Java 代码优化：计算结果排名并分组

以下是代码优化后的版本：

public static Map<String, Map<String, ComputeResultExportDTO>> getTotalRankingMap(final List<ComputeResultExportDTO> computeResultExports) {
    return computeResultExports.stream()
            .filter(DistinctKeyUtil.distinctByKey(ComputeResultExportDTO::getEmpCode))
            .collect(Collectors.groupingBy(ComputeResultExportDTO::getIdentity,
                    LinkedHashMap::new,
                    Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), item -> {
                        final AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
                        return item.stream()
                                .sorted(Comparator.comparing(ComputeResultExportDTO::getTotalScore).reversed())
                                .peek(map -> map.setNum(atomicInteger.incrementAndGet()))
                                .collect(Collectors.toList());
                    })))
            .entrySet()
            .stream()
            .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey,
                    item -> item.getValue().stream()
                            .collect(Collectors.toMap(ComputeResultExportDTO::getEmpName,
                                    Function.identity(),
                                    (o, n) -> o)),
                    (o, n) -> o,
                    LinkedHashMap::new));
}

该代码使用了 Java Stream API，通过 filter、groupingBy、collectingAndThen、sorted、peek、toMap 等操作，对 computeResultExports 列表进行筛选、分组、排序、排名等操作。

优化点：

• 使用 Stream API 替代传统的循环，代码更加简洁易读。
• 使用 DistinctKeyUtil.distinctByKey 对员工代码进行去重，提高效率。
• 使用 Collectors.collectingAndThen 对每个分组进行排序，并将排序后的结果收集到一个新的列表中。
• 使用 Comparator.comparing(ComputeResultExportDTO::getTotalScore).reversed() 对每个分组进行降序排序。
• 使用 peek 操作对排序后的每个元素进行排名，并更新其 num 属性。
• 使用 LinkedHashMap 保持分组和排名结果的顺序。

优点：

• 代码更加简洁易读。
• 提高了代码执行效率。
• 更加符合 Java Stream API 的编程风格。

其他建议：

• 可以考虑使用 Java 8 中的 Optional 类，避免空指针异常。
• 可以根据实际情况选择合适的集合类型，例如使用 HashMap 或 TreeMap。
• 可以使用 JUnit 或其他测试框架进行测试，确保代码的正确性。