要修正数据* 2. 代码逻辑验证 当前解析JSON数组错误： ```java // 错误示例：当correct_answer = "[\"B\"]"时 Set<String> correctSet = ["[\"B\"]"] // 错误解析结果 Set<String> userSet = ["B"] // 用户答案 ``` 二、解决方案 1. 修正SQL数据（若数据错误） ```sql UPDATE wxw_exam_question SET correct_answer = '["B"]' WHERE id = 1; -- 仅示例需根据实际情况修改 ``` 2. 修改Java解析逻辑 ```java private Set<String> parseAnswer(String answer) { // 统一处理JSON格式 try { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); JsonNode node = mapper.readTree(answer); ArrayNode array = (ArrayNode) node; Set<String> result = new HashSet<>(); array.forEach(e -> result.add(e.asText().trim())); return result; } catch (Exception e) { // 兼容旧格式（逗号分隔） return Arrays.stream(answer.split(",")) .map(String::trim) .filter(s -> !s.isEmpty()) .collect(Collectors.toSet()); } } ``` 三、验证流程 1. 数据库验证 ```sql -- 确认答案存储格式 SELECT id, correct_answer FROM wxw_exam_question WHERE JSON_CONTAINS(correct_answer, '"B"'); ``` 2. 代码测试用例 ```java // 测试用例 void testParseAnswer() { // JSON格式解析 assert parseAnswer("[\"B\"]").equals(Set.of("B")); // 旧格式兼容 assert parseAnswer("A,B").equals(Set.of("A", "B")); // 空值处理 assert parseAnswer("").equals(Collections.emptySet()); } ``` 四、补充建议 1. 数据库优化建议 ```sql ALTER TABLE wxw_exam_question MODIFY COLUMN correct_answer json NOT NULL COMMENT '正确答案（JSON数组）'; -- 确保字段严格遵循JSON格式 ``` 2. 代码增强建议 ```java // 添加日志定位问题 private boolean checkAnswer(String correctAnswer, String userAnswer) { Set<String> correctSet = parseAnswer(correctAnswer); Set<String> userSet = parseAnswer(userAnswer); log.debug("正确答案集合: {} -> 用户答案集合: {}", correctSet, userSet); return correctSet.equals(userSet); } ``` 通过以上修改，可以确保： 1. 数据库存储的JSON格式答案能被正确解析 2. 兼容历史数据和新数据格式 3. 精确匹配用户答案与正确答案集合