次級集合的總和

我有以下的類：

 class UserData(
        val firstSale: 日期。
        val lastSale: 日期。
        val ptuCodesList: List<ItemSale>,
        val taxList: List<ItemSale>。
        val salesList: List<ItemSale>。
        val taxTotal: Long,
        val saleTotal: Long,
        val currency: String = DEAFULT_CURRENCY,
        val canceledOrderCount: Int,
        val canceledSaleTotal: Long,
    )

和模型類：

class ItemSale(
       val itemDescription: 字串。
       val itemsTotalValue: 長
)

我正在從我的資料庫中獲取所有的UserData物件：

我正在獲取所有的UserData物件。

dbRepository.getAllUsersData(): List<UserData>

現在我不知道如何對這個List UserData物件求和并作為單一物件回傳，我的意思是，我不知道如何對UserData物件中包含的那些串列taxList/saleList求和。在這些串列中，我需要求和 itemsTotalValue。

例子：

我們有兩個UserData物件的串列：

/1 
class UserData(
            val firstSale: 238402384092L,
            val lastSale: 893231117482L,
            val ptuCodesList: List<ItemSale>,
            val taxList: List<ItemSale>, //("第一", 4), ("第二", 4)
            val salesList: List<ItemSale>, //("第三", 5), ("第四", 3)
            val taxTotal: 500,
            val saleTotal: 600,
            val currency: String = DEAFULT_CURRENCY,
            val canceledOrderCount: 3,
            val canceledSaleTotal: 4500[/span
    )
  
/2 
  class UserData(
            val firstSale: 338402384092L,
            val lastSale: 9934798237482L,
            val ptuCodesList: List<ItemSale>,
            val taxList: List<ItemSale>, //("第一", 7), ("第二", 8)
            val salesList: List<ItemSale>, //("第三", 1), ("第四", 2)
            val taxTotal: 250,
            val saleTotal: 400,
            val currency: String = DEAFULT_CURRENCY,
            val canceledOrderCount: 4,
            val canceledSaleTotal: 400
    )

我們需要像這樣對它們進行求和：

uj5u.com熱心網友回復：

歡迎Jumanji，

你需要一步一步地做，即分別計算你需要計算的每個欄位，最后只需使用這些計算的欄位創建一個UserData的實體。

更多的細節--你可以創建輔助方法來連接（"sum"）兩個List<ItemSale>的串列，看起來像這樣：

private fun concatenateItemSales（sales1。List<ItemSale>, sales2: List<ItemSale> ）: List<ItemSale> {
    val itemsFromSales1ConcatenatedWithSales2: List<ItemSale> = sales1.map { item1 ->
        val item2Value: Long? = sales2.find { it.itemDescription == item1.itemDescription }?.itemsTotalValue
        val itemsTotalValue = item1.itemsTotalValue   (items2Value ? : 0L)
        ItemSale(item1.itemDescription, itemsTotalValue)
    }
    val sales1ItemDescriptions: List<String> = sales1.map { it.itemDescription }
    val itemsFromSales2NotInSales1: List<ItemSale> = sales2.filter { it.itemDescription !in sales1ItemDescriptions }

    return itemsFromSales1ConcatenatedWithSales2   itemsFromSales2NotInSales1
}

這個函式假設可能出現的專案只存在于這兩個串列中的一個--出于安全考慮。如果你確定總是有完全相同的專案（有相同的描述），并且不會有這樣的差異--你總是可以簡化這個代碼。 你也可以改進這個函式的代碼，使用像broot在另一個答案中提出的功能風格。我更關注的是想法而不是提供最好的代碼。

有了這個函式，你應該很容易創建串聯的UserData，例如，這樣：

class UserData（...）{

  operator fun plus（otherData: UserData）: 用戶資料 {
    val firstSale = min(this.firstSale, anotherData.firstSale)
    val taxList = concatenateItemSales(this.taxList, anotherData.taxList)
    val salesList = conatenateItemSales(this.salesList, anotherData.salesList)
    val taxTotal = this.taxTotal   anotherData.taxTotal
    //和類似地計算你需要的其他欄位。

   return UserData(firstSale, ..., taxList, salesList, taxTotal, ...)
  }
}

現在你可以使用 運算子將兩個UserData實體相加/連接，就像這樣：

val userData1: UserData = UserData(..)
val userData2: UserData = UserData(...)
val conacatenatedUserData = userData1   userData2

uj5u.com熱心網友回復：

由于你特別要求taxList和salesList，我將忽略所有其他的屬性，而專注于它們。我們可以用這段代碼來計算taxList的總和：

val data: List<UserData> = ...

val taxList = data.asSequence()
    .flatMap { it.taxList }
    .groupingBy { it.itemDescription }
    .fold(0L) { acc, item -> acc   item.itemsTotalValue }
    .map { ItemSale(it.key, it.value) }

我們將一步一步地瀏覽這段代碼：

1. flatMap()將所有UserData物件的所有taxList屬性合并為一個ItemSale物件的單一串列。它包含重復的內容，例如多個first專案。
2. groupingBy()通過名稱/描述來分組ItemSale專案。然后，我們可以很容易地對例如第一個專案與其他專案分開作業。
3. fold()是真正發生求和的地方。它分別對上述每一組進行作業，它從0L值開始求和，每一個新的專案（例如，每一個新的第一個專案），它將itemsTotalValue添加到累積值。
4. 在這一點上，我們有一個Map<String, Long>，其中鍵是itemDescription字串，值是具有此特定itemDescription專案的itemsTotalValue屬性的總和。
5. 最后，我們需要將地圖轉換為ItemSale的串列，我們在map步驟中完成。

由于我們使用了asSequence()和groupingBy()（而不是groupBy()），所有的資料都是懶散地計算的。這意味著它的作業方式與我們依次遍歷所有專案一樣，在遍歷的同時計算結果。這對于性能來說是很好的。

salesList可以用完全相同的方式計算，我們只需要修改flatMap()步驟。

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