优化以下代码 private static void getNormalColumns(TradeData tradeData, String tradeId, List<List<StringValue>> normalColumnsFirstLeg, List<List<StringValue>> normalColumnsSecondLeg, List<List<StringValue>> normalColumnList, List<String> normalColum) { JSONArray normalColumns = LoadConfig.externalReportConfigModel.getEodTag().getJSONArray("normalColumns"); List<String> path = IntStream.range(0, normalColumns.size()).mapToObj(normalColumns::getString).toList(); for (String fieldName : path) { List<StringValue> values = new ArrayList<>(); String value = null; Map<String, Object> normalColumnsValueMap = ProtobufTDSXUtils.parsToProtobufObject(tradeData.toBuilder(), fieldName, false, null, tradeId); if (fieldName.contains("First_Leg")) { values = (List<StringValue>) convertValueToString(normalColumnsValueMap, true); normalColumnsFirstLeg.add(values); continue; } else if (fieldName.contains("Second_Leg")) { values = (List<StringValue>) convertValueToString(normalColumnsValueMap, true); normalColumnsSecondLeg.add(values); continue; } if (fieldName.contains("List")){ values = (List<StringValue>) convertValueToString(normalColumnsValueMap, true); normalColumnList.add(values); continue; } else { value = (String) convertValueToString(normalColumnsValueMap, false); normalColum.add(value); continue; } } }

<think>嗯，用户让我优化这段Java代码。我需要先仔细看看代码的结构和功能。首先，函数名是getNormalColumns，参数包括TradeData对象、tradeId，还有几个列表用于存储不同类别的列数据。看起来这个方法的目的是根据配置中的normalColumns字段，解析数据并填充到不同的列表中。 代码一开始从配置中获取normalColumns这个JSONArray，然后转换成path列表。接着遍历每个fieldName，处理不同的情况：First_Leg、Second_Leg、List和其他情况，分别将结果添加到对应的列表里。这里有几个问题可能需要注意。 首先，代码中有很多重复的部分，比如在if-else分支里多次调用convertValueToString，并强制转换类型。这违反了DRY原则，可能会导致维护困难。可以考虑将重复的代码提取出来，比如将convertValueToString的调用和添加结果到列表的逻辑封装成一个方法。 其次，条件判断的顺序可能影响效率。比如，如果fieldName同时包含"List"和"First_Leg"，当前的顺序会导致只有第一个匹配的条件被执行。不过根据字段设计，可能不会有这种情况，但需要确认业务逻辑是否正确。或者可能需要更精确的条件判断，比如使用equals还是contains，是否需要优先检查某些情况。 另外，代码中使用了continue语句，这在每个条件分支里都有，其实可以去掉，因为每个分支处理完后自然就结束本次循环了。不过加上continue可能更清晰，但也不是大问题。 类型转换的地方有警告，比如强制转换为List<StringValue>和String，这可能会导致ClassCastException。建议检查convertValueToString的返回类型，确保在不同情况下返回正确的类型，或者使用泛型来避免强制转换。 还有，变量命名可以改进，比如normalColum拼写错误，应该是normalColumn。变量名如normalColumnsFirstLeg等比较冗长，但可能符合项目规范，所以需要保持一致性。 另外，在处理fieldName的时候，可能应该使用更精确的匹配方式，比如equals或者正则表达式，而不是contains，避免误匹配。例如，如果某个fieldName包含"List"但并不是表示列表的情况，可能会导致错误分类。需要确认配置中的字段命名规则是否明确。 还有，JSONArray的处理使用了IntStream.range，这在Java8中是可行的，但可能有更简洁的方式。不过这部分可能已经足够清晰，暂时不需要修改。 性能方面，每次循环都调用ProtobufTDSXUtils.parsToProtobufObject，如果这个方法比较耗时，可能需要考虑优化，但用户的需求是代码结构优化，所以可能暂时不考虑性能问题。 总结下来，优化点包括：提取重复代码，简化条件判断，改善类型安全，修正变量命名，精确条件匹配，处理潜在的类型转换异常，使用枚举或常量来替代魔法字符串，以及使用Java8的Stream API来简化集合操作。 