Как подать заявку в функции < T, R > аргумент из списка (не список)

Question

Как подать заявку в функции < T, R > аргумент из списка (не список)

Попробуйте проверить файл «.env» в корневом каталоге. Эти значения берутся первыми. Ваши данные - это только значения по умолчанию, если в файле .env нет данных.

DB_CONNECTION=mysql 
DB_HOST=127.0.0.1
DB_PORT=3306
DB_DATABASE=Your_Database_Name
DB_USERNAME=Your_UserName
DB_PASSWORD=Your_Password

3

java functional-programming java-stream functional-interface

задан Stefan Zobel 3 March 2019 в 17:39

2 ответа

Другие вопросы по тегам:

java functional-programming java-stream functional-interface

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

Я полагаю, это то, что вы ищете

<T> Map<String, List<T>> getUserPerCompany(final Function<User, T> converter) {
    return getUserStream().collect(Collectors.toMap(
            c -> c.getName(),
            c -> c.getUsers()
                  .stream()
                  .map(converter)
                  .collect(Collectors.toList())
    ));
}

Пример использования

final Map<String, List<String>> users = getUserPerCompany(user -> user.getName() + " " + user.getSurname());

В основном вам нужно map каждый User, применяя вход [ 114].

score 0 · Answer 2

Вы можете использовать Collectors.groupingBy() и написать пользовательские Collector:

<T> Map<String, List<T>> getUserPerCompany(final Function<User, T> converter) {
    return getUserStream().collect(
            Collectors.groupingBy(
                    c -> c.getName(),
                    Collector.of(
                            ArrayList::new,                  //init accumulator
                            (list, c)-> c.getUsers()         //processing each element
                                         .stream()
                                         .map(converter)
                                         .forEach(list::add),
                            (result1, result2) -> {          //confluence 2 accumulators 
                                result1.addAll(result2);     //in parallel execution
                                return result1;
                            }
                    )
            )
    ); 
}