flatMap(Collection::stream).distinct().collect(Collectors.toList()); assertEquals(unionResult.size(), 5); System.out.println(unionResult); /*差集*/ /*[AClass(id=2, name=zhuoli2, description=haha2), AClass(id=3, name=zhuoli3, description=haha3)]*/ List<AClass> differenceResult = a...
nestedList.stream():将两层嵌套的 List 转换为 Stream。 flatMap(innerList -> innerList.stream()):将每个内部的 List 也转换为 Stream,然后扁平化。 collect(Collectors.toList()):将扁平化后的 Stream 收集为一个 List。 步骤3: 输出结果 最后,我们可以输出扁平化后的 List,以验证我们的实现是否正确: Sys...
.toList()); } } 复制代码 在这个示例中,我们首先创建了一个包含嵌套列表的nestedList。然后,我们使用flattenList方法将嵌套列表扁平化为一个单一的列表。flattenList方法使用stream()和flatMap方法将嵌套列表的每个元素转换为单个元素,并使用collect()方法将它们收集到一个新的列表中。运行这个示例,你将看到以下输出...
这个lambda表达式接收一个嵌套列表,并使用stream()方法将其转换为另一个流。flatMap将所有这些流连接成一个单一的流。 最后,我们使用collect()方法将流收集到一个新的列表中。 流程图 以下是使用flatMap取出嵌套 List 数据的流程图: flowchart TD A[创建嵌套列表集合] --> B[使用 stream() 方法创建流] B --...
.flatMap(list -> list.stream()) .collect(Collectors.toList());System.out.println("Flattened list: "+ flattenedList); } } 输出: Flattened list:[1,2,3,4,5,6,7,8,9] 将多个集合合并为一个流: importjava.util.Arrays;importjava.util.List;importjava.util.stream.Collectors;importjava.util...
.flatMap(List::stream) .collect(Collectors.toList()); System.out.println("Flattened List: "+ flatList); } } 输出 FlattenedList:[a, b, c, d, e, f, g] 2.字符串拆分为单词流 用法 将字符串列表中的每个字符串拆分为单词,然后合并为单一流。
;List<List> listOfLists = Arrays.asList(list1, list2, list3);ListlistOfAllIntegers = listOfLists.stream().flatMap(x-> x.stream()).collect(Collectors.toList());System.out.println(listOfAllIntegers);输出[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]将内嵌的数组转换为List将二维数组转换为List/...
1、Map map:对集合中的元素逐个进行函数操作映射成另外一个 List<String> nidList = resultList.stream().map(TrackNoOverTimeDto::getNid).collect(Collectors.toist()); //Strin
filter操作的时候同样创建一个节点,pre指针指向上一个操作也就是map节点。map节点的next指针指向filter节点。 每个中间态节点中都存储了操作,也就是中间态的时候传入的函数。而数据则全部在头节点中。 比如下面这样: 在这里插入图片描述 每个中间态节点其实又分成两种 ...
1、分隔字符串,将数据中的字母都分隔开,形成多个小list新的stream 2、组装成新的list 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 String[]strings={"Hello","World"};List<String>collect=Stream.of(strings).map(s->s.split("")).flatMap(s->Stream.of(s)).distinct().collect(Collectors.to...