接下来，我需要把这些思考整理成一个结构清晰的步骤，告诉用户如何优化代码，同时保持功能不变，提高可读性和可维护性。</think>以下是对该代码的优化建议，分步骤说明： 一、代码结构优化 1. 提取重复逻辑 原问题：`convertValueToString()`方法被重复调用4次，可封装为独立方法 ```java private List<StringValue> processListValue(Map<String, Object> map) { return (List<StringValue>) convertValueToString(map, true); } private String processSingleValue(Map<String, Object> map) { return (String) convertValueToString(map, false); } ``` 2. 优化条件判断逻辑 原问题：多个if-else分支存在重复代码 优化方案：使用枚举定义字段类型 ```java enum FieldType { FIRST_LEG, SECOND_LEG, LIST, DEFAULT } private FieldType determineFieldType(String fieldName) { if (fieldName.contains("First_Leg")) return FieldType.FIRST_LEG; if (fieldName.contains("Second_Leg")) return FieldType.SECOND_LEG; if (fieldName.contains("List")) return FieldType.LIST; return FieldType.DEFAULT; } ``` 二、类型安全增强 1. 消除原始类型转换 原问题：强制类型转换存在ClassCastException风险 解决方案：使用泛型方法 ```java @SuppressWarnings("unchecked") private <T> T convertValueToStringSafe(Map<String, Object> map, boolean isList) { return (T) convertValueToString(map, isList); } ``` 三、代码简化 1. 使用Java Stream API优化集合操作 原问题：手动遍历JSONArray 优化方案： ```java List<String> path = IntStream.range(0, normalColumns.size()) .mapToObj(normalColumns::getString) .collect(Collectors.toList()); ``` 四、最终优化代码 ```java private static void getNormalColumns(TradeData tradeData, String tradeId, List<List<StringValue>> normalColumnsFirstLeg, List<List<StringValue>> normalColumnsSecondLeg, List<List<StringValue>> normalColumnList, List<String> normalColumn) { // 修正拼写错误 JSONArray normalColumns = LoadConfig.externalReportConfigModel.getEodTag().getJSONArray("normalColumns"); List<String> path = IntStream.range(0, normalColumns.size()) .mapToObj(normalColumns::getString) .collect(Collectors.toList()); for (String fieldName : path) { Map<String, Object> normalColumnsValueMap = ProtobufTDSXUtils.parsToProtobufObject( tradeData.toBuilder(), fieldName, false, null, tradeId); switch (determineFieldType(fieldName)) { case FIRST_LEG: normalColumnsFirstLeg.add(processListValue(normalColumnsValueMap)); break; case SECOND_LEG: normalColumnsSecondLeg.add(processListValue(normalColumnsValueMap)); break; case LIST: normalColumnList.add(processListValue(normalColumnsValueMap)); break; default: normalColumn.add(processSingleValue(normalColumnsValueMap)); } } } ``` 五、优化点总结 1. 代码可读性提升 - 使用枚举明确字段类型 - 通过switch-case替代多层if-else - 修正拼写错误的变量名`normalColum` → `normalColumn` 2. 维护性增强 - 提取重复代码为独立方法 - 封装类型转换逻辑 - 使用Stream API简化集合操作 3. 类型安全性改进 - 添加泛型方法 - 明确返回值类型 - 减少强制类型转换 4. 扩展性优化 - 新增字段类型只需修改枚举和switch-case - 参数列表可封装为DTO对象 建议后续改进方向： 1. 使用常量定义魔法字符串（如"First_Leg"） 2. 添加空值检查（特别是normalColumns） 3. 增加异常处理机制 4. 考虑使用设计模式（如策略模式）处理不同字段类型 5. 添加单元测试验证各分支逻辑