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要求是使用流使用多个匹配条件从 map 列表中获取所有匹配和不匹配的记录。即,无需使用单个过滤器来仅比较“电子邮件”,而是需要比较两个列表以匹配记录,并使用多个过滤器谓词来比较电子邮件和 ID。
list 1:
[{"Email","naveen@domain.com", "Id": "A1"},
{"Email":"test@domain.com","id":"A2"}]
list 2:
[{"Email","naveen@domain.com", "Id": "A1"},
{"Email":"test@domain.com","id":"A2"},
{"Email":"test1@domain.com","id":"B1"}]
使用流,我可以在电子邮件上使用单一筛选谓词找到匹配和不匹配的记录:匹配记录:
[{"Email","naveen@domain.com", "Id": "A1"},
{"Email":"test@domain.com","id":"A2"}]
不匹配的记录:
[{"Email":"test1@domain.com","id":"B1"}]]
有没有办法同时比较Email和Id比较而不仅仅是Email
dbRecords.parallelStream().filter(searchData ->
inputRecords.parallelStream().anyMatch(inputMap ->
searchData.get("Email").equals(inputMap.get("Email")))).
collect(Collectors.toList());
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
public class ListFiltersToGetMatchingRecords {
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
List<Map<String, Object>> dbRecords = createDbRecords();
List<Map<String, Object>> inputRecords = createInputRecords();
List<Map<String,Object>> matchinRecords = dbRecords.parallelStream().filter(searchData ->
inputRecords.parallelStream().anyMatch(inputMap ->
searchData.get("Email").equals(inputMap.get("Email")))).
collect(Collectors.toList());
List<Map<String,Object>> notMatchinRecords = inputRecords.parallelStream().filter(searchData ->
dbRecords.parallelStream().noneMatch( inputMap ->
searchData.get("Email").equals(inputMap.get("Email"))
)).collect(Collectors.toList());
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Matching Records: " + matchinRecords.size());
matchinRecords.forEach(record -> {
System.out.println(record.get("Email"));
});
System.out.println("Non Matching Records" + notMatchinRecords.size());
notMatchinRecords.forEach(record -> {
System.out.println(record.get("Email"));
});
System.out.println("Non Matching Records" + notMatchinRecords.size());
System.out.println("Matching Records: " + matchinRecords.size());
System.out.println("TotalTImeTaken =" + ((endTime-startTime) /1000) + "sec");
}
private static List<Map<String, Object>> createDbRecords() {
List<Map<String, Object>> dbRecords = new ArrayList<>();
for(int i =0; i< 100; i+=2) {
Map<String, Object> dbRecord = new HashMap<>();
dbRecord.put("Email","naveen" + i +"@gmail.com");
dbRecord.put("Id", "ID" + i);
dbRecords.add(dbRecord);
}
return dbRecords;
}
private static List<Map<String, Object>> createInputRecords() {
List<Map<String, Object>> dbRecords = new ArrayList<>();
for(int i =0; i< 100; i++) {
Map<String, Object> dbRecord = new HashMap<>();
dbRecord.put("Email", "naveen" + i +"@gmail.com");
dbRecord.put("ID", "ID" + i);
dbRecords.add(dbRecord);
}
return dbRecords;
}
}
最佳答案
如果您关心性能,则不应将线性搜索与另一个线性搜索结合使用;当列表变大时,由此产生的时间复杂度无法通过并行处理来解决。
您应该首先构建一个允许高效查找的数据结构:
Map<List<?>,Map<String, Object>> inputKeys = inputRecords.stream()
.collect(Collectors.toMap(
m -> Arrays.asList(m.get("ID"),m.get("Email")),
m -> m,
(a,b) -> { throw new IllegalStateException("duplicate "+a+" and "+b); },
LinkedHashMap::new));
List<Map<String,Object>> matchinRecords = dbRecords.stream()
.filter(m -> inputKeys.containsKey(Arrays.asList(m.get("ID"),m.get("Email"))))
.collect(Collectors.toList());
matchinRecords.forEach(m -> inputKeys.remove(Arrays.asList(m.get("ID"),m.get("Email"))));
List<Map<String,Object>> notMatchinRecords = new ArrayList<>(inputKeys.values());
此解决方案将保留 Map
的身份。
如果您只对与 "Email"
键关联的值感兴趣,那会简单得多:
Map<Object,Object> notMatchinRecords = inputRecords.stream()
.collect(Collectors.toMap(
m -> m.get("ID"),
m -> m.get("Email"),
(a,b) -> { throw new IllegalStateException("duplicate"); },
LinkedHashMap::new));
Object notPresent = new Object();
Map<Object,Object> matchinRecords = dbRecords.stream()
.filter(m -> notMatchinRecords.getOrDefault(m.get("ID"), notPresent)
.equals(m.get("Email")))
.collect(Collectors.toMap(
m -> m.get("ID"),
m -> m.get("Email"),
(a,b) -> { throw new IllegalStateException("duplicate"); },
LinkedHashMap::new));
notMatchinRecords.keySet().removeAll(matchinRecords.keySet());
System.out.println("Matching Records: " + matchinRecords.size());
matchinRecords.forEach((id,email) -> System.out.println(email));
System.out.println("Non Matching Records" + notMatchinRecords.size());
notMatchinRecords.forEach((id,email) -> System.out.println(email));
可以扩展第一个变体以轻松支持更多/其他 map 条目:
List<String> keys = Arrays.asList("ID", "Email");
Function<Map<String,Object>,List<?>> getKey
= m -> keys.stream().map(m::get).collect(Collectors.toList());
Map<List<?>,Map<String, Object>> inputKeys = inputRecords.stream()
.collect(Collectors.toMap(
getKey,
m -> m,
(a,b) -> { throw new IllegalStateException("duplicate "+a+" and "+b); },
LinkedHashMap::new));
List<Map<String,Object>> matchinRecords = dbRecords.stream()
.filter(m -> inputKeys.containsKey(getKey.apply(m)))
.collect(Collectors.toList());
matchinRecords.forEach(m -> inputKeys.remove(getKey.apply(m)));
List<Map<String,Object>> notMatchinRecords = new ArrayList<>(inputKeys.values());
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!