使用 lambda 优化流

Question

进一步优化以下代码的最佳方法是什么

 public List<GroupDTOv2> getAllGroups(String xTenantId, CourseType courseType, String courseId, ContextType contextType, String contextId) throws AuthenticationException {

    final List<GroupV2> groups = groupV2Repository.findByTenantIdAndCourseTypeAndCourseIdAndContextTypeAndContextId(xTenantId, courseType, courseId, contextType, contextId);
    final RosterDTOv2 roster = rosterServiceFacade.getRoster(xTenantId, courseType, courseId, contextType, contextId);

    final ArrayList<GroupDTOv2> groupDtoList=new ArrayList<>();

    groups.stream().forEach(group -> {
        final GroupDTOv2 groupDTO=new GroupDTOv2();
        BeanUtils.copyProperties(group,groupDTO);
        roster.getUsers().forEach(userDTOv2 -> {

            if(userDTOv2.getUserId().equalsIgnoreCase(group.getTeamLeadId())){
                groupDTO.setTeamLead(userDTOv2);
            }

            if(group.getTeamMemberIds().contains(userDTOv2.getUserId())){
                groupDTO.getTeamMembers().add(userDTOv2);
            }

        });
        groupDtoList.add(groupDTO);

    });

    return groupDtoList;
}

如果我们使用两次流来设置团队领导对象和团队成员我认为成本会很高，那么什么是最合适的方式

Answer 1

您似乎具有二次复杂度¹⁾来寻找匹配的领导者和团队成员。考虑将它们放入 a 中Map，将用户 ID 映射到实际用户：

Map<String, UserDTOv2> userMap = roster.getUsers().stream()
        .collect(Collectors.toMap(user -> user.getUserId().toLowerCase(), 
                                  user -> user));

然后，您不需要内部循环，只需查找领导者和成员即可。另外，您可以只使用and来代替forEachand then 。groupDtoList.addmapcollect

List<GroupDTOv2> groupDtoList = groups.stream().map(group -> {
        GroupDTOv2 groupDTO = new GroupDTOv2();
        BeanUtils.copyProperties(group, groupDTO);
        groupDTO.setTeamLead(userMap.get(group.getTeamLeadId().toLowerCase()));
        group.getTeamMemberIds().forEach(id -> {
            groupDTO.getTeamMembers().add(userMap.get(id.toLowerCase()));
        });
        return groupDTO;
    }).collect(Collectors.toList());

但请注意，该行为与您的代码中的行为并不完全相同。这假设 (a) 没有两个用户具有相同的 ID，并且 (b) 花名册实际上包含组领导者及其每个成员的匹配用户。您的将允许重复的 ID 或没有匹配的用户，并且只会选择最后一个匹配的领导者或在找不到匹配的用户时忽略成员。

¹⁾不是真正的二次，而是 O(n*m)，其中 n 是组数，m 是用户数。