流处理难题，怎么处理一个嵌套的list和map

Question

这个时间段的key是会有重复的统计的是几天就会有几个同样的时间段，如果统计的是两天就会有两个9:00的key，但是对应的value是不一样的，我现在该怎么把这个9:00这key合在一起，只有一个key，value的话就是xm想等就count相加，要是xm不相等，就在value里面加一个，这个该怎么处理，用stream流处理吗

Answer 1

引自当下最先进的AI大模型：ChatGPT 4o，若有帮助，还望采纳。

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要将重复的时间段（如 9:00）的 key 合并，并将 value 中的 xm 相同的 count 相加，你可以使用 Java 的 Stream API 进行处理。以下是一个可能的实现方法：

代码实现

假设你的数据结构类似于 Map<String, List<Map<String, Object>>>，你可以按照如下步骤进行处理：

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamProcessing {
    public static void main(String[] args) {
        // 示例数据
        List<Map<String, Object>> list1 = Arrays.asList(
            Map.of("xm", "a", "count", 4),
            Map.of("xm", "b", "count", 3)
        );
        List<Map<String, Object>> list2 = Arrays.asList(
            Map.of("xm", "a", "count", 2),
            Map.of("xm", "c", "count", 2)
        );

        Map<String, List<Map<String, Object>>> inputMap = new HashMap<>();
        inputMap.put("9:00", list1);
        inputMap.put("9:00", list2); // 第二个9:00

        // 使用Stream API进行处理
        Map<String, Map<String, Integer>> mergedMap = inputMap.entrySet().stream()
            .flatMap(entry -> entry.getValue().stream()
                .map(innerMap -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(entry.getKey(), innerMap)))
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Map.Entry::getKey, // 分组依据为外层Map的Key（时间）
                Collectors.toMap(
                    e -> (String) e.getValue().get("xm"), // 以 "xm" 为内层Map的Key
                    e -> (Integer) e.getValue().get("count"), // 以 "count" 为值
                    Integer::sum // 如果 "xm" 相同，则累加 "count"
                )
            ));

        // 将结果转换回原始的结构
        Map<String, List<Map<String, Object>>> result = mergedMap.entrySet().stream()
            .collect(Collectors.toMap(
                Map.Entry::getKey,
                e -> e.getValue().entrySet().stream()
                    .map(innerEntry -> Map.of("xm", innerEntry.getKey(), "count", innerEntry.getValue()))
                    .collect(Collectors.toList())
            ));

        // 输出结果
        result.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + ": " + v);
        });
    }
}

处理逻辑说明：

1. flatMap: 将嵌套的 List 解开，转化为 Map.Entry 流，以便在后续处理时能够将相同的 key（时间段）合并。
2. groupingBy: 根据时间段进行分组，将相同时间段的所有 xm 进行聚合处理。
3. toMap: 使用 xm 作为新的 key，count 作为值，如果 xm 相同则将 count 累加。
4. 结果转换: 最终将处理后的结果重新转换为原始结构的 Map。

输出示例：

如果原始数据是两个相同 9:00 的时间段，经过上述处理后，你会得到一个合并后的 9:00，其 value 为 xm 和 count 的统计结果。

这个方案利用了 Stream API 的强大功能，能够有效地处理嵌套的结构。如果有其他特殊需求或数据格式不同，可以根据情况调整代码。